Python在财务数据挖掘和分析中的应用

郏伯荣 李嘉怡

关键词：财务数据；Python;挖掘技术；分析方法；应用策略

1引言

在现代企业财务管理工作中，账务处理通常不再采用人工方式，而是应用计算机软件结合信息技术分析财务数据，以保证其精准度。大数据技术的日益普及，以及Python编程软件得以有效应用，使财务工作效率明显提升。本文基于Python概念以及当前发展状况，分析了Python财务数据所具备的特点，针对财务数据应用所存在的问题提出应对策略，并基于案例分析Python在大数据挖掘技术中的应用。

2Python概念及其发展状况

2.1Python概念

Python本身是一种计算机编辑程序语言，与C语言以及JAVA语言相比较，其更加简单，易普及。Python程序设计并不需要掌握基础知识，如果设计的过程中仅仅对计算机编程感兴趣，但缺乏专业操作能力，可以选用Python。通过分析数据，建立程序控制结构，使用函数和模块进行计算，之后用图形直观形象地进行表达，有助于提高解决问题能力[1]。

2.2Python发展状况

应用Python技术进行大数据挖掘以及分析的优势非常明显，原因在于数据分析库的全面性，内部放置的数据类型多种多样，能够全面而高效地分析数据。比如，如果需要处理几千万行CVS数据，合理应用Python技术，仅仅10秒钟就可以完成，同时成本较低。所以，企业应用Python技术进行财务数据挖掘以及分析，能够提高企业运营效率，促进其自身发展。

3Python在财务数据分析中的特点

Python技术应用简单、功能强大，将其应用于财务数据分析中，其主要有如下特点。

3.1操作简洁且具有强大的功能

在Python中安装很多协议库，使其具备多功能的网络编程工具，在处理金融数据时优势明显，在银行以及企业财务管理中，应用Python技术进行数据分析。

3.2兼容性强

Python技术有很强的兼容性。企业在财务管理中应用Python技术，以分析财务数。应用源代码，使其成为计算机能够有效识别的字节符，数据信息直观可视而且极具可读性。所以，在财务管理中应用Python技术，并结合使用大数据技术，可以优势互补，提高工作效率。

3.3有丰富的面向对象

Python语言面向数字、函数、字符串以及模块等对象，其具有派生功能以及继承功能，并且其源代码具有很强的重复使用性。

4存在的问题和应对策略

4.1存在的问题

财务数据在具体应用过程中还存在一些问题，主要体现为两个方面，即财务数据应用范围狭窄，财务数据应用缺乏创新性。具体如下。

（1）财务数据应用范围狭窄。

财务管理过程中所产生的数据信息对企业战略管理具有重要的指导作用。若企业没有对影响企业管理的各方面因素进行充分考虑，则财务信息不能完全反映市场信息。在分析内部数据的过程中，若没有对市场数据进行合理利用，则会严重影响自身的竞争力，进而使财务数据应用范围无法拓展，不能获得理想效果。

（2）財务数据应用缺乏创新性。

财务数据具有很强的系统性，企业对于财务数据要进行合理利用，才能发挥其指导作用，进而制定前瞻性的策略[2]。多数企业缺乏财务创新能力，即使对这方面工作有充分认识，明确其重要性，但是落实到具体工作中，通常只是借鉴成功企业的经验，却没有从本单位实际出发进行调整，缺乏适应效果。

企业在实施财务管理中能够动态化地监督工作，获得更多有价值的数据信息，但是在应用的过程中，依然采用传统方式，基于此制定的营销计划缺乏针对性，因此造成企业管理存在各种风险。

4.2应对策略

在解决财务数据应用问题的过程中，对财务数据挖掘技术要进行灵活应用以及不断创新，以扩大财务数据信息采集范围，具体如下。

（1）灵活应用财务数据挖掘技术。

为了扩大财务数据应用范围，将Python程序语言进行合理应用，凸显挖掘技术的优势。在财务信息采集过程中，通过发挥开源语言自身的特点，使应用程序编程工具更加丰富，接口能够满足多种需求。此时，Python作为扩展工具，在多种计算机语言中进行应用，诸如C语言以及C++语言等。因此，可以充分发挥Python的语言优势，使其成为大数据挖掘中的重要工具。

（2）不断创新财务数据挖掘技术。

在财务数据挖掘工作中合理应用Python编程语言，操作人员要具备创新意识，从实际情况出发合理选择相应的命令，以实现应有的功能。比如，在分析HTML页面以及提取重要信息时，操作人员需要引进HTML解析器，即Beautiful Soup库，对Python标准库起到重要的支持作用。在提交HTM页面方面，操作人员通过运行requests库，以自动提交网络请求的方式实现其应用功能。

（3）扩大财务数据采集范围。

财务数据信息的采集不能局限于小范围，应不断扩大范围，应用scraper架构，发挥其应有的功能。在此过程中，需要充分考虑企业的财务实际情况，应用大数据挖掘技术深度挖掘产品销售额信息、产品价格信息以及支出额信息等，以更好地分析后续数据[3]。应有效收集各项财务数据信息，严格按照规定流程进行，先进入企业官方网站查看根目录，分析robots. txt文件信息，然后制定数据搜索方法，以有效获得HTML页面信息，将这些信息中有价值的部分进行保存，保证数据分析质量。

5Python在大数据挖掘和分析中的应用

在某企业财务管理中，应用Python计算预算营业收入。该企业财务管理人员按照8位元的编码规则进行Python编程，采用输出中文utf-8形式。先对带参数页面爬取函数进行定义，再运行requests库的get（）爬取所需要的页面内容函数，然后用打印机将结果打印机出来。

5.1数据挖掘能力

在该项操作过程中，当用户查询财务数据信息时，可以应用网络爬虫技术提取所需信息，然后深层次挖掘有价值的数据信息。Python程序编辑比较简单，对用户计算机操作水平要求不高[4]。

在应用Python技术的过程中，还可以清洗数据，深入探索数据信息，建立宽表，筛选变量，建立模型，对模型参数进行优化，并输出模型，整个操作都得到算法包的支持。Python经过不断迭代，在保证算法实用性的同时，使用户可以免费获得服务。

与MYSQL数据库相比较，在企业财务管理中应用Python，能够更加快速地处理数据信息。挖掘财务数据信息日寸，应用传统计算机软件，需要几千特征值，甚至上万特征值，而应用Python则速度大大加快，无论是代码量还是计算速度，都使宽表制作效率大大提高，SQL数据库几乎不能完成的工作，使用Python能够快速完成[5]。

5.2数据库分析

该企业在财务管理中应用Python，因其可以提供第三方库，能够满足工作需求。其优点在于，开箱即用，操作方便，而且不存在交费问题[6]。管理人员学习Python日寸不需要消耗大量时间，边操作、边学习，就可应用该程序分析数据，挖掘所需要的数据信息。通常而言，普遍采用的数据分析库为如下两个。

（1） NumPy。在Python中，NumPy为用于计算的基础包。其在计算的过程中，可以应用数学方法进行计算，也可以对函数进行元素级计算，读写硬盘上的数据集，还可以实施线性代数运算或者生成随机数。

（2） Pandas。Pandas的重要价值在于分析数据信息，Pandas库能够将很多函数快速提取出来，如果是构化数据，且规模比较大，也能够有效提取o Python在使用Pandas之后，数据分析能力明显增强。该企业在应用Python实施财务管理的过程中，发挥pandas的作用，能够自由且灵活地处理数据[7]。

5.3程序包与平台

企业财务部门在管理工作中应用Python，使用了四个程序包，具体如下。

（1）应用NumPy，就是運行Python程序进行计算，其作为基础包，其中的N维数组对象非常强大，为Array，运行的函数库较成熟，数据存储中会有大型矩阵产生。

（2）应用pandas，就是将库函数导人之后，能够读取从CSMAR中摘录的CSV数据，从而更好地开展数据分析工作[8]。在此过程中，pandas数据包发挥了重要的作用，能够从csv文件中读取data。

需要明确的是，在Python中，Pandas作为数据分析包，能够配合使用NumPy。其数据模型比较多，使用Python分析数据非常方便。

（3）应用Matplotlib，数据信息处理后结合条形图或者直方图，在测试数据观察过程中分析图像，使数据更加直观。简单而言，就是应用Matplotlib促使数据直观立体地呈现，以及分析结果更加清晰[9]。

（4）应用Scikit-learn，就是应用Python进行编写，可以结合NumPy，并使用高性能的线性代数、运算数组。

在财务管理中应用Python，需建立管理平台。在平台上构建多元回归模型，测试数据并回归分析，保证计算结果的准确性，由此明确变量影响营业收入，后续阶段可进行针对性的优化[10]。

得出预测结果后，财务人员对Matplotlib进行合理利用，使数据具有可视性，应用数据包可以预测数据差异，财务人员可以对其进行对比性分析并深入研究，将模型误差值准确计算出来。

6结束语

在企业财务管理中应用信息技术，能够将有价值的数据信息挖掘出来，以提高财务分析质量，为企业管理决策提供有价值的参考。在应用财务大数据技术的同时结合使用Python，以高质量、高效率完成财务管理任务，通过制定科学有效且切合实际的方案，使企业获得显著的管理效益，进而提高经济效益，实现健康稳定发展。