Python在財務大數據中的應用

李苗

隨著社會發展速度加快，各行業信息化和智能化發展的趨勢也逐漸明顯，這對于以往的財務工作而言，實際上是一種前所未有的行業沖擊。在當下的財務工作當中，各種計算機軟件都可以替代人工處理賬務，且先進的信息處理技術也能夠為用戶提供十分精準的財務分析數據。在這樣的環境下，Python就是比較典型的信息處理編程軟件，這種軟件和財務工作結合起來能夠有效提升工作效率，因此本文研究了Python在財務大數據當中應用的相關細節。先闡述了現代企業當中財務大數據工作的重要性、財務大數據應用形式，又提出了財務大數據在應用時存在的問題以及相應解決方案、財務大數據應用方式及策略。最終集合實際案例分析了Python在財務大數據當中應用的具體方案，希望能夠為相關工作的優化提供合理參考。

企業戰略管理工作的落實需要合理利用多種資源背景，同時這也是促使企業競技水平提升的科學性和合理性比較高的工作方式。眾所周知，當下我國正處于發展狀態，各行業的競爭都十分激烈，在這樣的環境下，企業財務部門就整我這企業經營命脈，經濟效益的提升和優化都需要最好財務大數據相關工作。

一、現代企業當中財務大數據工作的重要性

（一）提高企業經營效率

財務管理工作本身的邏輯性和滲透性都很強，在企業經濟發展的方面能夠產生舉足輕重的作用。企業本身需要提高對相關工作的重視程度，這樣才能優化企業經營效率，自身也能獲得長遠穩定的發展。在當下的大數據環境當中，大數據本身的分析速度對企業的經營管理來講提出了更高要求。直到上世紀90年代，傳統的企業想要編制年度財務報表需要至少4個月，即便是季度報表的編制也需要2個月。顯然，傳統的財務工作方式效率過低，不利于企業在競爭積累的行業環境當中取得更高發言權，但在將財務大數據投入應用，并與Python配合落實工作，最終就能夠有效提升企業的戰略管理效率。

（二）優化企業管理效果

財務大數據的優勢在于能夠將各類資源收集、分析之后，通過海量數據分析結果，發現大數據之間的關系。從中整理出會對企業產生有利影響的信息，并深入分析企業可能面臨的經營問題。最終輔助財務部門工作人員得知企業財務風險，有針對性地滿足企業財務需求，最終制定出前瞻性更強的分析報告。

（三）促使企業資源配置合理化

在信息技術發展的過程中，大數據分析模式對資源配置來講能夠產生促使其合理化發展的效果。在企業的財務工作中落實也能夠改善傳統財務管理和經營的弊端，尤其是互聯網的廣泛應用，企業獲得行業變化信息以及相關數據都更加便利，尤其是在社會資源的爭取方面，工作落實更加便捷，且也能促使內部資源流動。在這一過程中，企業閑置資源會流動起來，技術人員只需要在Python的輔助下，促使資源實現科學配置即可。

二、財務大數據的應用形式

（一）數據采集

在大部分行業企業的經營管理工作落實過程中，財務大數據分析的工作重點之一就是數據采集工作。這項工作的落實需要企業財務管理體系完善，這樣才能保障基本的數據收集工作穩定且全面。需要注意的是，在對企業財務數據進行分析的過程中，技術人員應始終保持數據終端系統和倉庫數據信息的重視程度，將兩者整合，才能保持后續數據信息輸入的全面性。同時在數據信息分析管理的過程中，應高度重視數據內容真實程度，為后續工作落實提供保障。

（二）數據分析

在數據采集工作完成之后，技術人員就要對收集到的數據進行分析和整理，這樣做的目的是更加及時有效地處理財務數據相關信息，為后續企業經濟效益提升提供保障。顯然，數據分析是財務大數據在企業經營過程中的主要應用形式，工作細節就是將收集到的財務信息傳輸到Python當中，在軟件的輔助下落實分析工作，后續技術人員只需要對結果進行匯總即可。在整個工作過程中，需要注意的是就是要實現對數據的結構化處理，需要在分析和統計階段提升價值。

三、財務大數據應用問題及解決方案

（一）企業對財務大數據重視程度低

雖然當下大部分企業管理工作已經引入了信息化和科技化的管理模式，但依舊有部分管理層工作人員堅持使用傳統的工作理念和模式，這也是導致財務大數據分析工作在企業當中落實困難的主要原因。

為促使財務大數據能夠對企業戰略管理工作起到有效的輔助作用，企業管理人員理應提高對這方面工作的重視程度。如：某企業在落實財務大數據戰略管理工作的過程中，結合自身經營的實際情況，對相關工作進行了系統建設。并將這項內容納入到企業整體規劃當中。工作方式調整之后，該企業管理人員一改以往的重視生產的情況，積極地在企業內部宣傳財務大數據重要性，促使整個企業工作人員都對財務大數據形成正確認識。

（二）缺乏完善制度體系

在如今的企業經營發展過程當中，雖然財務大數據應用已經普遍落實到了戰略管理工作當中，但依舊有大部分企業沒有建立完整的財務大數據制度，且也沒有在第一時間明確企業內各崗位之間的權責。這會導致工作人員，在后續財務分析工作落實的過程中，面臨數據信息不完整的情況。這樣的數據信息不僅無法為企業決策部門提供幫助，還會產生誤導的影響。由于財務大數據制度體系不完善，財務部門工作人員在工作過程中難以有章可依，僅通過自身工作經驗實際上不足以準確地判斷企業發展規律，很容易產生分析結果與實際情況之間誤差過大的情況。

具體的制度完善方式可以某企業的做法為例，該企業現制定了相應的制度體系，與原本的體系結合起來應用，這樣既能夠提升財務大數據統計效果，也不至于在兩種制度轉變的過程中影響企業經濟效益。同時該企業還積極地構建了科學性較強的大數據體系，與企業實際工作情況結合起來，制定了相應發展規劃。為加快工作落實速度，技術人員還借鑒了其他企業的成功經驗，與企業自身實際情況結合調整之后，配合原本的財務大數據體系建立了相應的監督制度體系，為后續結果的準確性和可靠程度都提供了良好依據。

（三）財務大數據適用范圍窄

雖然當前的財務大數據普遍被應用在企業戰略管理工作當中，但在實際的財務大數據運行過程中，工作人員的認知比較片面。經營主體在應用財務大數據的過程當中，其覆蓋面積也不夠廣泛。企業本身對財務大數據全面性要求又比較高，因此需要工作人員綜合考慮企業管理各方面因素，才能完全將企業財務信息反映出來。

為拓寬財務大數據的適用范圍，某企業收集了企業之外的市場大數據信息，在分析內部數據的同時也利用市場數據提升了自身競爭力，這顯然能夠拓寬財務大數據的適用范圍，有一舉多得的效果。

（四）工作細節缺乏創新

財務大數據的系統性比較強，企業需要合理利用財務大數據，這樣才能為自身發展提供前瞻性更強的策略。大部分企業在財務創新方面的能力比較弱，雖然能夠認識到這方面工作的重要性，但在實施過程中，一味地照搬其他企業的經驗，與本企業實際情況適應程度不高。

具體的創新方式可以某企業的做法為例，該企業從融資工作入手，轉變了原本的單一資金籌措模式，充分利用財務大數據平臺展開工作，吸引投資者的支持，輔助企業獲得更高經濟效益。同時還實行了動態財務封建監督工作，要求獲得更多數據支持，并定期對市場進行精細化調研，最終通過制定細致的營銷計劃降低企業管理風險。

四、財務大數據的應用方式和策略

（一）加強分析智能的有效轉變

在新經濟形勢下，企業有必要加強對經營管理活動形式的分析，想要實現對財務大數據應用水平的提升，就需要加強對相關工作的職能以及作用分析，這樣更有利于發揮財務管理能力，可以為企業決策提供科學參考。

（二）提高分析應用水平

企業管理人員需要加大力度為財務大數據分析技術的應用創造良好的氛圍以及應用條件，從工作人員本身的需求入手，可以構建數據分析應用網絡。財務管理人員本身也要加強數據分析工作的應用，為提升效果，可以將數據分析納入管理工作當中，明確工作流程和目的，最終提升工作效果。

（三）建立大數據平臺

建立財務大數據平臺時十分有必要的做法，當下“互聯網+會計”的財務管理模式幾乎已經在各企業當中形成了普及的趨勢，隨著企業規模的擴大，粗腰處理的信息以及數據量也有所提升。為緊跟時代發展，建立大數據處理平臺是十分有必要的做法，同時要求企業各部門都主動在云端上傳部門數據，這樣財務部門只需要在平臺上收集信息即可，能夠簡化工作流程提高效率。

（四）加快智能系統開發

通常情況下，企業都是根據以往的市場價格變動等信息完成財務預算工作，但容易受到外界因素的影響，導致結果產生得不夠及時。針對這樣的情況，企業有必要加快促進智能系統開發工作落實，以便于后續對市場進行更準確合理的預算，將財務大數據的價值最大化。

五、實例分析

（一）研究背景

1.Python

Python是一種比較受歡迎的編程語言，在2019年，這種編程語言的用戶使用率達到了9.9%，直到2020年依舊在持續增長，到2021年已經超過10.5%的用戶使用這種編程語言。這些數據都表示，Python在當今的世界程序員群體當中受到了廣泛歡迎，且用戶群比較穩定。

2.行業現狀

本文以出版行業期間費用組合預測營業收入為例，目前行業已經完整轉企改制，之后的發展速度十分可觀。文化產業在國際上屬于公認的黃金產業，屬于21世紀世界經濟一體化發展趨勢當中的朝陽產業。就我國的文化禪悅來講，出版業始終是基礎，也是行業發揮在那的支柱。根據最近幾年“中國新聞出版研究院”發布的新聞出版產業分析報告，可以得知我國出版、印刷和發行服務每年獲得的經濟效益和資產總額都有明顯的提升，始終維持著十分迅猛的發展形勢。

3.研究意義

我國大部分新聞出版企業發展形勢都能夠從其經濟效益判斷，但經濟效益不僅會受到業務量影響，還與財務數據存在關系。為更便捷地把控資金，行業內工作人員可以將優化出版行業營業收入出發，將Python與財務工作結合起來使用，深入的分析營業收入和期間費用之間的關系以及關聯程度。結合實際情況找出營業收入優化的具體方式，并為后續出版行業的發展作出貢獻。

（二）數據分析方式選擇

預測模型比較常見，這是一種使用數學語言以及公式描述事物數量關系的模型，適合不同數據的預測模型種類比較多，常見的就是灰色預測模型、回歸模型等。本文案例使用的預測模型時組合型，即將多個單一的數據組合起來分析，深入計算他們之間的權重，最終在函數公式的輔助下得出相應的預測工作結果。這種預測模型的優勢就是，比單一預測的準確率更高，最終保障結果可信程度提升。

（三）數據分析過程

為得到能夠代表案例行業的數據，本文根據查資產總額選擇了5家上市新聞出版公司，將這幾家公司10年內的財務報表營業收入、銷售費用、管理費用和財務費用數據作為研究的樣本。需要注意的是金額數據比較大，為降低操作難度，后續會將費用的計量單位設為千萬元，收入的計量單位則是億元，以csv數據保存，并將其命名為“cost.csv”。

1.四種包導入

使用Python展開工作的第一步就是導入四種包，即NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn。其中的NumPy指的是通過Python科學的展開計算，屬于一種基礎包，其中包含強大的N維數組對象Array，且擁有比較成熟的函數庫，能夠存儲工作中產生的大型矩陣，即矩陣數據類型和矢量處理工作等。

Pandas是Python中的一個數據分析包，能夠在NumPy的基礎上配合應用。其中包含大量的數據模型，這也是促使Python分析數據更加便捷的有效方式。

Matplotlib是在數據處理之后能夠利用條形圖和直方圖相互配合，測試數據觀察更加直觀，簡單講就是Matplotlib能夠促使數據分析結果更加直觀地展現出來。

Scikit-learn是使用Python編寫的，且可以和NumPy配合展開高性能線性代數以及數組的運算。不僅如此，他還能和大部分Python庫結合展開工作，機動性比較強。

2.使用pandas讀數

在系統中導入需要使用的庫函數之后，技術人員就能夠順利讀取從CSMAR摘錄的csv數據，這是為后續數據分析工作落實準備工作的主要方式之一。同時需要應用的就是pandas數據包，這種數據包在工作中的作用是能夠將csv文件當中的data讀出來。

3.轉換數據

數據轉換實際上指的是，引入x和y兩個坐標軸元素，將期間費用數據作為x軸元素，而營業收入則作為y軸元素，最終進行數據組合就能夠達到目的，具體的函數表達方式如下：

y=α+βX1+γX2+δX3

4.劃分訓練以及測試集

在工作落實的過程中，需要將數據前40%作為訓練集，而后60%則要作為測試集使用。其中的訓練集是作為訓練神經網絡的參數使用，同時還能輔助建立模型。對于訓練已經完成的神經網絡，測試機也能夠比較可觀的對神經網絡性能測試集進行客觀性較強的評價，工作人員最終根據實際情況選擇相應的模型性能即可。在這項工作當中，需要使用上文中提到的Scikit-learn數據分片函數，在實際試驗過程中，技術人員選擇了200條數據，其中的訓練集有80條，而測試集則有120條。

5.循環多元回歸模型

從本質上分析，多元回歸模型當中實際上含有多個回歸變量，屬于回歸模型的一種，若能夠將應用于測試的數據當中每條都通過段元回歸模型進行回歸分析工作，并得出訓練結果，則能夠準確的計算并掌握變量對營業收入產生的影響，后續只需要有針對性地進行優化即可。

6.對比預測數據與實際數據的差異

在預測結果得出之后，案例中工作人員利用Matplotlib當中具備的數據可視化功能，使用這種數據包更加清晰的展示預測和訓練結果之間的差異，方便技術人員對比分析和深入研究，最終就能夠計算出比較準確的模型誤差值。

六、結語

綜上所述，將Python與財務大數據結合是一種比較有效的工作方式，能夠通過切實的方案，將企業戰略管理工作的落實效益有效提升，實現經濟效益最大化，同時也能夠不斷提升企業在市場競爭當中的地位，獲得穩定發展。

（作者單位：陜西財經職業技術學院）