报表测试一般怎么测
如何使用Python快速制作可视化报表？
如何使用Python快速制作可视化报表？
介绍一种简单而又功能强大的绘制图形或报表的包—pyecharts，一个基于Echarts（基于JS的数据可视化库）的图标类库，除了绘制常见的折线图、柱状图、饼图、箱型图和散点图外，还可以绘制3D柱状图、关系图、仪表盘、水球图、地图、雷达图、漏斗图、词云、极坐标系图等，下面大概介绍一下这个包的安装和简单使用，实验环境win7 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下（相当于总结一下）：
1.下载安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，可能安装会比较慢，依赖包比较多，如下：
2.下面介绍一下常见图形的绘制，代码量不多，都挺简单的：
柱状图
1.测试代码：
2.运行截图：
3D柱状图
1.测试代码：
2.运行截图：
饼状图
1.测试代码：
2.运行截图：
折线图
1.测试代码：
2.运行截图：
水球图
1.测试代码：
2.运行截图：
地图
1.测试代码：
2.运行截图：
词云
1.测试代码：
2.运行结果：
仪表盘
1.测试代码：
2.运行截图：
漏斗图
1.测试代码：
2.运行截图：
雷达图
1.测试代码：
2.运行结果：
极坐标系
1.测试代码：
2.运行截图：
先介绍这几种图，还有许多其他类型的图，可以参考一下这个链接_609198，介绍的比较详细。pyecharts相对于matplotlib来说，能更高级一些，绘制的图形种类更丰富，代码量更少，而且更美观，只不过是基于web页面进行显示，可以下载到本地，对于制作图表来说，是一个不错的选择。可以使用python的pandas库先进行数据的处理，再结合pycharts进行相关图表的绘制，是一个很不错的处理流程，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
在CPA审计中，控制测试可以用来应对财务报表层次的重大错报风险吗？为什么？
从字面上来看是不行的，控制测试可以预防或减少报表层次的重大错报风险，但不可能拿来“应对”。
控制测试主要是衡量审计主体内部工作流程是否规范，是否可能因为不规范操作造成之后的重大错报风险，这是在汇总、形成报表之前就出现的问题，是“里面”的问题；
而报表层次的重大错报风险可以说是“表面”的问题，审计开始时，事务所会要求被审计者在相关承诺证明上签章，这时报表层次的问题就和之前划分开了，这时查出“里面”的问题可以说是失误，而查出“表面”的问题则应确认为错误，性质并不相同。
故而，控制测试即使检测出问题，并顺着找出对应报表错误，也只是验证错误而不具其它效用。