Python在财务大数据中的应用

李苗

随着社会发展速度加快，各行业信息化和智能化发展的趋势也逐渐明显，这对于以往的财务工作而言，实际上是一种前所未有的行业冲击。在当下的财务工作当中，各种计算机软件都可以替代人工处理账务，且先进的信息处理技术也能够为用户提供十分精准的财务分析数据。在这样的环境下，Python就是比较典型的信息处理编程软件，这种软件和财务工作结合起来能够有效提升工作效率，因此本文研究了Python在财务大数据当中应用的相关细节。先阐述了现代企业当中财务大数据工作的重要性、财务大数据应用形式，又提出了财务大数据在应用时存在的问题以及相应解决方案、财务大数据应用方式及策略。最终集合实际案例分析了Python在财务大数据当中应用的具体方案，希望能够为相关工作的优化提供合理参考。

企业战略管理工作的落实需要合理利用多种资源背景，同时这也是促使企业竞技水平提升的科学性和合理性比较高的工作方式。众所周知，当下我国正处于发展状态，各行业的竞争都十分激烈，在这样的环境下，企业财务部门就整我这企业经营命脉，经济效益的提升和优化都需要最好财务大数据相关工作。

一、现代企业当中财务大数据工作的重要性

（一）提高企业经营效率

财务管理工作本身的逻辑性和渗透性都很强，在企业经济发展的方面能够产生举足轻重的作用。企业本身需要提高对相关工作的重视程度，这样才能优化企业经营效率，自身也能获得长远稳定的发展。在当下的大数据环境当中，大数据本身的分析速度对企业的经营管理来讲提出了更高要求。直到上世纪90年代，传统的企业想要编制年度财务报表需要至少4个月，即便是季度报表的编制也需要2个月。显然，传统的财务工作方式效率过低，不利于企业在竞争积累的行业环境当中取得更高发言权，但在将财务大数据投入应用，并与Python配合落实工作，最终就能够有效提升企业的战略管理效率。

（二）优化企业管理效果

财务大数据的优势在于能够将各类资源收集、分析之后，通过海量数据分析结果，发现大数据之间的关系。从中整理出会对企业产生有利影响的信息，并深入分析企业可能面临的经营问题。最终辅助财务部门工作人员得知企业财务风险，有针对性地满足企业财务需求，最终制定出前瞻性更强的分析报告。

（三）促使企业资源配置合理化

在信息技术发展的过程中，大数据分析模式对资源配置来讲能够产生促使其合理化发展的效果。在企业的财务工作中落实也能够改善传统财务管理和经营的弊端，尤其是互联网的广泛应用，企业获得行业变化信息以及相关数据都更加便利，尤其是在社会资源的争取方面，工作落实更加便捷，且也能促使内部资源流动。在这一过程中，企业闲置资源会流动起来，技术人员只需要在Python的辅助下，促使资源实现科学配置即可。

二、财务大数据的应用形式

（一）数据采集

在大部分行業企业的经营管理工作落实过程中，财务大数据分析的工作重点之一就是数据采集工作。这项工作的落实需要企业财务管理体系完善，这样才能保障基本的数据收集工作稳定且全面。需要注意的是，在对企业财务数据进行分析的过程中，技术人员应始终保持数据终端系统和仓库数据信息的重视程度，将两者整合，才能保持后续数据信息输入的全面性。同时在数据信息分析管理的过程中，应高度重视数据内容真实程度，为后续工作落实提供保障。

（二）数据分析

在数据采集工作完成之后，技术人员就要对收集到的数据进行分析和整理，这样做的目的是更加及时有效地处理财务数据相关信息，为后续企业经济效益提升提供保障。显然，数据分析是财务大数据在企业经营过程中的主要应用形式，工作细节就是将收集到的财务信息传输到Python当中，在软件的辅助下落实分析工作，后续技术人员只需要对结果进行汇总即可。在整个工作过程中，需要注意的是就是要实现对数据的结构化处理，需要在分析和统计阶段提升价值。

三、财务大数据应用问题及解决方案

（一）企业对财务大数据重视程度低

虽然当下大部分企业管理工作已经引入了信息化和科技化的管理模式，但依旧有部分管理层工作人员坚持使用传统的工作理念和模式，这也是导致财务大数据分析工作在企业当中落实困难的主要原因。

为促使财务大数据能够对企业战略管理工作起到有效的辅助作用，企业管理人员理应提高对这方面工作的重视程度。如：某企业在落实财务大数据战略管理工作的过程中，结合自身经营的实际情况，对相关工作进行了系统建设。并将这项内容纳入到企业整体规划当中。工作方式调整之后，该企业管理人员一改以往的重视生产的情况，积极地在企业内部宣传财务大数据重要性，促使整个企业工作人员都对财务大数据形成正确认识。

（二）缺乏完善制度体系

在如今的企业经营发展过程当中，虽然财务大数据应用已经普遍落实到了战略管理工作当中，但依旧有大部分企业没有建立完整的财务大数据制度，且也没有在第一时间明确企业内各岗位之间的权责。这会导致工作人员，在后续财务分析工作落实的过程中，面临数据信息不完整的情况。这样的数据信息不仅无法为企业决策部门提供帮助，还会产生误导的影响。由于财务大数据制度体系不完善，财务部门工作人员在工作过程中难以有章可依，仅通过自身工作经验实际上不足以准确地判断企业发展规律，很容易产生分析结果与实际情况之间误差过大的情况。

具体的制度完善方式可以某企业的做法为例，该企业现制定了相应的制度体系，与原本的体系结合起来应用，这样既能够提升财务大数据统计效果，也不至于在两种制度转变的过程中影响企业经济效益。同时该企业还积极地构建了科学性较强的大数据体系，与企业实际工作情况结合起来，制定了相应发展规划。为加快工作落实速度，技术人员还借鉴了其他企业的成功经验，与企业自身实际情况结合调整之后，配合原本的财务大数据体系建立了相应的监督制度体系，为后续结果的准确性和可靠程度都提供了良好依据。

（三）财务大数据适用范围窄

虽然当前的财务大数据普遍被应用在企业战略管理工作当中，但在实际的财务大数据运行过程中，工作人员的认知比较片面。经营主体在应用财务大数据的过程当中，其覆盖面积也不够广泛。企业本身对财务大数据全面性要求又比较高，因此需要工作人员综合考虑企业管理各方面因素，才能完全将企业财务信息反映出来。

为拓宽财务大数据的适用范围，某企业收集了企业之外的市场大数据信息，在分析内部数据的同时也利用市场数据提升了自身竞争力，这显然能够拓宽财务大数据的适用范围，有一举多得的效果。

（四）工作细节缺乏创新

财务大数据的系统性比较强，企业需要合理利用财务大数据，这样才能为自身发展提供前瞻性更强的策略。大部分企业在财务创新方面的能力比较弱，虽然能够认识到这方面工作的重要性，但在实施过程中，一味地照搬其他企业的经验，与本企业实际情况适应程度不高。

具体的创新方式可以某企业的做法为例，该企业从融资工作入手，转变了原本的单一资金筹措模式，充分利用财务大数据平台展开工作，吸引投资者的支持，辅助企业获得更高经济效益。同时还实行了动态财务封建监督工作，要求获得更多数据支持，并定期对市场进行精细化调研，最终通过制定细致的营销计划降低企业管理风险。

四、财务大数据的应用方式和策略

（一）加强分析智能的有效转变

在新经济形势下，企业有必要加强对经营管理活动形式的分析，想要实现对财务大数据应用水平的提升，就需要加强对相关工作的职能以及作用分析，这样更有利于发挥财务管理能力，可以为企业决策提供科学参考。

（二）提高分析应用水平

企业管理人员需要加大力度为财务大数据分析技术的应用创造良好的氛围以及应用条件，从工作人员本身的需求入手，可以构建数据分析应用网络。财务管理人员本身也要加强数据分析工作的应用，为提升效果，可以将数据分析纳入管理工作当中，明确工作流程和目的，最终提升工作效果。

（三）建立大数据平台

建立财务大数据平台时十分有必要的做法，当下“互联网+会计”的财务管理模式几乎已经在各企业当中形成了普及的趋势，随着企业规模的扩大，粗腰处理的信息以及数据量也有所提升。为紧跟时代发展，建立大数据处理平台是十分有必要的做法，同时要求企业各部门都主动在云端上传部门数据，这样财务部门只需要在平台上收集信息即可，能够简化工作流程提高效率。

（四）加快智能系统开发

通常情况下，企业都是根据以往的市场价格变动等信息完成财务预算工作，但容易受到外界因素的影响，导致结果产生得不够及时。针对这样的情况，企业有必要加快促进智能系统开发工作落实，以便于后续对市场进行更准确合理的预算，将财务大数据的价值最大化。

五、实例分析

（一）研究背景

1.Python

Python是一种比较受欢迎的编程语言，在2019年，这种编程语言的用户使用率达到了9.9%，直到2020年依旧在持续增长，到2021年已经超过10.5%的用户使用这种编程语言。这些数据都表示，Python在当今的世界程序员群体当中受到了广泛欢迎，且用户群比较稳定。

2.行业现状

本文以出版行业期间费用组合预测营业收入为例，目前行业已经完整转企改制，之后的发展速度十分可观。文化产业在国际上属于公认的黄金产业，属于21世纪世界经济一体化发展趋势当中的朝阳产业。就我国的文化禅悦来讲，出版业始终是基础，也是行业发挥在那的支柱。根据最近几年“中国新闻出版研究院”发布的新闻出版产业分析报告，可以得知我国出版、印刷和发行服务每年获得的经济效益和资产总额都有明显的提升，始终维持着十分迅猛的发展形势。

3.研究意义

我国大部分新闻出版企业发展形势都能够从其经济效益判断，但经济效益不仅会受到业务量影响，还与财务数据存在关系。为更便捷地把控资金，行业内工作人员可以将优化出版行业营业收入出发，将Python与财务工作结合起来使用，深入的分析营业收入和期间费用之间的关系以及关联程度。结合实际情况找出营业收入优化的具体方式，并为后续出版行业的发展作出贡献。

（二）数据分析方式选择

预测模型比较常见，这是一种使用数学语言以及公式描述事物数量关系的模型，适合不同数据的预测模型种类比较多，常见的就是灰色预测模型、回归模型等。本文案例使用的预测模型时组合型，即将多个单一的数据组合起来分析，深入计算他们之间的权重，最终在函数公式的辅助下得出相应的预测工作结果。这种预测模型的优势就是，比单一预测的准确率更高，最终保障结果可信程度提升。

（三）数据分析过程

为得到能够代表案例行业的数据，本文根据查资产总额选择了5家上市新闻出版公司，将这几家公司10年内的财务报表营业收入、销售费用、管理费用和财务费用数据作为研究的样本。需要注意的是金额数据比较大，为降低操作难度，后续会将费用的计量单位设为千万元，收入的計量单位则是亿元，以csv数据保存，并将其命名为“cost.csv”。

1.四种包导入

使用Python展开工作的第一步就是导入四种包，即NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn。其中的NumPy指的是通过Python科学的展开计算，属于一种基础包，其中包含强大的N维数组对象Array，且拥有比较成熟的函数库，能够存储工作中产生的大型矩阵，即矩阵数据类型和矢量处理工作等。

Pandas是Python中的一个数据分析包，能够在NumPy的基础上配合应用。其中包含大量的数据模型，这也是促使Python分析数据更加便捷的有效方式。

Matplotlib是在数据处理之后能够利用条形图和直方图相互配合，测试数据观察更加直观，简单讲就是Matplotlib能够促使数据分析结果更加直观地展现出来。

Scikit-learn是使用Python编写的，且可以和NumPy配合展开高性能线性代数以及数组的运算。不仅如此，他还能和大部分Python库结合展开工作，机动性比较强。

2.使用pandas读数

在系统中导入需要使用的库函数之后，技术人员就能够顺利读取从CSMAR摘录的csv数据，这是为后续数据分析工作落实准备工作的主要方式之一。同时需要应用的就是pandas数据包，这种数据包在工作中的作用是能够将csv文件当中的data读出来。

3.转换数据

数据转换实际上指的是，引入x和y两个坐标轴元素，将期间费用数据作为x轴元素，而营业收入则作为y轴元素，最终进行数据组合就能够达到目的，具体的函数表达方式如下：

y=α+βX1+γX2+δX3

4.划分训练以及测试集

在工作落实的过程中，需要将数据前40%作为训练集，而后60%则要作为测试集使用。其中的训练集是作为训练神经网络的参数使用，同时还能辅助建立模型。对于训练已经完成的神经网络，测试机也能够比较可观的对神经网络性能测试集进行客观性较强的评价，工作人员最终根据实际情况选择相应的模型性能即可。在这项工作当中，需要使用上文中提到的Scikit-learn数据分片函数，在实际试验过程中，技术人员选择了200条数据，其中的训练集有80条，而测试集则有120条。

5.循环多元回归模型

从本质上分析，多元回归模型当中实际上含有多个回归变量，属于回归模型的一种，若能够将应用于测试的数据当中每条都通过段元回归模型进行回归分析工作，并得出训练结果，则能够准确的计算并掌握变量对营业收入产生的影响，后续只需要有针对性地进行优化即可。

6.对比预测数据与实际数据的差异

在预测结果得出之后，案例中工作人员利用Matplotlib当中具备的数据可视化功能，使用这种数据包更加清晰的展示预测和训练结果之间的差异，方便技术人员对比分析和深入研究，最终就能够计算出比較准确的模型误差值。

六、结语

综上所述，将Python与财务大数据结合是一种比较有效的工作方式，能够通过切实的方案，将企业战略管理工作的落实效益有效提升，实现经济效益最大化，同时也能够不断提升企业在市场竞争当中的地位，获得稳定发展。

（作者单位：陕西财经职业技术学院）