以A商业银行为研究对象，针对其基于担保模式的小微企业创新效果进行深入审计调查项目。此项目旨在评估A商业银行是否有效履行了社会责任，并提升了收入。借助A商业银行的大数据分析平台，我们采用多种统计分析方法，包括描述性统计、关联分析、效率评价及回归分析等，探究大数据统计分析在商业银行内部审计中的应用。
（一）构建研究指标体系
商业银行的担保结构包含抵押、质押、保证金、信用和保证五种模式。为了全面、客观地评估A银行基于担保模式的小微企业创新效果，我们构建了一个包含投入产出指标的小微企业体系。该体系以利息收入作为评价效率的产出变量，并选用了从业人数、开办机构数、的放款量、收回量与核销额等作为投入指标。
（二）描述性统计法的应用
描述性统计是大数据分析中的常用方法。通过平均值、最小值、最大值、标准差等数据分析，我们能够在A商业银行的大数据分析平台中初步了解审计目标的特征。经过筛选，我们获得了2007年至2018年的327,942条小微企业客户明细数据，并运用R软件对数据进行描述性统计分析，得出统计结果。
（三）关联性分析法的实施
在商业银行内部审计中，对大数据进行关联性统计分析是基本操作。通过这种方法，我们可以探索各指标数据间的相互关系，并发现可能存在的异常指标值。运用R软件，我们对抵押担保方式核销额等自变量间的共线性进行了描述，并发现各自变量间存在高度共线性。
（四）效率评价法的运用
效率评价是综合性的评价方法，我们采用Malmquist-DEA模型对A商业银行的效率进行了全面评价。通过Malmqiust-DEA效率评价方法，我们将利息收入作为产出，将相关投入作为输入，测算出该银行小微企业整体效率及其各担保模式的效率变动指数。数据显示，样本期内A商业银行小微企业整体效率较高，并处于长期增长趋势。
（五）回归分析法的应用
在完成上述分析后，我们运用回归分析法进一步探讨了影响审计目标的主要因素。通过Lasso算法和Efron提出的LAR高效变量选择方法，我们得出了影响效率的主要因素及其效应大小。结果显示，质押、保证金和信用担保模式对利息收入有正影响，同时放款量指标对小微企业利息收入的影响力较大。