Python在企业财务数据分析中的应用

班妙璇

摘 要：随着大数据时代到来，企业每天面临海量数据，如何从海量数据中筛选出有价值的财务数据，并对其进行针对性的筛选分析，最终得出有效的分析预测结果以支持企业运营决策成为财务部门的重点工作。此背景下，Python成为新型财务数据分析工具的首选，它语法简洁清晰，可以高效的进行财务数据挖掘、清洗和分析，实现财务数据自动化和可视化。本文以Python技术为视角，研究其在财务数据分析中的具体应用，对于优化和提升企业财务分析能力有一定的借鉴作用。

关键词：Python；财务数据分析；大数据

中图分类号：F27     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.12.020

0 引言

信息技术加速经济快速发展，同时使得各种经济数据呈几何倍数增长，当今社会迎来了数据大爆炸时代。而数据已然成为国家基础战略性资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制和国家治理能力等产生重要影响。从企业财务层面来看，企业从各种渠道获取的财务信息日渐繁杂，如何从大量未经处理的数据中筛选出有用信息，并有效利用数据信息指导和提升企业运营效果已经成为财务部门的重点工作。在众多的数据分析工具中，Python包含了丰富而强大的标准库和第三方库，能够轻松完成财务数据挖掘、清洗，实现数据可视化和自动化等功能；最为关键的一点在于Python的语法简洁、清晰，实现了无计算机背景的财务人员通过培训也能轻松掌握该编程语言的应用，因此Python正被越来越多的应用于财务领域。

1 Python在企业财务数据分析中应用的优势

1.1 在处理海量数据、进行复杂逻辑运算方面，Python效率远高于传统财务分析工具Excel

过去，对于专业的财务人员来说Excel是必备的财务工具，可以方便实现数据计算和数据可视化。但Excel只适用于数据量不大、数据以数值为主，且较为简单的逻辑计算的数据处理。随着大数据时代的到来，每天海量数据纷至沓来，我们需要更为强大的数据处理工具来进行数据处理。Python可以对多张报表灵活切换、分组、聚合、索引和排序，并且能嵌套使用各种函数，还可以通过pandas接收各种类型数据，并快速进行数据操作、实现数据聚合和透视，具有灵活的时间序列功能等。

1.2 Python可以轻松实现自动化

运用Python可以轻松实现对Excel、word、PPT、PDF的批量操作。例如运用Python可以方便的处理Excel表格数据，对表格数据进行读取、写入、批量修改格式等。同时，在财务工作中我们要经常写一些工作总结和分析报告等，通过Python可以对word和PPT文档进行批量读写和生成。随着电子发票的普及，很多企业都会涉及通过电子邮件收取发票，倘若每日发票传送量较大，财务人员可以通过编辑Python代码可以实现自动化收取，省去大量重复的日常工作，提升工作效率。

此外，Python中的数据操作和数据分析代码还可以保存为脚本，自动处理重复性任务。当财务人员写好一个Python脚本后，可以将其用于所有相似的Excel文档的处理。

1.3 Python可以方便实现数据可视化

Python在数据可视化图表展示方面非常灵活。数据可视化的重要作用在于通过图表和图形方式将数据信息以更为直观的方式呈现给决策者和数据使用者，让数据使用者能更快速准确的读取数据内的核心信息，以进行有效决策。Python工具在数据可视化方面有很多功能强大的库，比如Pyecharts。与Excel等软件自带现成的数据可视化功能相比，其最大好处在于更灵活、能更好地适应个性化、特殊化需求。Python的其他库，如plotly和D3可以将数据可视化作成交互式图表和图形，这些图表和图形比Excel自带的图表和图形更具创意和视觉效果。

1.4 运用Python可以灵活创建个性化财务模型，进行分析预测

虽然在传统财务应用中，Excel也可以创建部分财务模型，进行财务分析、决策和预测的工作。但是Excel的财务模型数量有限，而且对于比较复杂的模型构建是没有办法实现的。Python正好可以弥补传统财务分析软件的不足，首先Python是一门编程语言，可以根据财务工作需要构建多数据、多维度复杂的财务分析预测模型，提高分析的精准度以满足日益激烈的市场竞争。其次，Python的强大之处还在可以直接使用人工智能和机器学习的库，生成对应的分析和预测模型，这是传统财务分析軟件难以企及的方面。

2 Python在企业财务数据分析中应用现状和面临的难点分析

2.1 Python在企业财务数据分析中应用现状

笔者通过问卷调查、微信QQ访谈等方式调查了广西区内数十家各类型企业（包括大型国企、外资、中小民营、小微企业等），发现在广西区内全方面应用Python进行财务分析决策的企业几乎没有，仅有极少部分企业内部的个别财务人员自学Python后运用该软件进行财务工作的改进，如编写Python代码实现电子电子发票的自动收取以代替人工下载；通过Python进行多报表数据的聚合、筛选和排序，自动生成新的目标报表等。由此看来，Python在财务领域的实际应用还很少，更多的应用在于提高工作效率的财务辅助功能，而Python的核心功能——进行有效的财务决策和预测并未得到有效利用。

2.2 Python在企业财务数据分析中应用面临的难点和原因

通过Python在财务领域应用现状调查得知其应用范围和应用的深度及广度都是非常有限的，深入挖掘其应用中面临的难点和原因，主要有以下几点。

2.2.1 Python学习难度大，掌握Python应用技能的财务人员严重缺乏

我们都知道人才是第一生产力，目前财务领域的现状是大量财务人员习惯了传统的用友、金蝶等财务软件，而不愿意跳出舒适圈学习的新的财务技能。另一方面，Python属于编程语言，虽然相对于其他编程语言来说更简洁、易懂，但是也要求很高的逻辑思维能力，对于非计算机背景的人员而言还是存在较大的挑战，因此导致很多财务人员因畏难情绪而不愿意主动学习。缺乏掌握Python技能的财务人员自然没办法令该技术在财务领域中普及应用。

2.2.2 政府、会计行业和企业层面缺乏对于Python在财务应用的引导规划和支持

目前虽然Python培训在社会中掀起一轮又一轮的热潮，但更多的是培训机构自我吆喝的买卖。Python在财会领域中應用的研究和培训更多也是局限于高校和培训机构，而没有实实在在深入企业领域进行实际应用。从政府层面和会计协会来看，在Python应用方面也没有有效的引导和支持，使得该应用难以得到有效的普及推广。而企业层面更倾向于用现有财务软件自带的分析工具，对新鲜事物关注度不足。因此下一步要想使得该软件能实际应用于企业财务分析决策，必须加强校企合作，掌握该技术的高校科研人员深入企业一线，将该技术实际应用于企业财务决策，并取得良好的实践效果才有助于该软件的推广应用。

3 Python在企业财务数据分析中的应用过程

3.1 数据导入

数据导入是财务数据分析的第一步，在进行数据导入之前，需先将数据分析中最常用的工具包Numpy、Pandas、Matplotlib等先导入Python。Numpy是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军，它可以实现对数组的数学运算、逻辑判断、排序、筛选、统计运算等功能。Pandas可以接收各种数据类型——从csv文件和文本文件到Excel文件、SQL数据库等，能快速进行数据聚合和透视等操作。Matplotlib主要是应用于图表绘制，帮助实现数据可视化。在数据导入环节，我们根据不同的数据特征选择工具包，如果是数组，则选择Numpy；若是其他数据类型则选择Pandas。

3.2 数据提取

在数据分析工作中，我们要分析的数据可能包含大量的缺失值、大量噪声，或者因为录入错误导致异常点存在，这样就需用到数据清洗。所谓数据清洗是对各种“脏”数据进行对应的方式处理，得到标准、干净的、连续的数据，供统计分析使用。在进行数据清洗提取过程中，常用到的工具包是Pandas，Pandas内置的map（ ）函数、apply（ ）函数、applymap（ ）等函数可以实现提取功能。

3.3 数据整理

数据整理主要是指数据的连接与合并，以及分组聚合。在利用Python处理财务数据时，我们根据实际情况可能需要将多个报表合并或者连接在一起分析数据，这时候可以通过Pandas的聚合函数如mean（ ）、sum（ ）、count（ ）等函数实现。分组聚合主要是利用Pandas自带的pivot_table（ ）函数实现数据从长表改成宽表。通过数据整理功能可以更好的筛选出有效数据。

3.4 数据转换，模型选择

这个阶段是数据分析中实现财务分析预测的关键步骤，在这个阶段我们要选择合适的数学模型来完成数据转换。在进行模型选择之前我们可以先导入Scikit-learn工具包，它包含了丰富的回归和聚类算法，包括我们进行财务预测销售收入最常用到的一元回归或者多元回归模型；经常用于财务风险预警的随机森林模型等。在这个阶段，我们可以通过选择合适的模型公式或者自己构建个性化的模型公式来实现对原始数据的转换。

3.5 利用模型得出分析/预测值

在这一阶段，我们通过合适的数学公式或者财务模型计算出最终的财务预测值。在这个阶段，我们还需要根据市场的实际情况调整公式模型，以保证最后的结果尽可能准确，对于企业运营管理和决策起到有效指导作用。

3.6 数据可视化

最后通过Python提供的Matplotlib工具包可以方便的创建可视化图，常用的有折线图、散点图、直方图和条形图等。可视化视图用于补充描述分析预测结果，可以直观的将数据变化趋势，不同组数据之间的关系表现出来，方便信息使用者读取和利用。

4 结束语

随着大数据时代的飞速发展，Python在企业财务数据分析中的作用不容忽视，特别是海量数据充斥的背景下，财务人员善用Python可以更深入挖掘有价值的数据，并对其进行深入分析，不仅提高工作效率，更重要的是可以分析出数据背后隐含的相关关系，为企业经营决策提供有力支持。

参考文献

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