淺談大數據會計課程改革與Python

葛柳燕

引言

什么是“大數據”時代？這個觀點最早由全球知名咨詢公司麥肯錫提出，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

“大數據”就是海量數據，如視頻網站每天用戶上傳的視頻數量數以萬計，這個“萬計”是以PB 為單位，即1PB 等于差不多100 萬GB。這就是大數據了。這些數據如果不加分析，是沒有價值的。比如想知道視頻網站上最受歡迎的一款手機，如果能將視頻數據轉換為一種能比較的單一格式，如EXCEL 表格，找出了最受歡迎的手機，這堆大數據就是有價值的，相反這堆大數據就有用了。所以在大數據時代下，對數據進行分析是非常重要的。

Excel 是目前財務人員普遍使用的數據分析工具。運用Excel 可以完成數據整理，函數計算分析，圖表決策分析等工作。如果數據量不大，且數據以數值為主，處理簡單的計算邏輯，Excel 基本就夠用了。但當你需要對多張數據表靈活切換、分組、聚合、索引、排序，并且結合各種函數的使用，或采用到復雜些的財務模型、統(tǒng)計方法，Excel 就可能滿足不了需求，而學習Python 的Pandas庫可以幫助你完成更高階的表格處理。

一、Python 是什么

Python 是一種跨平臺的計算機程序設計語言，由于該語言的簡單、易懂以及擴展性強，成為數據分析者的首先語言之一。完成同一個任務，Python 可能只要20行，但Java 需要寫100 行，C 語言則要寫1000 行代碼。它擁有豐富的工具包與活躍的開源社區(qū)，其超強的可視化功能，能夠將非結構化數據以可視化的效果展現出來。另外Python 的學習并不困難，對于零基礎的初學者來說也容易接受。

Python 用法舉例：

比如說Python 相比較VBA，因為Python 的語法更簡單，而且容易理解，之后再去學VBA，就能舉一反三。

如用Python**“什么是資產”

如果用VBA**“什么是資產”

從上可知，Python 只需要一行代碼就可以了。面對海量的數據時，用EXCEL 處理50000 行*100 列的數據需要15 分鐘，用Python 處理10000000 行*50000 列的數據只需要10 秒。

二、大數據下會計課程為什么要開設Python

大數據環(huán)境下，會計課程加入Python，旨在引導非計算機專業(yè)人員掌握大數據分析工具基本應用，學會收集數據、整理數據、分析數據和利用數據，并將這些有效數據進行整合和資源配置，結合財務專業(yè)理論進行實際商業(yè)問題的分析，掌握大數據分析來支持企業(yè)經營預測和管理決策，提升管理效能，盡快適應財務往分析、管理方向轉型。另外利用Python 這一編程語言也能提高審計效率。在審計過程中利用Python 的爬蟲技術進行數據采集、經過數據預處理、數據分析，從中發(fā)現不為人知、無法通過人的經驗或對數據的直觀觀察得出的規(guī)則或結論，從而彌補傳統(tǒng)審計的不足，并且利用Python 可以做到數據可視化，在各類報表和說明性文件中，用直觀的可視化圖標展現數據，顯得簡潔、可靠、客觀、更有說服力。

三、大數據下會計課程與Python 如何融合

（一）基本思路

在大數據趨勢下，適當考慮對傳統(tǒng)課程的課時壓縮。對會計學核心課程群，適當壓縮課時占比和開課門數，主要讓學生掌握會計及與之相關的基本原理、方法和技能，留出課時學習智能會計類、技術類和會計相融合的課程。可以單獨開設一系列Python 課程，替代原先一些課程，基本思路如下：

表1：開設如下Python課程

另外也可以考慮融入到一些專業(yè)課程中去，在講某個內容時融入Python 的知識點。以財務會計為例，用學過的python 基礎知識，融合到具體學習內容中去，解決實際問題。具體可以這樣融入：

表2：Python內容融入與專業(yè)課程

（二）具體改革設想

1.取消“C 語言”，開設一門Python 入門基礎課

Python 是一個工具，實際上，掌握這個工具就可以處理很多業(yè)務。如果做金融投資，可以用Python 獲取股票、債券價格。如果做電商，可以爬公開銷售數量、用戶評價等信息。如果做互聯(lián)網公司，可以爬一些統(tǒng)計網站統(tǒng)計的PV、IP 等數據。爬蟲是一個工具，可以在各行各業(yè)發(fā)揮大的作用。大數據會計課程中可以開設一門Python 入門基礎課，與“EXCEL 在財務中的應用”并列，可以放在財務基礎課程中。

課程目標是：通過本課程的學習，讓學生掌握Python 的基本技能，學會抓包分析、爬取數據、數據處理和數據存儲。主要學習內容如下表3：

相關的學習資源，可以到中國大學mooc，搜索北京理工大學開發(fā)推送的，由嵩天、黃天羽老師講解的《Python 網絡爬蟲與信息提取》。該課程內容基本包含了上述內容。另外由嵩天、黃天羽老師講解的《Python 語言程序設計》也值得學習和參考，該課程內容主要是第一部分：Python 快速入門（圍繞2 個具體案例，講解Python基本語法元素，感性認識；第二部分Python 基礎語法，從5 個方面講解基礎語法全體系，提供10 個實例，理性學習。第三部分：Python 編程思維，從方法學角度開闊認識，提升整體編程能力，整個課程24 學時，適合自學，零基礎的同學。

表3：Python 入門基礎課主要內容

2.開設一門專業(yè)選修課《財務大數據分析與Python》

在掌握了Python 的基本原理后，可以往財務數據分析方向進行挖掘，開設一門《財務大數據分析與Python》。

課程目標為：通過本課程的學習，使學生能夠掌握財務大數據分析項目的基本流程、可視化工具分析和一般數據挖掘分析建模方法；學會利用數據分析和專業(yè)知識解決不同行業(yè)、不同經營問題的分析方法；通過對實際案例的演練，增強財務管理的實務化、數字化能力，并為未來從事財務數據分析工作奠定基礎。主要內容為：

表4：《財務大數據分析與Python》主要內容

3.開設一門專業(yè)選修課《基于Python 技術的大數據審計案例與應用》

“大智移云物”下的審計環(huán)境將增加審計風險，提高審計難度，從而對審計人員的業(yè)務能力提出更高的要求。目前Python 除了應用在財務分析領域外，還可以在審計領域里廣泛應用，可以結合審計開設一門《審計應用與Python》。

在傳統(tǒng)審計下，主要的技術方法是分析審計中間表和審計分析模型，針對的是財務、報表、生產經營的核心數據等結構化數據。然而大數據環(huán)境下，還需要分析包括一些被審計單位基本情況、歷史沿革、經營范圍、組織結構、部門職責、生產經營和改革發(fā)展狀況、內部審計報告、社會審計報告、會議記錄、會議決議、審計與鑒證、辦公文件等非結構化數據，這時采用Python 的大數據預測技術和可視化技術將有效針對審核中的非結構化數據。

作為大數據的代表技術之一的Python 語言將大大提高審計效率。獲取審計單位某一時間段的年度或者半年度報告可以利用Python 的爬蟲技術；了解審計組成員進場前需要的審計需求和被審計單位及所在行業(yè)發(fā)展情況可以借助Python 的標簽云分析技術；分析被審計單位的收入分布，發(fā)現是否存在虛增收入的情況可以借助Python 的可視化技術分析。利用Python 技術能幫助審計人員將重要信息從海量的混合型數據中抽離出來，發(fā)現數據之間的異常值，抓住審計重點，從而提高審計人員的工作質量和工作效率。

課程目標為：通過本課程的學習，能學會使用Python 的爬蟲技術：爬取被審計單位的財務報告等結構化數據及會議決議、審計與鑒證、辦公文件等非結構化數據；學會Python 的數據清洗和數據分析技術：從而能夠準確發(fā)現被審計單位所面臨的風險并有針對性地對識別出的風險執(zhí)行相關程序。主要課程內容為下表5：

四、建議和意見

大數據會計課程改革中應考慮加入Python 元素，開設相關Python 課程和內容，主要存在的問題提是師資的培養(yǎng)和軟硬件資源建設。

1.復合型師資培養(yǎng)

目前能把計算機語言技術Python 與會計專業(yè)相融合的師資不足問題是制約教學進度的重要因素，也是培養(yǎng)智能會計人才面臨的瓶頸。對于會計專業(yè)的教師，應重視現有教師的培養(yǎng)，可以通過開展各種線上、線下平臺的培訓、學術論壇、專家講座等方式引導他們學習數據分析等新技術，同時引進統(tǒng)計學、大數據、信息系統(tǒng)等專業(yè)背景的年輕教師，學習財會類專業(yè)課程，能迅速培養(yǎng)成既懂得傳統(tǒng)會計知識又掌握信息化、智能化技術的復合型教師，以滿足大數據背景下對師資的要求。

2.選擇合適的平臺用于Python 課程的開設

表5：《審計應用與Python》主要內容

目前市面上已經開始推廣的用于Python 課程教學平臺有很多，有中聯(lián)教育、用友新道、廈門科云信息科技、財碼Python 等平臺，選擇合適的平臺開展課程很重要。在開設課程之前，教師可以先參加各個平臺的培訓，找出最優(yōu)平臺后設置課程內容、展開教學。

大數據下的會計專業(yè)應保留財會類核心課程，如基礎會計、財務報表閱讀與分析、管理會計等課程，在人才培養(yǎng)中重視專業(yè)基礎知識的傳授，培養(yǎng)學生的會計專業(yè)基本技能。其次，增加如Python 人工智能類與大數據會計相關的課程，培養(yǎng)學生基礎的計算機技術、數據爬取、數據清洗、數據分析與挖掘能力。再次，將技術類課程與會計專業(yè)課程相結合，設立專業(yè)與技術整合課，提高學生的綜合素質。