python 技术在财务分析中的应用研究

张晓芳 董坤景 赵丽娟

(邯郸职业技术学院，河北 邯郸 056005)

引言

随着信息技术的普及，各行各业的信息越来越多，如何从中提取具有价值的信息内容以及对其展开有效分析，将成为提升财务管理工作效果的重要基础保障。数据挖掘是当今信息技术发展的一个新领域，它已被广泛地应用于社会的各个层面。而金融数据本身就是一种具有复杂性和随机性的数据，由此将使得整体的规则难以得到有效分析，而Python则是一种高效的、动态的语言，其整体的结构清晰，语法简单，能够为数据挖掘提供强大的支持。

1 Python 大数据概述

1.1 Python 简介

从数据来源上看，大数据具有较为丰富的内涵和广度，在应用之前需要对其进行一定的分析，以获得及时、可靠、准确的数据。在现代的企业办公领域，许多财务人员往往会选择用Python 做数据分析，由此使得财务分析工作更加高效、高质量。在Python 的帮助下，财务人员能够迅速地分配工作、爬取、清洗和分析数据，为企业制定下一步的决策计划提供数据依据。

Python 是一种用于企业财务分析的语言。首先，Python 是一种易于学习的语言。其次，这是一种解释性的编程语言，一旦编写完成，将能够得到立刻执行，而一旦发现bug，将需要马上进行修正，由此将能够节省大量的编译时间。如果财务管理从业人员使用Python 开展数据处理，将可以轻松地分析企业的财务状况，并且充分发掘和分析财务数据信息内容，将能够更好地提升财务分析的效果。

1.2 Python 对企业财务分析的影响

其实，Python 在海外的应用非常广泛，但在我国还处在起步阶段，许多中小企业都处于无人问津的状态。随着技术的发展，Python 开发人员的市场需求迅速增长，同时，金融从业人员的Python 能力也成为了招聘的必要条件。Python 可以帮助财务管理人员提高技术、提高生产力、增强职业素质，使其摆脱传统手工记账和繁杂数据所带来的冗余工作。除此之外，对于企业管理者来说，Python 的角色在各个方面都有反映，预测销售可以用于需求分析；通过对债券进行预估，可以帮助企业确定投资方向，从而估计出包括债券在内的投资组合的期望收益；通过对通胀率的预测，也可以提高企业在市场上的竞争能力，从而实现高效率的创业投资。

2 Python 财务数据分析的显著特点

2.1 可读性和一致性

随着软件技术的发展，Python 技术也在不断的发展，可以对重要的数据进行可读性和连贯性的分析。Python 技术可以让数据在源代码中运行。通过把数据源码转换成电脑可辨识的字节码，实现对数据的同步转换。Python 技术因其易读性强、语法简单等特点，从而使其成为一种高一致性的程序设计。

2.2 可移植性，合作程度较高

由于大部分现代语言程序的软件都具有各自的功能，因此当程序执行数据时，难以将其有效地转移到其他平台进行后续操作，从而会对数据操作产生负面影响。Python 程序能够有效地解决这个问题，不需要对数据进行修改，可以在其他的软件和平台上进行更多的操作和高效的处理。与此同时，Python 软件还能为系统提供更多的操作界面，并包括更多的单独运行的小程序。

3 Python 在财务数据挖掘中的应用

Python 和其他编程语言可以作为一种开发工具，可以用于收集财务数据的信息。Python 是一种开放源码的语言，可以提供更多的API 和工具，并且可以根据C、C++等程序开发出更多的扩展模块，也可以通过第三方库进行数据挖掘。在使用Python进行财务数据收集时，可以采用 “requests+Beautiful Soup+re” 的结构实现，通过requests 库，它可以自动地向HTM 网页提交和爬行，并通过Beautiful Soup 库和re 规则表达式，完成HTML 网页的解析和关键信息的抽取。如果是更大的数据信息，可以通过scraper 体系结构或者Portia 体系实现，在收集财务数据的过程中，根据企业的实际情况，获得企业的产品名称、价格、销售量、产地等信息，进行数据挖掘。首先，财务管理人员可以在对应的企业网站上的robots.txt 文件中查找站点，搜集当个人在访问站点时所遇到的困难，然后建立检索策略，获得HTML 网页的信息；而后对HTML 文件进行分析，获得产品的名称、价格、销量等信息；最后，将其保存起来，便于后续的数据分析。

4 Python 在财务数据分析中的应用

随着社会信息化水平的不断提高，利用云计算技术已成为未来社会金融发展的必然趋势。在财务数据分析中，Python 的数据分析与解读可以为企业的发展提供有力的支持。通过对企业和市场的调研可以看出，大部分的企业在开发过程中都会使用Python 软件，并对其进行约束管理，由此能够使其为财务分析提供良好的商业支撑和数据管理。从企业的发展来看，大数据已经成为了一个重要的研究方向，Python 作为一种可移植性和易读性的软件，有着明显的优越性，不管是从市场上的衍生物，还是从大数据的角度来看，其可以与其他数据平台实现无缝对接，使得财务报表的处理效率更高。

4.1 财务数据分析入门

在财务数据分析的初级阶段，财务分析的范围通常是由财务报告、结算表、总账、序时账等组成的数据表，所采用的工具通常是Excel。Excel 是一种经常用于金融行业的软件，在这个阶段，财务数据分析师的主要问题是Excel 技术，比如Vlookup、数据透视表、跟踪参考单元格等等。Excel 是相对成熟的软件，具有较为良好的操作性，比如可以用Excel 做一些简单的运算，由此将能够更好地满足需求。但在需要大量的数据和强大的功能时，往往会耗费大量的时间和精力，比如在多个不同的数据表之间切换、分组、聚合、排序等操作，应当采用更复杂的金融模型和统计方法。

伴随着人工智能技术的不断创新与发展，金融业将迎来一个崭新的时代。Python 是一种高效、简洁、易学的工具，它与金融领域的实际应用相结合，可以让财务分析者掌握大量的数据，通过模块化的方式，构建多维的模型，帮助投资者做出正确的投资决定。世界十大投资项目中，有七个是由Python实现的，是金融业 “第一语言” 。在财务方面，通过Python 对企业的数据进行分析，并对企业的经营决策和企业的需要进行分析。

4.2 可视化展现

在可视化技术的发展阶段，财务数据可视化是最重要的一步，其可以很好地显示数据。如果只是用数字报表和表格的方式，并不能直接反映出这些数据的变化。而Python 则具有图形显示功能，能够将财务数据的分析结果呈现出来，从而让管理者能够更好地把握数据的实质，这是金融分析师在此阶段需要掌握的技巧。可视化显示部分可以通过诸如PowerBI 或者Tableau 这样的商用智能分析软件进行分析。BI 软件因为具有图形化的操作界面，对于初学者而言难度也相对较低。BI 商用软件能够在一定程度上满足用户的可视化要求，但其整体功能也会受到限制。Python 是一个很有能力的类库，比如Matplotlib 和Pyecharts，其优势在于能够更灵活地满足特定的处理要求。

4.3 业财综合

从大量实时的商业数据分析，到每月汇总的财务报表，由于各种非财务信息、环境变量、变化路径等因素的存在，导致财务数据在经过一层又一层的过滤后，会丢失更多的信息，由此也将使得财务数据的分析结果难以为企业提供决策支持。对于财务数据和商业数据的分析，则需要将财务数据与商业数据进行综合分析，从而得出影响财务指标变化的主要因素，并且需要通过财务数据确定企业的业务流程中存在的薄弱环节。在面对大量的数据时，单纯的Excel 已经不能满足对财务数据的高效处理。这种情形要求财务人员能够高效地使用数据库进行资讯处理，而且数据库的容量较大。在进行数据分析时，财务数据处理人员需要从Python 中读取海量的数据。在高级数据的处理、加工与分析中，能让财务分析师从数据的观点来认识财务会计与报表的重要意义。

4.4 决策优化

在进行数据信息分析时，财务人员还应注意设计出高效的数据模型，使各表间的排序更加有序，促进财务数据的分析更加简洁和灵活，从而对企业的决策进行优化。在这个过程中，Python 的应用将使金融数据从一个二维的平面数据表格呈现变成一个立体的三维空间呈现。利用这些数据，可以构造出更加复杂的决策模型，使之更加系统地完成财务工作中的许多繁琐工作。

5 财务评价软件的设计方案

年末，企业的财务部门要完成对账、结账、资产清查、债务核实等工作，还要完成企业的年度财务预算。传统的财务分析技术，存在数据搜集不足，业财分离等问题。由此经常发生上报的数据与财务分析数据不符，同时企业内部各部门之间缺乏有效沟通，造成大量数据处理难度加大，大大增加了企业做决策的工作量。这些情况会造成下一年度的预算编制存在随意性，投资决策匆忙。因此，利用Python 语言进行财务评估和分析是企业未来的必然选择。

5.1 Python 语言的选择

在大数据背景下，数据源的丰富度和广度可想而知，利用大数据重新架构一个财务框架，需要应用工具来进行有效信息的挖掘和分析，以便获得更及时、可靠和准确的数据。许多财务人员会选择利用python 做数据挖掘分析，由于挖掘的数据的丰富性、时效性、可利用性等特点可以为财务分析工作提供更加便捷工作方式，数据分析准确度高。其次，Python 可用于复杂计算、自动化处理、可视化应用等方面，而且处理大数据的效率远高于Excel。最后，Python 可以方便快速地进行数据及信息的交互。利用Python 进行财务数据分析可以自动抓取网络上和企业有关的内外部信息，自动下载、分析，免去人工搜索、下载、处理等重复劳动。因此Python为大数据下的财务分析提供了强有力的基础。

5.2 财务评价

企业各部门将投资计划、资金使用、生产经营情况等数据上报财务部，并对项目进行事前、事中、事后的财务评估。财务部将相关数据录入数据库，然后利用Python 在企业业财数据库中进行数据抽取、清洗，得到有效数据。利用Python 的模型分析，对各部门财务状况生成分析报表；并对其进行财务评价，发现各部门内部存在的关系，对公司财务进行更深入的评估。同时，财务部运用财务分析软件批量读取、计算，推导出项目的回收期、财务净现值、内部收益率等预测经济指标；应用对比分析功能完成实际经济指标和预测经济指标的对比，以支持管理层的决策。

5.3 财务结果呈现

完成财务评价和分析后，就要用python 图形显示功能，将财务评价和分析的结果可视化。python 图形显示功能强大，操作相对简单，它可以将财务数据生成生动的图形，可以更加直观地了解到财务数据指标的变化，便于管理层理解，从而对公司未来的财务决策提供了科学的依据。

结束语

随着社会经济的发展，市场的日益活跃，经济的竞争也越来越激烈，这是一个重要的社会发展趋势。在大数据时代，企业需要充分发掘大数据中具有价值的内容，基于Python 技术充分开展数据发掘以及分析工作，获得更有价值的信息，从而达到精确的市场营销，进而能够在最小市场成本的基础上提升企业的经营绩效。在Python 应用于财务分析过程中，最关键的工作就是收集数据，而后再对数据进行实时分析。Python 的财务数据分析是一种较为有效的方法，它可以有效地把握和分析企业的业财数据，保证企业的财务数据分析工作的顺利进行，帮助企业做出科学准确的发展决策，增强企业竞争力。