張曉芳 董坤景 趙麗娟

(邯鄲職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 邯鄲 056005)

引言

隨著信息技術(shù)的普及，各行各業(yè)的信息越來(lái)越多，如何從中提取具有價(jià)值的信息內(nèi)容以及對(duì)其展開有效分析，將成為提升財(cái)務(wù)管理工作效果的重要基礎(chǔ)保障。數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)今信息技術(shù)發(fā)展的一個(gè)新領(lǐng)域，它已被廣泛地應(yīng)用于社會(huì)的各個(gè)層面。而金融數(shù)據(jù)本身就是一種具有復(fù)雜性和隨機(jī)性的數(shù)據(jù)，由此將使得整體的規(guī)則難以得到有效分析，而Python則是一種高效的、動(dòng)態(tài)的語(yǔ)言，其整體的結(jié)構(gòu)清晰，語(yǔ)法簡(jiǎn)單，能夠?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘提供強(qiáng)大的支持。

1 Python 大數(shù)據(jù)概述

1.1 Python 簡(jiǎn)介

從數(shù)據(jù)來(lái)源上看，大數(shù)據(jù)具有較為豐富的內(nèi)涵和廣度，在應(yīng)用之前需要對(duì)其進(jìn)行一定的分析，以獲得及時(shí)、可靠、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。在現(xiàn)代的企業(yè)辦公領(lǐng)域，許多財(cái)務(wù)人員往往會(huì)選擇用Python 做數(shù)據(jù)分析，由此使得財(cái)務(wù)分析工作更加高效、高質(zhì)量。在Python 的幫助下，財(cái)務(wù)人員能夠迅速地分配工作、爬取、清洗和分析數(shù)據(jù)，為企業(yè)制定下一步的決策計(jì)劃提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

Python 是一種用于企業(yè)財(cái)務(wù)分析的語(yǔ)言。首先，Python 是一種易于學(xué)習(xí)的語(yǔ)言。其次，這是一種解釋性的編程語(yǔ)言，一旦編寫完成，將能夠得到立刻執(zhí)行，而一旦發(fā)現(xiàn)bug，將需要馬上進(jìn)行修正，由此將能夠節(jié)省大量的編譯時(shí)間。如果財(cái)務(wù)管理從業(yè)人員使用Python 開展數(shù)據(jù)處理，將可以輕松地分析企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，并且充分發(fā)掘和分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息內(nèi)容，將能夠更好地提升財(cái)務(wù)分析的效果。

1.2 Python 對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)分析的影響

其實(shí)，Python 在海外的應(yīng)用非常廣泛，但在我國(guó)還處在起步階段，許多中小企業(yè)都處于無(wú)人問(wèn)津的狀態(tài)。隨著技術(shù)的發(fā)展，Python 開發(fā)人員的市場(chǎng)需求迅速增長(zhǎng)，同時(shí)，金融從業(yè)人員的Python 能力也成為了招聘的必要條件。Python 可以幫助財(cái)務(wù)管理人員提高技術(shù)、提高生產(chǎn)力、增強(qiáng)職業(yè)素質(zhì)，使其擺脫傳統(tǒng)手工記賬和繁雜數(shù)據(jù)所帶來(lái)的冗余工作。除此之外，對(duì)于企業(yè)管理者來(lái)說(shuō)，Python 的角色在各個(gè)方面都有反映，預(yù)測(cè)銷售可以用于需求分析；通過(guò)對(duì)債券進(jìn)行預(yù)估，可以幫助企業(yè)確定投資方向，從而估計(jì)出包括債券在內(nèi)的投資組合的期望收益；通過(guò)對(duì)通脹率的預(yù)測(cè)，也可以提高企業(yè)在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)能力，從而實(shí)現(xiàn)高效率的創(chuàng)業(yè)投資。

2 Python 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的顯著特點(diǎn)

2.1 可讀性和一致性

隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，Python 技術(shù)也在不斷的發(fā)展，可以對(duì)重要的數(shù)據(jù)進(jìn)行可讀性和連貫性的分析。Python 技術(shù)可以讓數(shù)據(jù)在源代碼中運(yùn)行。通過(guò)把數(shù)據(jù)源碼轉(zhuǎn)換成電腦可辨識(shí)的字節(jié)碼，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的同步轉(zhuǎn)換。Python 技術(shù)因其易讀性強(qiáng)、語(yǔ)法簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，從而使其成為一種高一致性的程序設(shè)計(jì)。

2.2 可移植性，合作程度較高

由于大部分現(xiàn)代語(yǔ)言程序的軟件都具有各自的功能，因此當(dāng)程序執(zhí)行數(shù)據(jù)時(shí)，難以將其有效地轉(zhuǎn)移到其他平臺(tái)進(jìn)行后續(xù)操作，從而會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)操作產(chǎn)生負(fù)面影響。Python 程序能夠有效地解決這個(gè)問(wèn)題，不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，可以在其他的軟件和平臺(tái)上進(jìn)行更多的操作和高效的處理。與此同時(shí)，Python 軟件還能為系統(tǒng)提供更多的操作界面，并包括更多的單獨(dú)運(yùn)行的小程序。

3 Python 在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用

Python 和其他編程語(yǔ)言可以作為一種開發(fā)工具，可以用于收集財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的信息。Python 是一種開放源碼的語(yǔ)言，可以提供更多的API 和工具，并且可以根據(jù)C、C++等程序開發(fā)出更多的擴(kuò)展模塊，也可以通過(guò)第三方庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。在使用Python進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)收集時(shí)，可以采用 “requests+Beautiful Soup+re” 的結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)requests 庫(kù)，它可以自動(dòng)地向HTM 網(wǎng)頁(yè)提交和爬行，并通過(guò)Beautiful Soup 庫(kù)和re 規(guī)則表達(dá)式，完成HTML 網(wǎng)頁(yè)的解析和關(guān)鍵信息的抽取。如果是更大的數(shù)據(jù)信息，可以通過(guò)scraper 體系結(jié)構(gòu)或者Portia 體系實(shí)現(xiàn)，在收集財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的過(guò)程中，根據(jù)企業(yè)的實(shí)際情況，獲得企業(yè)的產(chǎn)品名稱、價(jià)格、銷售量、產(chǎn)地等信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。首先，財(cái)務(wù)管理人員可以在對(duì)應(yīng)的企業(yè)網(wǎng)站上的robots.txt 文件中查找站點(diǎn)，搜集當(dāng)個(gè)人在訪問(wèn)站點(diǎn)時(shí)所遇到的困難，然后建立檢索策略，獲得HTML 網(wǎng)頁(yè)的信息；而后對(duì)HTML 文件進(jìn)行分析，獲得產(chǎn)品的名稱、價(jià)格、銷量等信息；最后，將其保存起來(lái)，便于后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。

4 Python 在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

隨著社會(huì)信息化水平的不斷提高，利用云計(jì)算技術(shù)已成為未來(lái)社會(huì)金融發(fā)展的必然趨勢(shì)。在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析中，Python 的數(shù)據(jù)分析與解讀可以為企業(yè)的發(fā)展提供有力的支持。通過(guò)對(duì)企業(yè)和市場(chǎng)的調(diào)研可以看出，大部分的企業(yè)在開發(fā)過(guò)程中都會(huì)使用Python 軟件，并對(duì)其進(jìn)行約束管理，由此能夠使其為財(cái)務(wù)分析提供良好的商業(yè)支撐和數(shù)據(jù)管理。從企業(yè)的發(fā)展來(lái)看，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了一個(gè)重要的研究方向，Python 作為一種可移植性和易讀性的軟件，有著明顯的優(yōu)越性，不管是從市場(chǎng)上的衍生物，還是從大數(shù)據(jù)的角度來(lái)看，其可以與其他數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫對(duì)接，使得財(cái)務(wù)報(bào)表的處理效率更高。

4.1 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析入門

在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析的初級(jí)階段，財(cái)務(wù)分析的范圍通常是由財(cái)務(wù)報(bào)告、結(jié)算表、總賬、序時(shí)賬等組成的數(shù)據(jù)表，所采用的工具通常是Excel。Excel 是一種經(jīng)常用于金融行業(yè)的軟件，在這個(gè)階段，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析師的主要問(wèn)題是Excel 技術(shù)，比如Vlookup、數(shù)據(jù)透視表、跟蹤參考單元格等等。Excel 是相對(duì)成熟的軟件，具有較為良好的操作性，比如可以用Excel 做一些簡(jiǎn)單的運(yùn)算，由此將能夠更好地滿足需求。但在需要大量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的功能時(shí)，往往會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，比如在多個(gè)不同的數(shù)據(jù)表之間切換、分組、聚合、排序等操作，應(yīng)當(dāng)采用更復(fù)雜的金融模型和統(tǒng)計(jì)方法。

伴隨著人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，金融業(yè)將迎來(lái)一個(gè)嶄新的時(shí)代。Python 是一種高效、簡(jiǎn)潔、易學(xué)的工具，它與金融領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，可以讓財(cái)務(wù)分析者掌握大量的數(shù)據(jù)，通過(guò)模塊化的方式，構(gòu)建多維的模型，幫助投資者做出正確的投資決定。世界十大投資項(xiàng)目中，有七個(gè)是由Python實(shí)現(xiàn)的，是金融業(yè) “第一語(yǔ)言” 。在財(cái)務(wù)方面，通過(guò)Python 對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策和企業(yè)的需要進(jìn)行分析。

4.2 可視化展現(xiàn)

在可視化技術(shù)的發(fā)展階段，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可視化是最重要的一步，其可以很好地顯示數(shù)據(jù)。如果只是用數(shù)字報(bào)表和表格的方式，并不能直接反映出這些數(shù)據(jù)的變化。而Python 則具有圖形顯示功能，能夠?qū)⒇?cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果呈現(xiàn)出來(lái)，從而讓管理者能夠更好地把握數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)，這是金融分析師在此階段需要掌握的技巧。可視化顯示部分可以通過(guò)諸如PowerBI 或者Tableau 這樣的商用智能分析軟件進(jìn)行分析。BI 軟件因?yàn)榫哂袌D形化的操作界面，對(duì)于初學(xué)者而言難度也相對(duì)較低。BI 商用軟件能夠在一定程度上滿足用戶的可視化要求，但其整體功能也會(huì)受到限制。Python 是一個(gè)很有能力的類庫(kù)，比如Matplotlib 和Pyecharts，其優(yōu)勢(shì)在于能夠更靈活地滿足特定的處理要求。

4.3 業(yè)財(cái)綜合

從大量實(shí)時(shí)的商業(yè)數(shù)據(jù)分析，到每月匯總的財(cái)務(wù)報(bào)表，由于各種非財(cái)務(wù)信息、環(huán)境變量、變化路徑等因素的存在，導(dǎo)致財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在經(jīng)過(guò)一層又一層的過(guò)濾后，會(huì)丟失更多的信息，由此也將使得財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果難以為企業(yè)提供決策支持。對(duì)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和商業(yè)數(shù)據(jù)的分析，則需要將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與商業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，從而得出影響財(cái)務(wù)指標(biāo)變化的主要因素，并且需要通過(guò)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)確定企業(yè)的業(yè)務(wù)流程中存在的薄弱環(huán)節(jié)。在面對(duì)大量的數(shù)據(jù)時(shí)，單純的Excel 已經(jīng)不能滿足對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的高效處理。這種情形要求財(cái)務(wù)人員能夠高效地使用數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行資訊處理，而且數(shù)據(jù)庫(kù)的容量較大。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理人員需要從Python 中讀取海量的數(shù)據(jù)。在高級(jí)數(shù)據(jù)的處理、加工與分析中，能讓財(cái)務(wù)分析師從數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)來(lái)認(rèn)識(shí)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與報(bào)表的重要意義。

4.4 決策優(yōu)化

在進(jìn)行數(shù)據(jù)信息分析時(shí)，財(cái)務(wù)人員還應(yīng)注意設(shè)計(jì)出高效的數(shù)據(jù)模型，使各表間的排序更加有序，促進(jìn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析更加簡(jiǎn)潔和靈活，從而對(duì)企業(yè)的決策進(jìn)行優(yōu)化。在這個(gè)過(guò)程中，Python 的應(yīng)用將使金融數(shù)據(jù)從一個(gè)二維的平面數(shù)據(jù)表格呈現(xiàn)變成一個(gè)立體的三維空間呈現(xiàn)。利用這些數(shù)據(jù)，可以構(gòu)造出更加復(fù)雜的決策模型，使之更加系統(tǒng)地完成財(cái)務(wù)工作中的許多繁瑣工作。

5 財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)軟件的設(shè)計(jì)方案

年末，企業(yè)的財(cái)務(wù)部門要完成對(duì)賬、結(jié)賬、資產(chǎn)清查、債務(wù)核實(shí)等工作，還要完成企業(yè)的年度財(cái)務(wù)預(yù)算。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析技術(shù)，存在數(shù)據(jù)搜集不足，業(yè)財(cái)分離等問(wèn)題。由此經(jīng)常發(fā)生上報(bào)的數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)分析數(shù)據(jù)不符，同時(shí)企業(yè)內(nèi)部各部門之間缺乏有效溝通，造成大量數(shù)據(jù)處理難度加大，大大增加了企業(yè)做決策的工作量。這些情況會(huì)造成下一年度的預(yù)算編制存在隨意性，投資決策匆忙。因此，利用Python 語(yǔ)言進(jìn)行財(cái)務(wù)評(píng)估和分析是企業(yè)未來(lái)的必然選擇。

5.1 Python 語(yǔ)言的選擇

在大數(shù)據(jù)背景下，數(shù)據(jù)源的豐富度和廣度可想而知，利用大數(shù)據(jù)重新架構(gòu)一個(gè)財(cái)務(wù)框架，需要應(yīng)用工具來(lái)進(jìn)行有效信息的挖掘和分析，以便獲得更及時(shí)、可靠和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。許多財(cái)務(wù)人員會(huì)選擇利用python 做數(shù)據(jù)挖掘分析，由于挖掘的數(shù)據(jù)的豐富性、時(shí)效性、可利用性等特點(diǎn)可以為財(cái)務(wù)分析工作提供更加便捷工作方式，數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確度高。其次，Python 可用于復(fù)雜計(jì)算、自動(dòng)化處理、可視化應(yīng)用等方面，而且處理大數(shù)據(jù)的效率遠(yuǎn)高于Excel。最后，Python 可以方便快速地進(jìn)行數(shù)據(jù)及信息的交互。利用Python 進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析可以自動(dòng)抓取網(wǎng)絡(luò)上和企業(yè)有關(guān)的內(nèi)外部信息，自動(dòng)下載、分析，免去人工搜索、下載、處理等重復(fù)勞動(dòng)。因此Python為大數(shù)據(jù)下的財(cái)務(wù)分析提供了強(qiáng)有力的基礎(chǔ)。

5.2 財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)

企業(yè)各部門將投資計(jì)劃、資金使用、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況等數(shù)據(jù)上報(bào)財(cái)務(wù)部，并對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行事前、事中、事后的財(cái)務(wù)評(píng)估。財(cái)務(wù)部將相關(guān)數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)庫(kù)，然后利用Python 在企業(yè)業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、清洗，得到有效數(shù)據(jù)。利用Python 的模型分析，對(duì)各部門財(cái)務(wù)狀況生成分析報(bào)表；并對(duì)其進(jìn)行財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)各部門內(nèi)部存在的關(guān)系，對(duì)公司財(cái)務(wù)進(jìn)行更深入的評(píng)估。同時(shí)，財(cái)務(wù)部運(yùn)用財(cái)務(wù)分析軟件批量讀取、計(jì)算，推導(dǎo)出項(xiàng)目的回收期、財(cái)務(wù)凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率等預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)；應(yīng)用對(duì)比分析功能完成實(shí)際經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的對(duì)比，以支持管理層的決策。

5.3 財(cái)務(wù)結(jié)果呈現(xiàn)

完成財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)和分析后，就要用python 圖形顯示功能，將財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)和分析的結(jié)果可視化。python 圖形顯示功能強(qiáng)大，操作相對(duì)簡(jiǎn)單，它可以將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)生成生動(dòng)的圖形，可以更加直觀地了解到財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)的變化，便于管理層理解，從而對(duì)公司未來(lái)的財(cái)務(wù)決策提供了科學(xué)的依據(jù)。

結(jié)束語(yǔ)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，市場(chǎng)的日益活躍，經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈，這是一個(gè)重要的社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)需要充分發(fā)掘大數(shù)據(jù)中具有價(jià)值的內(nèi)容，基于Python 技術(shù)充分開展數(shù)據(jù)發(fā)掘以及分析工作，獲得更有價(jià)值的信息，從而達(dá)到精確的市場(chǎng)營(yíng)銷，進(jìn)而能夠在最小市場(chǎng)成本的基礎(chǔ)上提升企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。在Python 應(yīng)用于財(cái)務(wù)分析過(guò)程中，最關(guān)鍵的工作就是收集數(shù)據(jù)，而后再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。Python 的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析是一種較為有效的方法，它可以有效地把握和分析企業(yè)的業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)，保證企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析工作的順利進(jìn)行，幫助企業(yè)做出科學(xué)準(zhǔn)確的發(fā)展決策，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。