Python在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘和分析中的應(yīng)用

肖穎

Python是一種獨(dú)特的編程語(yǔ)言，其具有較多的編程特征，內(nèi)部具有完善的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，在大數(shù)據(jù)挖掘方面具有不可比擬的優(yōu)勢(shì)。正是因?yàn)镻ython技術(shù)的出現(xiàn)，企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)管理工作變得更加高效，為促進(jìn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)了較大的力量。本文以Python技術(shù)為研究視角，探討其在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與分析中的應(yīng)用，對(duì)于企業(yè)優(yōu)化和改善財(cái)務(wù)管理中的問(wèn)題具有較大的借鑒作用。

隨著信息技術(shù)的成熟，各行各業(yè)都將這項(xiàng)技術(shù)結(jié)合自身的業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行了深度的融合，在企業(yè)運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中，不可避免的會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，如果不對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行良好的整理和分析，將會(huì)錯(cuò)失掉較多可以抓住的發(fā)展機(jī)遇，而且也不容易避免潛在的風(fēng)險(xiǎn)。Python技術(shù)具有動(dòng)態(tài)類(lèi)型、動(dòng)態(tài)綁定、可視化等數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢(shì)，在企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)管理中具有巨大的作用，將其應(yīng)用在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與分析中，既是時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)，也是企業(yè)得以持續(xù)進(jìn)步的基本條件。

一、Python技術(shù)概述

（一）Python技術(shù)的內(nèi)涵

Python是一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，相比于JAVA、C語(yǔ)言、C++等來(lái)說(shuō)，Python相對(duì)于較為簡(jiǎn)單，能夠在普通大眾中普及開(kāi)來(lái)。自其于20世紀(jì)90年代誕生之日起，就得到了廣泛的應(yīng)用，特別是在系統(tǒng)管理任務(wù)編程和Web編程中，應(yīng)用的更加深入，由于其簡(jiǎn)單易學(xué)、可視高效的特點(diǎn)讓其在短時(shí)間內(nèi)做為專(zhuān)業(yè)科學(xué)計(jì)算的研究機(jī)構(gòu)日益增多。此外，由于Python的可擴(kuò)展性，也可以給C語(yǔ)言、C++等擴(kuò)展新的功能和數(shù)據(jù)類(lèi)型，從而極大的提升了各類(lèi)計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言的編程效率和質(zhì)量。

當(dāng)前，Python技術(shù)在大數(shù)據(jù)挖掘和分析方面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，主要是因?yàn)槠鋽?shù)據(jù)分析庫(kù)較為全面，內(nèi)置了大量的庫(kù)和數(shù)據(jù)類(lèi)型，在數(shù)據(jù)分析方面非常全面且高效，比如對(duì)于一個(gè)幾千萬(wàn)行的CVS數(shù)據(jù)的處理，利用Python技術(shù)來(lái)進(jìn)行處理，只需要10秒鐘左右，這是其他數(shù)據(jù)處理軟件所不能達(dá)到的高效，為企業(yè)的各項(xiàng)管理大大降低了時(shí)間成本。總之，Python技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與分析中的應(yīng)用，將會(huì)大大的提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)的效率，幫助自身得到快速的發(fā)展。

（二）Python技術(shù)的特征

實(shí)際上，Python技術(shù)是一種開(kāi)源的弱類(lèi)型腳本語(yǔ)言，其功能簡(jiǎn)潔、功能強(qiáng)大，比其他計(jì)算機(jī)語(yǔ)言要更加友好，其特征主要包含以下幾個(gè)方面，本文接下來(lái)對(duì)此進(jìn)行一一闡述。

1.語(yǔ)言簡(jiǎn)潔，功能強(qiáng)大

Python編程語(yǔ)言的簡(jiǎn)潔性讓其得到了廣泛的應(yīng)用，比如網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)、圖形用戶(hù)界面開(kāi)發(fā)、Web全棧開(kāi)發(fā)，甚至是游戲開(kāi)發(fā)，Python語(yǔ)言都能起到極大的作用，這些領(lǐng)域的深度應(yīng)用充分說(shuō)明了Python技術(shù)的功能強(qiáng)大性。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)方面，Python內(nèi)置了較多的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)協(xié)議庫(kù)，這使得其成為了一個(gè)強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)編程工具，包括Socket、urllib等;針對(duì)Web全棧開(kāi)發(fā)方面，其功能同樣不可小覷，僅僅只是一個(gè)Plone就能讓W(xué)eb全棧開(kāi)發(fā)受益無(wú)窮;針對(duì)游戲開(kāi)發(fā)，其主要應(yīng)用就是集中在會(huì)員登錄系統(tǒng)、游戲裝備交換系統(tǒng)等一些輕應(yīng)用方面。總之，Python語(yǔ)言功能強(qiáng)大的特性讓其在金融數(shù)據(jù)處理中占據(jù)著極大的優(yōu)勢(shì)，多國(guó)銀行以及企業(yè)都在使用它對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行深度的應(yīng)用。

2.兼容性強(qiáng)

Python技術(shù)本身就具有較強(qiáng)的兼容性，可以將各種科學(xué)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行吸收和借鑒，從而讓數(shù)據(jù)信息變得可讀和一致。當(dāng)企業(yè)將Python技術(shù)應(yīng)用在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)管理中時(shí)，Python技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，要從源代碼開(kāi)始進(jìn)行運(yùn)行，將數(shù)據(jù)源代碼轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)可識(shí)別的字節(jié)符，從而讓數(shù)據(jù)信息變得更加可視化和可讀性。總之，Python技術(shù)由于與計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，讓該項(xiàng)技術(shù)變得更加完善，讓Python技術(shù)在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析中變得更加高效。

3.面向?qū)ο筝^為豐富

總的來(lái)說(shuō)，Python是完全面向?qū)ο蟮恼Z(yǔ)言，這些對(duì)象包括函數(shù)、模塊、數(shù)字、字符串等，而且可以利用多繼承以及派生功能，實(shí)現(xiàn)源代碼復(fù)用性的增強(qiáng)。當(dāng)然，雖然說(shuō)是完全面向?qū)ο螅窃卺槍?duì)具體對(duì)象時(shí)，在面向的強(qiáng)度與深度方面仍舊有一些差異。

（三）Python技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)劣勢(shì)

Python技術(shù)具有較多的數(shù)據(jù)挖掘和分析優(yōu)勢(shì)，總的來(lái)說(shuō)，主要是以下三個(gè)方面：一是Python數(shù)據(jù)挖掘能力和產(chǎn)品構(gòu)建能力兼而有之，以往的數(shù)據(jù)分析處理語(yǔ)言主要是R語(yǔ)言，這種語(yǔ)言在計(jì)算、繪圖方面具有較多優(yōu)點(diǎn)和便捷之處，但是沒(méi)有產(chǎn)品構(gòu)建能力。與R語(yǔ)言相比，Python語(yǔ)言不僅在數(shù)據(jù)挖掘、整理、分析等方面具有先天上的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也具備產(chǎn)品構(gòu)建能力，這使得Python語(yǔ)言深受當(dāng)前程序員的喜愛(ài)。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，Python語(yǔ)言正在取代R語(yǔ)言成為數(shù)據(jù)分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流，R語(yǔ)言已經(jīng)無(wú)法滿足時(shí)代發(fā)展的需求;二是Python語(yǔ)言具有豐富的程序包資源以及較為活躍的社區(qū)，當(dāng)前Python語(yǔ)言的程序包資源十分豐富，且在Python社區(qū)里進(jìn)行保存，可以被程序員進(jìn)行直接調(diào)用，而且社區(qū)內(nèi)的其他程序員還提供了應(yīng)用指南和應(yīng)用教程，讓初學(xué)者迅速的入門(mén)和熟練;三是Python語(yǔ)言具有開(kāi)源性，可以在多個(gè)平臺(tái)平穩(wěn)運(yùn)行，即使不是Python的編程者也可以很輕松的應(yīng)用其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，極大的縮減了學(xué)習(xí)成本，降低了開(kāi)發(fā)門(mén)檻。

當(dāng)然，Python語(yǔ)言仍舊存在著不可避免的劣勢(shì)，由于Python語(yǔ)言是一種解釋型語(yǔ)言，因此比編譯型語(yǔ)言的代碼運(yùn)行慢很多，針對(duì)一些延遲要求較低的小型應(yīng)用中，使用C++語(yǔ)言可能會(huì)更加適合。此外，Python語(yǔ)言對(duì)于高并發(fā)、多線程的應(yīng)用程序編寫(xiě)也不適合，主要是受限于自身的解釋器。

二、Python在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方面的應(yīng)用

Python在企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方面的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)十分凸顯，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)語(yǔ)言為財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息采集奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，而開(kāi)源語(yǔ)言的特性提供了極為豐富的API工具，將Python做為擴(kuò)展工具，應(yīng)用在C語(yǔ)言、C++等語(yǔ)言中，可以極大的增加數(shù)據(jù)挖掘的靈活性和深度性。因此，這些優(yōu)勢(shì)讓Python應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘中成為了不二之選。

針對(duì)Python在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方面，操作人員需要根據(jù)具體情況選擇不同的命令來(lái)進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)，比如在HTML頁(yè)面分析以及關(guān)鍵信息提取方面，操作人員可以使用Beautiful Soup庫(kù)來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn);在HTM頁(yè)面提交方面，操作人員可以使用requests庫(kù)將網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求進(jìn)行自動(dòng)提交來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。當(dāng)然，這些操作均屬于小規(guī)模數(shù)據(jù)采集方面，要想進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)采集，就需要采取另外的操作方式了。

針對(duì)大范圍的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息采集，就需要利用scraper架構(gòu)來(lái)進(jìn)行功能實(shí)現(xiàn)，并且根據(jù)企業(yè)的各項(xiàng)實(shí)際財(cái)務(wù)現(xiàn)狀，比如銷(xiāo)售額、支出額、產(chǎn)品價(jià)格等信息進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘，為后面的數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。當(dāng)然，要想對(duì)企業(yè)的各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效收集，還需遵循一定的應(yīng)用步驟，首先需要的就是要細(xì)致查看企業(yè)官方網(wǎng)站根目錄下的robots.txt文件，提前解除企業(yè)網(wǎng)站通過(guò)爬蟲(chóng)來(lái)獲取數(shù)據(jù)的時(shí)候所面臨著的限制，然后就要制定相關(guān)的數(shù)據(jù)搜索策略，主要目的就是對(duì)HTML頁(yè)面信息進(jìn)行有效獲取，在將HTML頁(yè)面信息充分的挖掘出來(lái)之后，將這些數(shù)據(jù)信息保存好，以便于接下來(lái)的數(shù)據(jù)分析工作的開(kāi)展。

三、Python在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方面的應(yīng)用

針對(duì)Python在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，本文主要是對(duì)企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，在這個(gè)方面，本文需要首先選定數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，因此，接下來(lái)本文從數(shù)據(jù)分析方法以及數(shù)據(jù)分析過(guò)程等兩個(gè)方面來(lái)闡述Python在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方面的具體應(yīng)用。

（一）數(shù)據(jù)分析方法的選擇

對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析需要首先確定預(yù)測(cè)模型，這種模型是一種利用數(shù)學(xué)語(yǔ)言來(lái)描述事物之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系的模型，在揭示事物表象之間的深層次內(nèi)涵上具有不可比擬的作用。當(dāng)前，針對(duì)不同數(shù)據(jù)處理的預(yù)測(cè)模型多種多樣，需要依據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型的特色來(lái)進(jìn)行有效選擇，常用的模型主要包括灰色預(yù)測(cè)模型、回歸模型、組合預(yù)測(cè)模型等，本文結(jié)合企業(yè)營(yíng)業(yè)收入的具體特性，選用組合預(yù)測(cè)模型做為數(shù)據(jù)分析的方法，這種模型旨在將多個(gè)單一的數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，并計(jì)算它們的權(quán)重，然后通過(guò)函數(shù)公式來(lái)計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果，信效度都較高。

（二）數(shù)據(jù)分析的過(guò)程

本文中所選用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自市場(chǎng)上的幾家具有代表性的企業(yè)，主要從這幾家企業(yè)所批露的財(cái)務(wù)報(bào)表中的營(yíng)業(yè)收入、銷(xiāo)售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用等接近200條數(shù)據(jù)做為樣本，現(xiàn)將Python一般應(yīng)用過(guò)程闡述如下。

1.Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等包的導(dǎo)入

要想將Python的數(shù)據(jù)分析功能完全發(fā)揮出來(lái)，就需要做好前期數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備，也就是說(shuō)要將Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等四種包導(dǎo)入Python軟件中。針對(duì)Numpy包，其功能主要實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)和處理大型數(shù)據(jù)矩陣，因?yàn)槠涫荘ython進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包，并擁有較為成熟的函數(shù)庫(kù)，因此要想實(shí)現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)計(jì)算，這個(gè)包的導(dǎo)入必不可少;針對(duì)Pandas包，主要是為了提升Numpy包的計(jì)算效率，其內(nèi)含多種數(shù)據(jù)模型，可以讓Python在數(shù)據(jù)分析時(shí)更加便捷;針對(duì)Matplotlib包，是把數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的重要工具，其可以將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以統(tǒng)計(jì)圖表的形式呈現(xiàn)出來(lái)，變得更加直觀;針對(duì)Scikit-learn包，是一種能實(shí)現(xiàn)多維線性運(yùn)算的工具，也可以將其與其他Python庫(kù)進(jìn)行有效連接，從而實(shí)現(xiàn)高效高質(zhì)量的運(yùn)算。

2.數(shù)據(jù)導(dǎo)入

在這個(gè)環(huán)節(jié)，需要使用的是Pandas包來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入，因?yàn)橹挥蠵andas包能夠讀取csv.文件，為了讓數(shù)據(jù)更加容易被讀取以及進(jìn)行分析，本文中所使用的數(shù)據(jù)均為csv.文件，而這種文件的讀取就必須由Pandas包來(lái)完成，從而為接下來(lái)的數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。

3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

在這個(gè)階段，需要應(yīng)用數(shù)學(xué)函數(shù)公式來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，一是要引入X與Y兩個(gè)坐標(biāo)軸元素，將銷(xiāo)售、管理、財(cái)務(wù)等費(fèi)用數(shù)據(jù)做為X軸，將營(yíng)業(yè)收入做為Y軸元素，并進(jìn)一步將數(shù)據(jù)進(jìn)行組合，構(gòu)建數(shù)學(xué)函數(shù)公式，即：

在這個(gè)公式中，y為營(yíng)業(yè)收入，X1、X2、X3分別為銷(xiāo)售費(fèi)用、管理費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用，α、β等為權(quán)重系數(shù)。通過(guò)這個(gè)函數(shù)公式，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成能夠利用Python進(jìn)行分析的可用數(shù)據(jù)。

4.進(jìn)行測(cè)試集和訓(xùn)練集的劃分

測(cè)試集與訓(xùn)練集的劃分需要進(jìn)行四六分，即數(shù)據(jù)的前40%做為訓(xùn)練集，后60%做為測(cè)試集，在這個(gè)環(huán)節(jié)主要應(yīng)用的是Scikit-learn包來(lái)實(shí)現(xiàn)高級(jí)運(yùn)算功能，首先是利用訓(xùn)練集來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，并進(jìn)一步建立模型。然后，針對(duì)已經(jīng)訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再利用測(cè)試集客觀的評(píng)價(jià)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能測(cè)試集。

5.利用模型得出預(yù)測(cè)結(jié)果

在進(jìn)行測(cè)試集和訓(xùn)練集的劃分之后，就可以利用多元回歸模型來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，在這個(gè)階段，需要注意細(xì)節(jié)，特別是要保證每一條數(shù)據(jù)都要進(jìn)行多元回歸模型分析，并在最后計(jì)算出每個(gè)變量對(duì)于營(yíng)業(yè)收入的影響參數(shù)，以此來(lái)得出預(yù)測(cè)結(jié)果。

6.數(shù)據(jù)可視化處理

在將預(yù)測(cè)結(jié)果得出之后，還需要利用Matplotlib包來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化處理，將所有數(shù)據(jù)制作成直觀形象的統(tǒng)計(jì)圖表，讓使用者可以方便快捷的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，從而挖掘數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在信息，當(dāng)然，在這個(gè)環(huán)節(jié)還需要對(duì)模型的誤差值進(jìn)行計(jì)算，以此來(lái)保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果的精確性。

總之，通過(guò)以上應(yīng)用過(guò)程的實(shí)施，并進(jìn)行代碼運(yùn)行，并計(jì)算出函數(shù)公式中的常熟以及系數(shù)值，從而可以得出哪項(xiàng)費(fèi)用的占比權(quán)重最大，得出最大的影響因素，并可以利用測(cè)試集中的Y值，結(jié)合統(tǒng)計(jì)圖表，確定模型誤差值，來(lái)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行判斷。

四、Python在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用展望

Python技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用，隨著信息技術(shù)的成熟以及科學(xué)技術(shù)的大力發(fā)展，主要是在橫向領(lǐng)域以及縱向領(lǐng)域方面有較大的研究?jī)r(jià)值。

首先，針對(duì)橫向領(lǐng)域，企業(yè)財(cái)務(wù)管理涉及到多個(gè)環(huán)節(jié)，既需要掌握現(xiàn)代財(cái)務(wù)管理方法、明晰市場(chǎng)發(fā)展，也需要進(jìn)行具體的會(huì)計(jì)核算。當(dāng)前Python技術(shù)的應(yīng)用更多的是在會(huì)計(jì)核算的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析中，通過(guò)對(duì)營(yíng)業(yè)、銷(xiāo)售、支出、采購(gòu)等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，從而挖掘出企業(yè)財(cái)務(wù)管理方面的問(wèn)題，并進(jìn)行優(yōu)化處理。然而這種應(yīng)用是比較片面的，因?yàn)槠髽I(yè)的持續(xù)發(fā)展并不僅僅只是依靠這個(gè)方面的問(wèn)題解決，更多的是進(jìn)行整體戰(zhàn)略規(guī)劃以及市場(chǎng)機(jī)制的把握。當(dāng)前國(guó)際局勢(shì)以及全球經(jīng)濟(jì)一體化形勢(shì)的“風(fēng)云變換”，讓市場(chǎng)風(fēng)向變得異常復(fù)雜，企業(yè)要想在市場(chǎng)上占據(jù)一席之地，就需要充分的發(fā)揮出Python技術(shù)的應(yīng)用廣度，將其數(shù)據(jù)分析能力拓廣到其他方面，比如利用Python數(shù)據(jù)分析來(lái)優(yōu)化現(xiàn)代財(cái)務(wù)管理方法和手段，利用Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)來(lái)對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)行為進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，從而全面把握市場(chǎng)風(fēng)向。總之，將Python技術(shù)應(yīng)用在財(cái)務(wù)管理的其他方面，從而從宏觀上優(yōu)化財(cái)務(wù)管理政策方針，是以后應(yīng)用的趨勢(shì)之一。

其次，針對(duì)縱向領(lǐng)域，主要是指Python技術(shù)與其他學(xué)科進(jìn)行深度融合，從而實(shí)現(xiàn)更高層次數(shù)據(jù)分析的功能。Python技術(shù)進(jìn)行跨學(xué)科融合已經(jīng)得到了初步發(fā)展，但是受限于科學(xué)技術(shù)，在融合深度方面還有所不足。Python技術(shù)進(jìn)行跨學(xué)科融合的優(yōu)勢(shì)十分凸顯，比如與人工智能結(jié)合進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，能夠達(dá)到其他軟件或系統(tǒng)所不能實(shí)現(xiàn)的全面化、便捷化目標(biāo)，比如與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)來(lái)進(jìn)行仿真模擬，從而盡可能的降低無(wú)關(guān)因素的影響，保證數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性。這些優(yōu)勢(shì)均是單純的Python技術(shù)應(yīng)用所無(wú)法達(dá)到的目的，因此，將Python技術(shù)進(jìn)行跨學(xué)科融合是其發(fā)展趨勢(shì)之二。

五、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，Python技術(shù)在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用價(jià)值不可忽略，特別是在當(dāng)前大量數(shù)據(jù)信息充斥企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的新時(shí)代下，利用Python技術(shù)進(jìn)行深度數(shù)據(jù)分析是必不可少的環(huán)節(jié)。如果一個(gè)企業(yè)沒(méi)有利用Python技術(shù)輔助財(cái)務(wù)管理，就無(wú)法達(dá)到高效便捷的數(shù)據(jù)挖掘，在市場(chǎng)機(jī)制以及消費(fèi)者行為把握上就比其他企業(yè)慢上一步，從而會(huì)錯(cuò)失掉很多可以抓住的發(fā)展機(jī)遇。

（作者單位：青島職業(yè)技術(shù)學(xué)院）