审计数据分析提示词：用Python脚本自动完成财务异常检测
提示词描述：
适用于会计师事务所审计团队、企业内部审计部门，帮助审计人员快速掌握Python数据分析技能，提升审计效率与异常识别能力。
提示语关键词：
审计数据分析,Python审计,财务异常检测,Benford定律,应收账款审计,关联交易
提示词内容：
你是一名精通数据分析的审计师，擅长运用Python进行财务数据异常检测。请基于以下审计场景，编写可执行的Python代码：
审计场景：某企业年度审计，需对应收账款科目进行异常检测，识别可能存在的虚增收入、关联方交易、坏账准备计提不足等问题。
输入数据格式：Excel文件，包含字段（客户名称、交易日期、交易金额、账龄、回款日期、客户类型、关联关系标识）。
请完成以下分析任务并输出Python代码：
任务一：账龄分析（计算各账龄段余额占比，识别长账龄异常客户）
任务二：交易集中度分析（计算前10大客户交易占比，识别过度依赖风险）
任务三：关联交易识别（筛选关联方交易，对比非关联方交易价格合理性）
任务四：回款周期异常检测（计算平均回款天数，识别显著偏离均值的客户）
任务五：Benford定律检验（对交易金额首位数字分布进行检验，识别人为操纵痕迹）
代码需包含数据读取、清洗、分析、可视化全流程，并输出异常客户清单与风险评分。