基于Python 的财务大数据基础教学改革研究

王 宪

抚顺职业技术学院（抚顺师范高等专科学校），辽宁 抚顺 113122

随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，各行各业都面临着数据规模爆炸式增长的挑战和机遇。财务领域作为企业决策和资金管理的核心部门，也受到大数据带来的深刻影响。传统的财务教育往往侧重于财务理论和基本会计知识的传授，忽视了数据分析和技术应用方面的培养[1]。然而，随着财务数据复杂性和多样性的增加，仅仅依靠传统的方法和工具已无法满足财务专业人才的需求。因此，如何将先进的数据分析技术与财务教育相结合，培养具备大数据应用能力的财务人才，成为财务教育改革的重要课题。

一、高职会计专业教学特点及财务大数据基础课程的现状和面临的挑战

（一）传统会计专业课程教学的特点和问题

传统教学方式注重理论知识的传授，学生主要学习会计准则、原则和核算方法等基本理论。然而，这种偏重理论的教学方式往往忽视了实践环节，学生缺乏实际操作和应用技能。他们难以真正理解会计的实际运作过程，并且在将理论应用于解决实际问题时也会遇到困难。此外，传统会计教育也缺乏与时俱进的更新，无法及时跟上信息技术和大数据时代的发展。这导致学生在面对日益复杂的会计环境和挑战时，缺乏对数据分析和技术应用的理解和能力，无法充分发挥自身的潜力和竞争力。因此，传统会计专业课程教学需要进行改革，只有充分融入数据分析和技术应用，才能更好地培养学生的实践能力和适应能力，以应对现代会计领域的要求[2]。

（二）大数据时代对会计专业的影响

随着数据量和复杂性的增加，会计人员面临着处理大规模数据、分析复杂信息的挑战。此外，大数据分析和预测的需求也日益增长，会计人员需要借助数据分析技术揭示商业发展趋势，为决策提供准确依据。大数据分析在风险管理和决策支持方面也扮演了重要角色，帮助企业了解财务状况、业绩表现和风险暴露情况。此外，大数据时代还使会计专业成为业务创新和价值创造的关键参与者，通过数据分析和应用发现商业机会、改进业务流程，提高效率和竞争力。因此，会计专业需要培养数据分析和技术应用能力，从而适应大数据时代的需求。会计教育也应加强对数据分析和大数据应用的教学，以培养具备相关技能的会计专业人才。这样的改革将有助于会计行业更好地应对大数据时代的挑战，实现更高水平的业务发展[3]。

（三）财务大数据基础课程的现状和面临的挑战

1.财务大数据基础课程的现状

财务大数据基础课程在一些高校和教育机构中开始兴起，但整体而言其发展仍处于初级阶段。首先，财务大数据基础课程的设置和内容因机构而异。有些机构将其作为独立的课程，涵盖数据分析、数据挖掘、数据可视化等主题。其他机构则将大数据相关内容融入传统的财务课程中，使学生能够将大数据技术应用于财务领域。其次，在教材和教学资源方面已有一些财务大数据基础课程的教材和资源可供选择。这些教材涵盖了Python 编程、数据处理和分析工具的使用，以及财务数据的实际应用案例。此外，开源的数据分析平台和在线学习资源也为教师和学生提供了便利。

2.财务大数据基础课程面临的挑战

首先是师资力量的问题，需要教师具备数据分析和大数据技术的专业知识和实践经验。然而，目前拥有这方面专业知识的教师数量仍相对较少，这对课程的开设和教学质量的提高提出了难题[4]。其次，财务大数据基础课程的开设也需要考虑学生的需求和就业市场的需求。随着大数据技术在财务领域的广泛应用，学生和从业人员越来越意识到掌握大数据分析技能的重要性。掌握财务大数据基础知识的学生在就业市场上将具备竞争优势，并能更好地适应行业的发展需求。

二、Python 语言在高职财务大数据基础课程中的应用

（一）Python 语言的特点和优势

Python 语言具有许多特点和优势，使其成为财务大数据基础课程中的重要工具。首先，Python 语言采用简洁而易读的语法，使代码易于理解和阅读，减少了错误和调试的难度。其次，Python 拥有丰富的标准库和第三方库，可以快速实现各种功能，提高开发效率。再次，Python 是一种跨平台的语言，能够在多种操作系统上运行，适应不同的环境和需求。在大数据领域，Python 具有广泛的应用和支持，可以与各种大数据处理框架和工具无缝集成。Python拥有强大的数据分析和可视化能力，提供了丰富的函数和库，能够处理和分析大规模的财务数据，并通过图表和可视化工具展示数据结果。Python 语言的简洁易读、高效开发、跨平台性、大数据生态系统支持及强大的数据分析和可视化能力使其成为财务大数据基础课程中不可或缺的工具和技术[5]。

（二）Python 在财务数据处理中的应用

Python 在财务数据处理中广泛应用。首先，Python 提供了强大的数据处理和清洗功能，可以处理财务数据中的错误、缺失和重复，确保数据的准确性和完整性。其次，Python 拥有丰富的数据分析库，如Pandas 和NumPy，可进行数据统计、聚合和筛选，揭示财务数据中的趋势和规律。再次，Python在财务数据可视化方面也表现出色，如利用Matplotlib 和Seaborn，可以创建各种图表和图形，将复杂的财务数据可视化呈现，帮助用户更直观地理解和解释数据。最后，Python 还支持金融计量模型的建立和评估，如CAPM 模型和时间序列模型，以及机器学习算法的应用，用于风险评估、资产定价和投资组合优化[6]。

（三）Python 在财务数据可视化中的应用

Python 在财务数据可视化方面具有广泛的应用。使用Python 的数据可视化库， 如Matplotlib、Seaborn、Plotly 和Bokeh，财务专业人员可以创建各种类型的图表和图形，以呈现财务数据的特征、趋势和关联关系。折线图和趋势图可用于显示财务指标随时间的变化趋势，柱状图和饼图可用于展示不同项目的比例和组成，散点图和热力图可揭示财务数据之间的关联性和相关性。而且，Python 的交互式可视化库（如Plotly 和Bokeh） 还允许用户创建动态和可交互的图表，通过滑块、下拉菜单等功能进行数据探索和分析。此外，Python 还支持地理空间可视化，通过地理信息库（如Geopandas 和Folium）可以在地图上展示财务数据，帮助用户理解地域间的差异和趋势。总之，Python 在财务数据可视化方面提供了丰富而强大的工具和库，可以帮助财务专业人员以直观和易于理解的方式呈现和分析大量的财务数据[7]。

三、高职财务大数据基础课程教学改革的设计与实施

（一）改革的目标和原则

财务大数据基础课程改革的目标是培养学生在财务领域运用大数据技术进行数据分析和决策的能力。引入Python 语言和大数据应用帮助提供学生必要的技能和知识，使其能够有效地收集、处理、分析和解释财务数据，从而为财务决策提供更准确、可靠的支持[8]。

财务大数据基础课程改革的设计与实施遵循以下原则：实践导向、综合性和跨学科性、灵活性和更新性、合作与交互和职业素养培养。首先，课程改革注重实践导向，通过实际操作和应用能力培养，学生能够在真实的财务数据环境中运用Python 和大数据技术进行数据处理和分析。其次，改革设计兼顾财务和数据科学的知识，融合财务领域的基本概念和原理与数据分析和大数据技术的应用，培养学生的综合素养和跨学科能力。再次，改革的课程设计具有灵活性，能够适应快速变化的技术和行业需求，定期更新内容，紧跟财务大数据领域的最新发展和趋势。从次，改革鼓励学生之间的合作与交互，通过小组项目和讨论等形式，培养团队合作和沟通能力，共同解决财务大数据分析和决策问题。最后，改革注重培养学生的职业素养，包括数据隐私和安全意识、伦理和道德观念等，使学生具备正确的数据使用和处理态度，遵守相关法规，保护数据安全和隐私。这些原则将指导财务大数据基础课程改革的设计与实施，确保课程能够达到预期目标，并为学生提供良好的学习体验和实践能力培养。

（二）课程内容和教学方法的设计

1.课程内容设计原则

在设计财务大数据基础课程的内容时，应遵循以下原则：首先，包含基础概念和理论，确保学生掌握财务大数据领域的核心概念和原理；其次，介绍数据处理和分析工具，重点介绍Python 及其相关库和工具，让学生能够熟练运用这些工具进行财务数据处理和分析；再次，提供实践案例和项目，让学生通过实际操作解决真实的财务问题，培养实践能力和问题解决能力。这些内容设计原则将确保学生在课程中获得全面的财务大数据知识，并能够运用所学技能解决实际问题[9]。

2.教学方法设计建议

在设计财务大数据基础课程的教学方法时，应考虑以下建议：首先，理论与实践相结合，通过理论讲解和实际操作相结合的方式，帮助学生深入理解财务大数据处理的方法和技术；其次，采用案例分析和讨论的方法，引导学生运用Python 进行财务数据处理和分析，培养问题识别和解决的能力；再次，鼓励小组合作项目，让学生通过合作与交流共同解决财务大数据分析和决策问题，培养团队合作和沟通能力；从次，提供实际数据练习，让学生通过处理真实的财务数据集来加强实际操作能力；最后，定期提供学生作业和项目的反馈和评估，评估学生对财务大数据处理和分析方法的掌握程度以及解决问题的能力。综上所述，这些教学方法的设计，可以激发学生的学习兴趣，提高他们的实践能力，并培养他们在财务大数据领域中的分析和决策能力。

（三）实施过程中的挑战和解决方案

在财务大数据基础课程改革的实施过程中，可能会面临一些挑战。

1.师资力量不足

教授Python 和财务大数据的教师数量可能有限。解决方案包括通过培训计划提升教师的专业知识，使他们能够熟悉Python 语言和财务大数据相关技术。此外，可以与外部专业人士或企业合作，邀请他们提供讲座或培训，分享他们在财务大数据领域的经验和实践，从而弥补师资方面的不足。

2.学生技术储备不足

部分学生可能缺乏Python 编程和数据分析方面的基础知识。为了解决这个问题，教师可以在课程开始前提供预备知识培训，让学生了解基本的Python 编程和数据处理概念。同时，还可以提供教材、在线教程和学习资源，帮助学生自主学习和提高技术能力，以满足他们在学习财务大数据基础课程时的需求。

（四）教学资源和工具的选择

教师在进行财务大数据基础课程改革时，选择适当的教学资源和工具对于提供高质量的教育体验至关重要。首先，选择一种适合学生学习和实践的Python 编程环境，如Anaconda，或Jupyter Notebook，以提供直观的界面和丰富的功能。其次，为学生提供合适的财务数据集，可以是公开的财务报表数据或模拟的财务数据集，以帮助他们进行练习和实践。再次，引导学生使用Python 中的数据分析工具和库，如Pandas、NumPy 和Matplotlib，进行财务数据的处理、分析和可视化。从次，提供在线学习资源，如教学视频、教程文档和代码示例，以帮助学生自主学习和巩固所学知识。最后，选择适合该课程的教材和参考书籍等资源，确保教材内容与课程目标和教学内容相匹配，并提供实验室设施和计算机资源，确保学生能够进行实际的数据处理和分析操作[10]。

四、结论与展望

本研究旨在探索基于Python 的财务大数据基础课程改革，并研究其对大数据与会计专业学生数据分析和决策能力的影响。研究结果表明，引入Python 语言和财务大数据技术可以有效提升财务专业学生的实践能力和适应行业需求的能力。通过教授Python 编程和数据处理技能，学生能够熟练运用Python 工具和库进行财务数据分析和可视化，以及财务风险管理和决策支持。这种改革能够使学生更好地理解和应用财务数据，并提升他们在面对大数据挑战时解决问题的能力。

本研究还存在一些局限性，研究范围主要集中在Python 语言在财务大数据基础课程中的应用，未涵盖其他编程语言和技术。未来的研究可以进一步探索其他技术在财务领域的应用，如R 语言、机器学习和人工智能等。而且本研究未对财务大数据基础课程改革的效果进行实证评估，未来可以开展更多的实证研究，评估课程改革对学生学习成果和职业发展的影响。此外，还可以深入研究课程改革的持续性和可持续发展问题，以确保财务大数据基础课程能够适应快速变化的技术和行业需求。