郟伯榮 李嘉怡

關(guān)鍵詞：財務(wù)數(shù)據(jù)；Python;挖掘技術(shù)；分析方法；應(yīng)用策略

1引言

在現(xiàn)代企業(yè)財務(wù)管理工作中，賬務(wù)處理通常不再采用人工方式，而是應(yīng)用計算機軟件結(jié)合信息技術(shù)分析財務(wù)數(shù)據(jù)，以保證其精準度。大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益普及，以及Python編程軟件得以有效應(yīng)用，使財務(wù)工作效率明顯提升。本文基于Python概念以及當前發(fā)展狀況，分析了Python財務(wù)數(shù)據(jù)所具備的特點，針對財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用所存在的問題提出應(yīng)對策略，并基于案例分析Python在大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的應(yīng)用。

2Python概念及其發(fā)展狀況

2.1Python概念

Python本身是一種計算機編輯程序語言，與C語言以及JAVA語言相比較，其更加簡單，易普及。Python程序設(shè)計并不需要掌握基礎(chǔ)知識，如果設(shè)計的過程中僅僅對計算機編程感興趣，但缺乏專業(yè)操作能力，可以選用Python。通過分析數(shù)據(jù)，建立程序控制結(jié)構(gòu)，使用函數(shù)和模塊進行計算，之后用圖形直觀形象地進行表達，有助于提高解決問題能力[1]。

2.2Python發(fā)展狀況

應(yīng)用Python技術(shù)進行大數(shù)據(jù)挖掘以及分析的優(yōu)勢非常明顯，原因在于數(shù)據(jù)分析庫的全面性，內(nèi)部放置的數(shù)據(jù)類型多種多樣，能夠全面而高效地分析數(shù)據(jù)。比如，如果需要處理幾千萬行CVS數(shù)據(jù)，合理應(yīng)用Python技術(shù)，僅僅10秒鐘就可以完成，同時成本較低。所以，企業(yè)應(yīng)用Python技術(shù)進行財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘以及分析，能夠提高企業(yè)運營效率，促進其自身發(fā)展。

3Python在財務(wù)數(shù)據(jù)分析中的特點

Python技術(shù)應(yīng)用簡單、功能強大，將其應(yīng)用于財務(wù)數(shù)據(jù)分析中，其主要有如下特點。

3.1操作簡潔且具有強大的功能

在Python中安裝很多協(xié)議庫，使其具備多功能的網(wǎng)絡(luò)編程工具，在處理金融數(shù)據(jù)時優(yōu)勢明顯，在銀行以及企業(yè)財務(wù)管理中，應(yīng)用Python技術(shù)進行數(shù)據(jù)分析。

3.2兼容性強

Python技術(shù)有很強的兼容性。企業(yè)在財務(wù)管理中應(yīng)用Python技術(shù)，以分析財務(wù)數(shù)。應(yīng)用源代碼，使其成為計算機能夠有效識別的字節(jié)符，數(shù)據(jù)信息直觀可視而且極具可讀性。所以，在財務(wù)管理中應(yīng)用Python技術(shù)，并結(jié)合使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以優(yōu)勢互補，提高工作效率。

3.3有豐富的面向?qū)ο?/p>

Python語言面向數(shù)字、函數(shù)、字符串以及模塊等對象，其具有派生功能以及繼承功能，并且其源代碼具有很強的重復(fù)使用性。

4存在的問題和應(yīng)對策略

4.1存在的問題

財務(wù)數(shù)據(jù)在具體應(yīng)用過程中還存在一些問題，主要體現(xiàn)為兩個方面，即財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍狹窄，財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用缺乏創(chuàng)新性。具體如下。

（1）財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍狹窄。

財務(wù)管理過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息對企業(yè)戰(zhàn)略管理具有重要的指導作用。若企業(yè)沒有對影響企業(yè)管理的各方面因素進行充分考慮，則財務(wù)信息不能完全反映市場信息。在分析內(nèi)部數(shù)據(jù)的過程中，若沒有對市場數(shù)據(jù)進行合理利用，則會嚴重影響自身的競爭力，進而使財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍無法拓展，不能獲得理想效果。

（2）財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用缺乏創(chuàng)新性。

財務(wù)數(shù)據(jù)具有很強的系統(tǒng)性，企業(yè)對于財務(wù)數(shù)據(jù)要進行合理利用，才能發(fā)揮其指導作用，進而制定前瞻性的策略[2]。多數(shù)企業(yè)缺乏財務(wù)創(chuàng)新能力，即使對這方面工作有充分認識，明確其重要性，但是落實到具體工作中，通常只是借鑒成功企業(yè)的經(jīng)驗，卻沒有從本單位實際出發(fā)進行調(diào)整，缺乏適應(yīng)效果。

企業(yè)在實施財務(wù)管理中能夠動態(tài)化地監(jiān)督工作，獲得更多有價值的數(shù)據(jù)信息，但是在應(yīng)用的過程中，依然采用傳統(tǒng)方式，基于此制定的營銷計劃缺乏針對性，因此造成企業(yè)管理存在各種風險。

4.2應(yīng)對策略

在解決財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用問題的過程中，對財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要進行靈活應(yīng)用以及不斷創(chuàng)新，以擴大財務(wù)數(shù)據(jù)信息采集范圍，具體如下。

（1）靈活應(yīng)用財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

為了擴大財務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍，將Python程序語言進行合理應(yīng)用，凸顯挖掘技術(shù)的優(yōu)勢。在財務(wù)信息采集過程中，通過發(fā)揮開源語言自身的特點，使應(yīng)用程序編程工具更加豐富，接口能夠滿足多種需求。此時，Python作為擴展工具，在多種計算機語言中進行應(yīng)用，諸如C語言以及C++語言等。因此，可以充分發(fā)揮Python的語言優(yōu)勢，使其成為大數(shù)據(jù)挖掘中的重要工具。

（2）不斷創(chuàng)新財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

在財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘工作中合理應(yīng)用Python編程語言，操作人員要具備創(chuàng)新意識，從實際情況出發(fā)合理選擇相應(yīng)的命令，以實現(xiàn)應(yīng)有的功能。比如，在分析HTML頁面以及提取重要信息時，操作人員需要引進HTML解析器，即Beautiful Soup庫，對Python標準庫起到重要的支持作用。在提交HTM頁面方面，操作人員通過運行requests庫，以自動提交網(wǎng)絡(luò)請求的方式實現(xiàn)其應(yīng)用功能。

（3）擴大財務(wù)數(shù)據(jù)采集范圍。

財務(wù)數(shù)據(jù)信息的采集不能局限于小范圍，應(yīng)不斷擴大范圍，應(yīng)用scraper架構(gòu)，發(fā)揮其應(yīng)有的功能。在此過程中，需要充分考慮企業(yè)的財務(wù)實際情況，應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深度挖掘產(chǎn)品銷售額信息、產(chǎn)品價格信息以及支出額信息等，以更好地分析后續(xù)數(shù)據(jù)[3]。應(yīng)有效收集各項財務(wù)數(shù)據(jù)信息，嚴格按照規(guī)定流程進行，先進入企業(yè)官方網(wǎng)站查看根目錄，分析robots. txt文件信息，然后制定數(shù)據(jù)搜索方法，以有效獲得HTML頁面信息，將這些信息中有價值的部分進行保存，保證數(shù)據(jù)分析質(zhì)量。

5Python在大數(shù)據(jù)挖掘和分析中的應(yīng)用

在某企業(yè)財務(wù)管理中，應(yīng)用Python計算預(yù)算營業(yè)收入。該企業(yè)財務(wù)管理人員按照8位元的編碼規(guī)則進行Python編程，采用輸出中文utf-8形式。先對帶參數(shù)頁面爬取函數(shù)進行定義，再運行requests庫的get（）爬取所需要的頁面內(nèi)容函數(shù)，然后用打印機將結(jié)果打印機出來。

5.1數(shù)據(jù)挖掘能力

在該項操作過程中，當用戶查詢財務(wù)數(shù)據(jù)信息時，可以應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)提取所需信息，然后深層次挖掘有價值的數(shù)據(jù)信息。Python程序編輯比較簡單，對用戶計算機操作水平要求不高[4]。

在應(yīng)用Python技術(shù)的過程中，還可以清洗數(shù)據(jù)，深入探索數(shù)據(jù)信息，建立寬表，篩選變量，建立模型，對模型參數(shù)進行優(yōu)化，并輸出模型，整個操作都得到算法包的支持。Python經(jīng)過不斷迭代，在保證算法實用性的同時，使用戶可以免費獲得服務(wù)。

與MYSQL數(shù)據(jù)庫相比較，在企業(yè)財務(wù)管理中應(yīng)用Python，能夠更加快速地處理數(shù)據(jù)信息。挖掘財務(wù)數(shù)據(jù)信息日寸，應(yīng)用傳統(tǒng)計算機軟件，需要幾千特征值，甚至上萬特征值，而應(yīng)用Python則速度大大加快，無論是代碼量還是計算速度，都使寬表制作效率大大提高，SQL數(shù)據(jù)庫幾乎不能完成的工作，使用Python能夠快速完成[5]。

5.2數(shù)據(jù)庫分析

該企業(yè)在財務(wù)管理中應(yīng)用Python，因其可以提供第三方庫，能夠滿足工作需求。其優(yōu)點在于，開箱即用，操作方便，而且不存在交費問題[6]。管理人員學習Python日寸不需要消耗大量時間，邊操作、邊學習，就可應(yīng)用該程序分析數(shù)據(jù)，挖掘所需要的數(shù)據(jù)信息。通常而言，普遍采用的數(shù)據(jù)分析庫為如下兩個。

（1） NumPy。在Python中，NumPy為用于計算的基礎(chǔ)包。其在計算的過程中，可以應(yīng)用數(shù)學方法進行計算，也可以對函數(shù)進行元素級計算，讀寫硬盤上的數(shù)據(jù)集，還可以實施線性代數(shù)運算或者生成隨機數(shù)。

（2） Pandas。Pandas的重要價值在于分析數(shù)據(jù)信息，Pandas庫能夠?qū)⒑芏嗪瘮?shù)快速提取出來，如果是構(gòu)化數(shù)據(jù)，且規(guī)模比較大，也能夠有效提取o Python在使用Pandas之后，數(shù)據(jù)分析能力明顯增強。該企業(yè)在應(yīng)用Python實施財務(wù)管理的過程中，發(fā)揮pandas的作用，能夠自由且靈活地處理數(shù)據(jù)[7]。

5.3程序包與平臺

企業(yè)財務(wù)部門在管理工作中應(yīng)用Python，使用了四個程序包，具體如下。

（1）應(yīng)用NumPy，就是運行Python程序進行計算，其作為基礎(chǔ)包，其中的N維數(shù)組對象非常強大，為Array，運行的函數(shù)庫較成熟，數(shù)據(jù)存儲中會有大型矩陣產(chǎn)生。

（2）應(yīng)用pandas，就是將庫函數(shù)導人之后，能夠讀取從CSMAR中摘錄的CSV數(shù)據(jù)，從而更好地開展數(shù)據(jù)分析工作[8]。在此過程中，pandas數(shù)據(jù)包發(fā)揮了重要的作用，能夠從csv文件中讀取data。

需要明確的是，在Python中，Pandas作為數(shù)據(jù)分析包，能夠配合使用NumPy。其數(shù)據(jù)模型比較多，使用Python分析數(shù)據(jù)非常方便。

（3）應(yīng)用Matplotlib，數(shù)據(jù)信息處理后結(jié)合條形圖或者直方圖，在測試數(shù)據(jù)觀察過程中分析圖像，使數(shù)據(jù)更加直觀。簡單而言，就是應(yīng)用Matplotlib促使數(shù)據(jù)直觀立體地呈現(xiàn)，以及分析結(jié)果更加清晰[9]。

（4）應(yīng)用Scikit-learn，就是應(yīng)用Python進行編寫，可以結(jié)合NumPy，并使用高性能的線性代數(shù)、運算數(shù)組。

在財務(wù)管理中應(yīng)用Python，需建立管理平臺。在平臺上構(gòu)建多元回歸模型，測試數(shù)據(jù)并回歸分析，保證計算結(jié)果的準確性，由此明確變量影響營業(yè)收入，后續(xù)階段可進行針對性的優(yōu)化[10]。

得出預(yù)測結(jié)果后，財務(wù)人員對Matplotlib進行合理利用，使數(shù)據(jù)具有可視性，應(yīng)用數(shù)據(jù)包可以預(yù)測數(shù)據(jù)差異，財務(wù)人員可以對其進行對比性分析并深入研究，將模型誤差值準確計算出來。

6結(jié)束語

在企業(yè)財務(wù)管理中應(yīng)用信息技術(shù)，能夠?qū)⒂袃r值的數(shù)據(jù)信息挖掘出來，以提高財務(wù)分析質(zhì)量，為企業(yè)管理決策提供有價值的參考。在應(yīng)用財務(wù)大數(shù)據(jù)技術(shù)的同時結(jié)合使用Python，以高質(zhì)量、高效率完成財務(wù)管理任務(wù)，通過制定科學有效且切合實際的方案，使企業(yè)獲得顯著的管理效益，進而提高經(jīng)濟效益，實現(xiàn)健康穩(wěn)定發(fā)展。