Python 在财务大数据中的应用

赵习影

（安徽城市管理职业学院，安徽 合肥 230012）

财务大数据是指企业在日常经营活动中产生的大量的财务数据，包括财务报表、交易记录、资金流动等。这些数据对企业的决策和发展至关重要，因此需要借助计算机技术进行分析和处理。Python这门功能强劲的程序设计语言，它拥有涵盖广泛的数据操控和分析工具库，这些工具库极大地简化了财务大数据分析的过程。

一、Python 和财务大数据的概述

Python 的语法简洁而清晰，以代码的可读性和简洁性为设计原则。相比其他编程语言，Python 的语法更接近自然语言，使得初学者可以轻松地学习和理解。Python 的代码使用缩进来表示代码块，而不是使用大括号或关键字来定义作用域，这使得代码的结构更加清晰明了，并且Python 代码可以直接运行而无需编译。Python 解释器会逐行解释并执行代码，这使得开发和调试过程更加快捷。此外，Python 的解释器还具有交互式的特性，可以在命令行中逐行执行代码并立即查看结果，这对于学习和实验非常有用。

随着信息技术的快速发展和企业数据采集能力的提升，企业所拥有的财务数据量不断增加，财务大数据逐渐成为企业进行决策和发展的重要依据。财务大数据的来源多种多样，包括财务报表、交易记录、资金流动等。对企业财务巨量数据进行深入挖掘，有助于掌握公司的财务健康状况及其业务成效；深究财务报告，能透视公司的资产与负债程度、收益生成能力及资金流动性；梳理交易明细，便于了解公司的销售动态、成本构成及获利水平；审视资金往来，有利于把握公司的资金运作动态、面临的财务风险及投资回报情况。这些数据分析能够帮助企业了解自身经营情况的优劣，为企业提供参考和决策依据［1］。

二、Python 在财务大数据中应用的必要性

Python 在财务大数据中应用的必要性体现在多个方面，包括其强大的数据处理能力、灵活的编程环境、丰富的社区资源和成本效益高等优势。这些特性使得Python 成为财务大数据分析的优选工具，有助于企业更好地理解和利用数据，从而做出更明智的商业决策。同时Python 还可以在不同的操作系统上运行，这为企业提供了统一的数据分析环境，有助于标准化流程并减少系统间的兼容性问题。

（一）易于实现复杂计算，数据处理能力强

Python 的语法简洁明了，特别适合实现金融算法和数学计算。它能够将复杂的数学表达式转化为简单的代码，使得每行代码都能处理大量的计算量，这对于金融领域的数据分析和模型构建尤为重要。Python 拥有强大的数据处理能力，提供了丰富的库和工具，如Pandas、Numpy 等，这些工具可以帮助财务分析人员高效地进行数据收集、清洗、分析和可视化，从而更好地理解数据并从中提取有价值的信息。

（二）支持大数据分析，具有灵活性和扩展性

在数字经济时代，财务大数据分析对于辅助经营决策至关重要。Python 不仅能够处理结构化数据，还能够处理非结构化数据，这对于挖掘潜在的商业智能和市场趋势非常有帮助。Python 作为一种通用编程语言，其灵活性和扩展性使得它可以根据企业的特定需求进行定制开发。无论是固定资产折旧计算还是利润管理，Python 都能够提供定制化的解决方案，满足企业财务管理的多样化需求。

（三）社区和资源丰富，成本效益高

Python 有一个庞大的开发者社区，提供了大量的资源、文档和第三方库，这使得学习和使用Python 变得更加容易。在遇到问题时，可以快速找到解决方案，这对于提高工作效率非常有利。与其他财务软件相比，Python 是开源的，这意味着企业可以以较低的成本采用Python 进行财务管理和大数据分析。这对于希望在预算有限的情况下最大化投资回报的企业来说是一个重要的考虑因素。

三、Python 在财务大数据中的应用领域

（一）Python 在财务数据收集中的应用

Python 在财务数据收集中有着广泛的应用，它可以利用编写网络爬虫程序来收集财务数据。网络爬虫是一种自动化程序，用于从互联网上获取数据。财务数据通常分布在各种网站和平台上，通过网络爬虫能够自动抓取这些数据并保存到本地或数据库中。Python 提供了强大的爬虫框架，如Scrapy 和BeautifulSoup，可以帮助开发者快速编写和运行网络爬虫程序。建立妥善的网络爬取准则与程序，针对性地搜集金融信息，随后对其进行整理与加工，以便进一步的信息分析与运用。Python 利用调用API 接口来获取财务数据。很多财务数据提供商和金融机构都开放了API 接口，用于提供各种财务数据和金融指标。Python 调用这些API 接口，获取所需的财务数据。Python 提供了许多HTTP 请求库，如Requests 和Urllib，方便地发送HTTP 请求并获取API 返回的数据。同时，Python 还能够通过解析JSON、XML 等格式的数据来提取所需的财务数据。通过API 接口调用，快速获取到实时的财务数据，方便进行实时的数据分析和决策。Python 通过与数据库进行交互来存储和管理财务数据。财务数据通常是庞大的，需要进行存储和管理。Python 提供了多种数据库连接库，如MySQLdb 和Psycopg2 等，与各种数据库进行交互。利用Python 的数据库连接库，将爬取或获取的财务数据保存到数据库中，建立数据表和索引，方便后续的数据查询和分析。此外，还能够通过SQL 语句来执行对数据库的增删改查操作，对财务数据进行进一步的处理和计算。通过与数据库的交互，能够更好地管理和利用财务数据，提高数据的可靠性和可用性［2］。

（二）Python 在财务数据预处理中的应用

1.对财务数据进行数据清洗

财务数据往往存在数据缺失、重复、错误等问题，这会影响后续的数据分析和应用。借助Python中的数据操纵工具集，例如Pandas 与Numpy，轻松实施数据整理工作。Python 提供了各种数据处理函数和方法，如去除重复值、填充缺失值、处理异常值等，可以有效地清洗财务数据。同时，Python 还可以利用正则表达式等方式进行数据模式匹配和提取，对于非结构化的财务数据，如文本数据，也能够进行有效的清洗和整理。使用Pandas 对数据进行清洗。我们需要核查数据里有没有不完整或不符常规的数值。如果存在缺失值，可以选择删除该行或列，或者使用插值方法填充缺失值。对于异常值，可以使用统计方法或者领域知识来判断其是否合理，并进行相应的处理。此外，还需要进行数据类型转换和重命名列等工作，以便后续的数据分析和可视化。例如，可以将字符串类型的日期转换为日期类型，并将列名改为更具描述性的名称。

2.对财务数据进行数据转换

财务数据往往以不同的格式和结构存在，需要进行数据转换以方便后续的数据分析和应用。Python 提供了丰富的数据转换函数和方法，如类型转换、格式转换、单位转换等，对财务数据进行转换。例如，将日期格式进行转换，将字符串类型转换为数值类型，将货币单位进行统一转换等。利用数据转换，可以将财务数据变为统一的格式和规范，方便进行后续数据处理和分析。

3.对财务数据进行数据整合

财务数据往往来自不同的数据源，如财务报表、交易记录、资金流动等，需要进行数据整合以获取全面的财务信息。利用Python 的数据处理库，如Pandas 和Numpy，进行数据整合操作。Python 提供了丰富的数据整合函数和方法，如合并、连接、聚合等，对财务数据进行整合。例如，将不同表格或数据集进行合并，将不同维度的数据进行连接，将不同时间段的数据进行聚合等。通过数据整合，能够获得全面的财务信息，为后续的数据分析和决策提供更准确的数据基础。

4.对财务数据进行分析和可视化

Python 提供了丰富的统计函数和方法，如均值、中位数、标准差、相关系数等，进行财务数据的描述性统计。利用Python 的统计库，如Numpy 和Scipy 进行统计分析，计算财务指标的平均值、方差、相关性等。描述性统计能够帮助分析人员掌握财务数据的基本情况，为后续的数据分析和决策提供参考。也可以通过编写程序进行财务数据的数据可视化，数据可视化是将财务数据以图表或图形的形式展示，可以帮助分析人员更直观地理解和分析数据。Python 提供了多种数据可视化库，如Matplotlib 和Seaborn，进行数据可视化操作。借助Python 中的图形展示工具集，能够描绘诸如曲线图、直方图、点状图、圆饼图等多类型图形，用以呈现经济数据的波动模式、对照关系、散布特性等信息。数据可视化能够帮助分析人员发现数据中的规律和趋势，为后续的数据分析和决策提供直观的依据。还可以进行财务数据的高级数据分析，高级数据分析是对财务数据进行更深入、更复杂的分析和建模，可以帮助分析人员挖掘数据中的潜在规律和关联。Python 提供了多种高级数据分析库，如Pandas 和Scikit-learn，进行高级数据分析操作。利用Python 的高级数据分析库，可以进行数据挖掘、机器学习、时间序列分析等。例如，使用Python 进行财务数据的聚类分析，发现不同类型的财务数据之间的相似性和差异性；可以通过Python 进行财务数据的预测和建模，预测未来的财务趋势和风险［3］。

四、Python 在企业财务大数据中的实际运用

（一）数据收集

假设我们要分析一家上市公司的财务状况，我们可以按照以下步骤进行操作。我们从公司的官方网站上获取了其最近五年的财务报表。这些报表包括资产负债表、利润表和现金流量表等。我们可以通过网页抓取工具或者API 接口来获取这些数据。在这一步中，我们需要确保所获取的数据是准确、完整和可靠的。为了确保数据的准确性，我们可以对数据进行验证和核对，例如与官方发布的数据进行对比。上市公司的很多网页中，都是用图表的方式显示公司，以往我们需要依靠人工手动复制粘贴数据来进行收集、整理。我们一旦精通了Python 编程语言，仅需撰写十余行抓取网页数据的脚本，便能顺利实现任务。利用Python 程序搭配Selenium 框架，可以实现模拟登录企业的在线销售系统，精准检索并获取业务相关数据，极大地优化了工作流程，从而方便会计工作者对商业运作状况进行深入的审查。

Python 作为一种强大的编程语言，在各种应用中的使用，极大地减少了凭证录入和数据计算过程中可能出现的错误。计算机具有极高的可靠性，几乎可以保证不会出现错误。在过去，传统的财务工作通常由财务人员手动进行计算，或者使用计算器进行计算，这种方式下，数据录入错误的情况时有发生，甚至有时候，由于某些公式代入的数值错误，也会导致计算结果出错。然而，随着技术的发展，电子凭据的自动录入已经逐渐取代了人工录入数据的方式，这种方式消除了人工录入数据出现错误的可能性。对于打印出来的纸质凭据，现代技术如扫描、图像识别技术也可以进行录入，这些技术极大地提高了数据录入的准确性。

Python 作为一种自动化的编程语言，可以根据变量的数值自动进行运算并输出结果，数据的自动对接，使得计算过程完全由电脑的可靠性来保证，从而避免了人为因素导致的错误。Python 的这一特性，使得它在数据处理和计算方面具有很大的优势，大大提高了工作效率和准确性。

（二）数据分析

企业可以利用Python 进行数据分析，从数据中获取有价值的信息，并为企业决策提供支持。以企业为例，使用Python 进行数据分析的过程可以按照以下步骤进行：

首先，与企业沟通，了解他们希望从数据分析中获得什么样的信息或解决什么样的问题。这可能涉及销售预测、客户细分、市场趋势分析等。根据业务需求，收集相关的数据。这可能包括企业内部的销售数据、客户数据、财务数据，以及外部的市场数据、竞争对手数据等。使用Pandas 库对数据进行清洗，处理缺失值、异常值和重复数据。同时，对数据进行预处理，如数据类型转换、数据标准化、特征选择等。使用Pandas 和Matplotlib、Seaborn 等库进行数据的探索性分析，包括描述性统计、数据的分布、相关性分析等，以获得对数据的初步理解。根据分析目标，选择合适的统计方法或机器学习算法。例如，如果目标是预测未来销售额，可以选择时间序列分析或回归分析；如果目标是客户细分，可以选择聚类分析等。使用Scikit-learn 等库构建模型，并进行训练和验证。对模型结果进行解释，并通过图表形式展示分析结果，以便企业能够理解和利用这些信息。将整个分析过程、结果及建议整理成报告，提交给企业决策者。最后根据企业反馈和实际效果，不断优化分析方法和模型，以提高分析的准确性和实用性。

伴随着大数据纪元的降临，公司日常要处理的数据量巨大无边。处于信息过载的纪元之中，筛掘海量信息以提取其中具备价值的财务数据，并对该数据开展有针对性的筛查和分析，已然变成了财务部门的关键任务。唯有深度探索并剖析这些数据，企业方能得到有力的预测和分析，进而强化对其经营决策的助力。

Python 编程语言以其简明扼要和清晰易懂的语法著称，因此即便是不具备计算机知识背景的财会工作者亦能在培训后轻松学会运用它。这一点对于财务部门来说非常重要，因为他们需要一种既能够处理大量数据，又能够让他们在没有计算机背景的情况下也能够轻松掌握的工具。Python 正好满足了这个需求。因此，Python 正被越来越多的应用于财务领域。

（三）数据可视化

我们以企业为例，使用Python 进行数据可视化，通常涉及以下几个步骤：根据企业需求选择合适的可视化库。对于初学者来说，Matplotlib 是一个不错的起点，而Seaborn 则提供了更高级的接口和美观的默认风格。如果需要交互式的图表或者更复杂的可视化效果，可以考虑使用Plotly 或Bokeh。在进行可视化之前，需要确保数据是干净的并且已经进行了适当的预处理，如缺失值处理、数据转换等。使用所选库提供的函数和方法来创建图表。例如，使用Matplotlib 的plot（）函数可以绘制简单的线图。根据需要调整图表的样式，包括颜色、标签、标题等，以使图表更加清晰和易于理解。使用库提供的Show（）或其他相关函数来显示图表，并使用Save（）函数将其保存为图像文件。通过可视化手段探索数据，寻找潜在的模式、趋势和异常值。最后将可视化结果整合到报告或演示中，以有效地传达分析结果。

使用Matplotlib 和Seaborn 库对分析结果进行可视化。通过绘制图表，可以更直观地展示数据的分布、趋势和关系。例如，可以绘制收入和利润的趋势图、资产负债比率的饼图等。这些图表可以帮助我们更好地理解和解释财务数据，同时也为决策者提供了直观的参考依据。此外，还可以使用交互式图表来展示数据的动态变化和相关性。与C 语言流程编程不同的是，Python 是面向对象化编程，然而面向对象化这个概念很多财务人员都很难掌握。万事万物皆对象，任何对象都有自己的方法与功能。比如说，建造一个汽车需要组合零部件，每个零部件就是一个对象，每个零部件下面可能也是很多的零部件组成，那么所有的小零部件也是对象。再比如说，一个小汽车是一个对象，它是由四个轮子对象、一个发动机对象、窗户对象等等对象构成。然而，四个相似的轮子对象组成一个类，类中有特征（属性、指标、方 法、功能），因此在 Python 中任何的东西都是对象，我们可以利用Python 将对象与对应的功能连接起来。为了更好地了解对象这一概念，一是要了解函数调用的思想，其思想中牵涉到函数这一对象的方法；二是了解模块对象的使用；三是通过Txt、Excel、Word 与PDF格式内容的读取、修改与存储命令，了解文档对象的使用。在Python 中，万事万物皆对象，学好对象就是学好Python 的基础［4］。

数据可视化在财务工作中起着至关重要的作用。该工具能够利用图表与图形的形式，把数据资讯生动地展现给决策制定人和利用者，使其能迅速而精确地把握数据中的关键信息，进而作出有力的决策。即便传统的会计场景中，Excel 亦有能力构筑一些金融模型，负责财经分析、抉择和预见之职责，然而它所能承担的模型数目受限，并且在建立更为繁杂的金融架构上显得力不从心。Python 正好可以弥补传统财务分析软件的不足［5］。Python 作为编程语言之一，其能够按照经济业务的需求打造跨数据多角度的复杂经济预测分析构架，从而增强分析结果的精确性，以应对不断加剧的商场争夺。Python 的优势也体现在它能够无缝接入人工智能与机器学习相关的工具包，进而构建相应的分析及预测模型，这种能力是一般的财务分析程序所不具备的。

归根结底，作为一门功能强劲的程序设计语言，Python 在金融业务领域扮演的角色日渐显著。它可以帮助我们有效地处理海量数据，提高数据分析的精准度，并为决策者提供更为直观的数据可视化展示。随着技术的不断发展，Python 在财务领域的应用将会越来越广泛。

五、Python 在财务大数据中的难点和对策

（一）Python 运用

Python 在企业财务数据分析中的应用还处于初级阶段。虽然Python 具有强大的数据处理和分析能力，但许多企业尚未充分认识到这一点，或者没有足够的技术支持来实施这些技术。这导致了Python 在财务领域的应用主要集中在提高工作效率的辅助功能上，而在更复杂的财务决策和预测方面的应用较少。

经过对在金融行业中运用Python 的现行状态进行探究，显露出该语言在此领域内的使用范畴与渗透程度均显得相当狭窄。针对在具体应用上遇到的挑战及其成因进行深究，可以概括为两个主要问题：其一，Python 的学习曲线较为陡峭，精通Python 操作技巧的财会专业人士极为稀缺。Python 作为一种编程语言，虽然相对其他语言更易学，但对于没有编程背景的财务人员来说，仍然需要一定的学习和实践才能掌握。Python 技术在金融界的运用受阻，因为擅长该技能的会计专业人士寥寥无几。再者，从政府、会计界至商业领域，在财务场合应用Python 程序语言方面，不足以提供有效的指引和后勤援助。这导致了Python 在财务领域的应用研究主要局限于高校和培训机构，而在实际企业应用中的推广和普及较为困难。

（二）可采取的措施

为了克服这些难点，我们可以通过提升数据质量、构建专业的分析框架、提高财务人员的编程能力、优化企业财务数据管理等方法。针对数据质量问题，可以通过建立更加严格的数据审核和清洗流程来保证进入分析环节的数据具备高质量。构建一个专业的财务分析框架，以系统化的方式进行上市公司基本情况研究，并以网页Dashboard 的形式展现，可以提高分析的效率和可用性。在此基础上，培养财务人员的编程技能和数据分析能力也十分重要，这样他们可以更好地利用Python 进行日常工作。最后，企业应不断优化财务数据管理流程，确保数据能够被高效利用，并通过数据可视化简化复杂信息，使管理层和投资者能更直观地理解财务数据。

虽然Python 在财务大数据分析中的应用面临一些挑战，但通过建立大数据平台、提升数据质量、加强跨部门协作以及培养相关人才等措施，可以有效克服这些难点，发挥Python 在大数据分析中的强大能力。为了推动Python 在企业财务数据分析中的应用，同时需要加强校企合作，让掌握Python 技术的研究人员深入企业一线，将该技术应用于实际的财务决策。此外，政府和行业协会也应该加大对Python 在财务应用的引导和支持力度，提高企业和财务人员对这一技术的认识和接受程度。

六、结论

Python 凭借卓越的数据操控与分析实力，在财务大数据中的应用中具有先进性、实用性，财务专业人员利用Python 不仅能深层次地提取和剖析有用信息，更能提升工作成效。其关键性体现在，通过对数据深度解析，揭示潜在的相关性，从而为公司的战略决策提供坚实的数据依据。因此，我们有理由相信，Python 将在未来的财务大数据处理中发挥更大的作用。