Python 在財務大數據中的應用

趙習影

（安徽城市管理職業學院，安徽 合肥 230012）

財務大數據是指企業在日常經營活動中產生的大量的財務數據，包括財務報表、交易記錄、資金流動等。這些數據對企業的決策和發展至關重要，因此需要借助計算機技術進行分析和處理。Python這門功能強勁的程序設計語言，它擁有涵蓋廣泛的數據操控和分析工具庫，這些工具庫極大地簡化了財務大數據分析的過程。

一、Python 和財務大數據的概述

Python 的語法簡潔而清晰，以代碼的可讀性和簡潔性為設計原則。相比其他編程語言，Python 的語法更接近自然語言，使得初學者可以輕松地學習和理解。Python 的代碼使用縮進來表示代碼塊，而不是使用大括號或關鍵字來定義作用域，這使得代碼的結構更加清晰明了，并且Python 代碼可以直接運行而無需編譯。Python 解釋器會逐行解釋并執行代碼，這使得開發和調試過程更加快捷。此外，Python 的解釋器還具有交互式的特性，可以在命令行中逐行執行代碼并立即查看結果，這對于學習和實驗非常有用。

隨著信息技術的快速發展和企業數據采集能力的提升，企業所擁有的財務數據量不斷增加，財務大數據逐漸成為企業進行決策和發展的重要依據。財務大數據的來源多種多樣，包括財務報表、交易記錄、資金流動等。對企業財務巨量數據進行深入挖掘，有助于掌握公司的財務健康狀況及其業務成效；深究財務報告，能透視公司的資產與負債程度、收益生成能力及資金流動性；梳理交易明細，便于了解公司的銷售動態、成本構成及獲利水平；審視資金往來，有利于把握公司的資金運作動態、面臨的財務風險及投資回報情況。這些數據分析能夠幫助企業了解自身經營情況的優劣，為企業提供參考和決策依據［1］。

二、Python 在財務大數據中應用的必要性

Python 在財務大數據中應用的必要性體現在多個方面，包括其強大的數據處理能力、靈活的編程環境、豐富的社區資源和成本效益高等優勢。這些特性使得Python 成為財務大數據分析的優選工具，有助于企業更好地理解和利用數據，從而做出更明智的商業決策。同時Python 還可以在不同的操作系統上運行，這為企業提供了統一的數據分析環境，有助于標準化流程并減少系統間的兼容性問題。

（一）易于實現復雜計算，數據處理能力強

Python 的語法簡潔明了，特別適合實現金融算法和數學計算。它能夠將復雜的數學表達式轉化為簡單的代碼，使得每行代碼都能處理大量的計算量，這對于金融領域的數據分析和模型構建尤為重要。Python 擁有強大的數據處理能力，提供了豐富的庫和工具，如Pandas、Numpy 等，這些工具可以幫助財務分析人員高效地進行數據收集、清洗、分析和可視化，從而更好地理解數據并從中提取有價值的信息。

（二）支持大數據分析，具有靈活性和擴展性

在數字經濟時代，財務大數據分析對于輔助經營決策至關重要。Python 不僅能夠處理結構化數據，還能夠處理非結構化數據，這對于挖掘潛在的商業智能和市場趨勢非常有幫助。Python 作為一種通用編程語言，其靈活性和擴展性使得它可以根據企業的特定需求進行定制開發。無論是固定資產折舊計算還是利潤管理，Python 都能夠提供定制化的解決方案，滿足企業財務管理的多樣化需求。

（三）社區和資源豐富，成本效益高

Python 有一個龐大的開發者社區，提供了大量的資源、文檔和第三方庫，這使得學習和使用Python 變得更加容易。在遇到問題時，可以快速找到解決方案，這對于提高工作效率非常有利。與其他財務軟件相比，Python 是開源的，這意味著企業可以以較低的成本采用Python 進行財務管理和大數據分析。這對于希望在預算有限的情況下最大化投資回報的企業來說是一個重要的考慮因素。

三、Python 在財務大數據中的應用領域

（一）Python 在財務數據收集中的應用

Python 在財務數據收集中有著廣泛的應用，它可以利用編寫網絡爬蟲程序來收集財務數據。網絡爬蟲是一種自動化程序，用于從互聯網上獲取數據。財務數據通常分布在各種網站和平臺上，通過網絡爬蟲能夠自動抓取這些數據并保存到本地或數據庫中。Python 提供了強大的爬蟲框架，如Scrapy 和BeautifulSoup，可以幫助開發者快速編寫和運行網絡爬蟲程序。建立妥善的網絡爬取準則與程序，針對性地搜集金融信息，隨后對其進行整理與加工，以便進一步的信息分析與運用。Python 利用調用API 接口來獲取財務數據。很多財務數據提供商和金融機構都開放了API 接口，用于提供各種財務數據和金融指標。Python 調用這些API 接口，獲取所需的財務數據。Python 提供了許多HTTP 請求庫，如Requests 和Urllib，方便地發送HTTP 請求并獲取API 返回的數據。同時，Python 還能夠通過解析JSON、XML 等格式的數據來提取所需的財務數據。通過API 接口調用，快速獲取到實時的財務數據，方便進行實時的數據分析和決策。Python 通過與數據庫進行交互來存儲和管理財務數據。財務數據通常是龐大的，需要進行存儲和管理。Python 提供了多種數據庫連接庫，如MySQLdb 和Psycopg2 等，與各種數據庫進行交互。利用Python 的數據庫連接庫，將爬取或獲取的財務數據保存到數據庫中，建立數據表和索引，方便后續的數據查詢和分析。此外，還能夠通過SQL 語句來執行對數據庫的增刪改查操作，對財務數據進行進一步的處理和計算。通過與數據庫的交互，能夠更好地管理和利用財務數據，提高數據的可靠性和可用性［2］。

（二）Python 在財務數據預處理中的應用

1.對財務數據進行數據清洗

財務數據往往存在數據缺失、重復、錯誤等問題，這會影響后續的數據分析和應用。借助Python中的數據操縱工具集，例如Pandas 與Numpy，輕松實施數據整理工作。Python 提供了各種數據處理函數和方法，如去除重復值、填充缺失值、處理異常值等，可以有效地清洗財務數據。同時，Python 還可以利用正則表達式等方式進行數據模式匹配和提取，對于非結構化的財務數據，如文本數據，也能夠進行有效的清洗和整理。使用Pandas 對數據進行清洗。我們需要核查數據里有沒有不完整或不符常規的數值。如果存在缺失值，可以選擇刪除該行或列，或者使用插值方法填充缺失值。對于異常值，可以使用統計方法或者領域知識來判斷其是否合理，并進行相應的處理。此外，還需要進行數據類型轉換和重命名列等工作，以便后續的數據分析和可視化。例如，可以將字符串類型的日期轉換為日期類型，并將列名改為更具描述性的名稱。

2.對財務數據進行數據轉換

財務數據往往以不同的格式和結構存在，需要進行數據轉換以方便后續的數據分析和應用。Python 提供了豐富的數據轉換函數和方法，如類型轉換、格式轉換、單位轉換等，對財務數據進行轉換。例如，將日期格式進行轉換，將字符串類型轉換為數值類型，將貨幣單位進行統一轉換等。利用數據轉換，可以將財務數據變為統一的格式和規范，方便進行后續數據處理和分析。

3.對財務數據進行數據整合

財務數據往往來自不同的數據源，如財務報表、交易記錄、資金流動等，需要進行數據整合以獲取全面的財務信息。利用Python 的數據處理庫，如Pandas 和Numpy，進行數據整合操作。Python 提供了豐富的數據整合函數和方法，如合并、連接、聚合等，對財務數據進行整合。例如，將不同表格或數據集進行合并，將不同維度的數據進行連接，將不同時間段的數據進行聚合等。通過數據整合，能夠獲得全面的財務信息，為后續的數據分析和決策提供更準確的數據基礎。

4.對財務數據進行分析和可視化

Python 提供了豐富的統計函數和方法，如均值、中位數、標準差、相關系數等，進行財務數據的描述性統計。利用Python 的統計庫，如Numpy 和Scipy 進行統計分析，計算財務指標的平均值、方差、相關性等。描述性統計能夠幫助分析人員掌握財務數據的基本情況，為后續的數據分析和決策提供參考。也可以通過編寫程序進行財務數據的數據可視化，數據可視化是將財務數據以圖表或圖形的形式展示，可以幫助分析人員更直觀地理解和分析數據。Python 提供了多種數據可視化庫，如Matplotlib 和Seaborn，進行數據可視化操作。借助Python 中的圖形展示工具集，能夠描繪諸如曲線圖、直方圖、點狀圖、圓餅圖等多類型圖形，用以呈現經濟數據的波動模式、對照關系、散布特性等信息。數據可視化能夠幫助分析人員發現數據中的規律和趨勢，為后續的數據分析和決策提供直觀的依據。還可以進行財務數據的高級數據分析，高級數據分析是對財務數據進行更深入、更復雜的分析和建模，可以幫助分析人員挖掘數據中的潛在規律和關聯。Python 提供了多種高級數據分析庫，如Pandas 和Scikit-learn，進行高級數據分析操作。利用Python 的高級數據分析庫，可以進行數據挖掘、機器學習、時間序列分析等。例如，使用Python 進行財務數據的聚類分析，發現不同類型的財務數據之間的相似性和差異性；可以通過Python 進行財務數據的預測和建模，預測未來的財務趨勢和風險［3］。

四、Python 在企業財務大數據中的實際運用

（一）數據收集

假設我們要分析一家上市公司的財務狀況，我們可以按照以下步驟進行操作。我們從公司的官方網站上獲取了其最近五年的財務報表。這些報表包括資產負債表、利潤表和現金流量表等。我們可以通過網頁抓取工具或者API 接口來獲取這些數據。在這一步中，我們需要確保所獲取的數據是準確、完整和可靠的。為了確保數據的準確性，我們可以對數據進行驗證和核對，例如與官方發布的數據進行對比。上市公司的很多網頁中，都是用圖表的方式顯示公司，以往我們需要依靠人工手動復制粘貼數據來進行收集、整理。我們一旦精通了Python 編程語言，僅需撰寫十余行抓取網頁數據的腳本，便能順利實現任務。利用Python 程序搭配Selenium 框架，可以實現模擬登錄企業的在線銷售系統，精準檢索并獲取業務相關數據，極大地優化了工作流程，從而方便會計工作者對商業運作狀況進行深入的審查。

Python 作為一種強大的編程語言，在各種應用中的使用，極大地減少了憑證錄入和數據計算過程中可能出現的錯誤。計算機具有極高的可靠性，幾乎可以保證不會出現錯誤。在過去，傳統的財務工作通常由財務人員手動進行計算，或者使用計算器進行計算，這種方式下，數據錄入錯誤的情況時有發生，甚至有時候，由于某些公式代入的數值錯誤，也會導致計算結果出錯。然而，隨著技術的發展，電子憑據的自動錄入已經逐漸取代了人工錄入數據的方式，這種方式消除了人工錄入數據出現錯誤的可能性。對于打印出來的紙質憑據，現代技術如掃描、圖像識別技術也可以進行錄入，這些技術極大地提高了數據錄入的準確性。

Python 作為一種自動化的編程語言，可以根據變量的數值自動進行運算并輸出結果，數據的自動對接，使得計算過程完全由電腦的可靠性來保證，從而避免了人為因素導致的錯誤。Python 的這一特性，使得它在數據處理和計算方面具有很大的優勢，大大提高了工作效率和準確性。

（二）數據分析

企業可以利用Python 進行數據分析，從數據中獲取有價值的信息，并為企業決策提供支持。以企業為例，使用Python 進行數據分析的過程可以按照以下步驟進行：

首先，與企業溝通，了解他們希望從數據分析中獲得什么樣的信息或解決什么樣的問題。這可能涉及銷售預測、客戶細分、市場趨勢分析等。根據業務需求，收集相關的數據。這可能包括企業內部的銷售數據、客戶數據、財務數據，以及外部的市場數據、競爭對手數據等。使用Pandas 庫對數據進行清洗，處理缺失值、異常值和重復數據。同時，對數據進行預處理，如數據類型轉換、數據標準化、特征選擇等。使用Pandas 和Matplotlib、Seaborn 等庫進行數據的探索性分析，包括描述性統計、數據的分布、相關性分析等，以獲得對數據的初步理解。根據分析目標，選擇合適的統計方法或機器學習算法。例如，如果目標是預測未來銷售額，可以選擇時間序列分析或回歸分析；如果目標是客戶細分，可以選擇聚類分析等。使用Scikit-learn 等庫構建模型，并進行訓練和驗證。對模型結果進行解釋，并通過圖表形式展示分析結果，以便企業能夠理解和利用這些信息。將整個分析過程、結果及建議整理成報告，提交給企業決策者。最后根據企業反饋和實際效果，不斷優化分析方法和模型，以提高分析的準確性和實用性。

伴隨著大數據紀元的降臨，公司日常要處理的數據量巨大無邊。處于信息過載的紀元之中，篩掘海量信息以提取其中具備價值的財務數據，并對該數據開展有針對性的篩查和分析，已然變成了財務部門的關鍵任務。唯有深度探索并剖析這些數據，企業方能得到有力的預測和分析，進而強化對其經營決策的助力。

Python 編程語言以其簡明扼要和清晰易懂的語法著稱，因此即便是不具備計算機知識背景的財會工作者亦能在培訓后輕松學會運用它。這一點對于財務部門來說非常重要，因為他們需要一種既能夠處理大量數據，又能夠讓他們在沒有計算機背景的情況下也能夠輕松掌握的工具。Python 正好滿足了這個需求。因此，Python 正被越來越多的應用于財務領域。

（三）數據可視化

我們以企業為例，使用Python 進行數據可視化，通常涉及以下幾個步驟：根據企業需求選擇合適的可視化庫。對于初學者來說，Matplotlib 是一個不錯的起點，而Seaborn 則提供了更高級的接口和美觀的默認風格。如果需要交互式的圖表或者更復雜的可視化效果，可以考慮使用Plotly 或Bokeh。在進行可視化之前，需要確保數據是干凈的并且已經進行了適當的預處理，如缺失值處理、數據轉換等。使用所選庫提供的函數和方法來創建圖表。例如，使用Matplotlib 的plot（）函數可以繪制簡單的線圖。根據需要調整圖表的樣式，包括顏色、標簽、標題等，以使圖表更加清晰和易于理解。使用庫提供的Show（）或其他相關函數來顯示圖表，并使用Save（）函數將其保存為圖像文件。通過可視化手段探索數據，尋找潛在的模式、趨勢和異常值。最后將可視化結果整合到報告或演示中，以有效地傳達分析結果。

使用Matplotlib 和Seaborn 庫對分析結果進行可視化。通過繪制圖表，可以更直觀地展示數據的分布、趨勢和關系。例如，可以繪制收入和利潤的趨勢圖、資產負債比率的餅圖等。這些圖表可以幫助我們更好地理解和解釋財務數據，同時也為決策者提供了直觀的參考依據。此外，還可以使用交互式圖表來展示數據的動態變化和相關性。與C 語言流程編程不同的是，Python 是面向對象化編程，然而面向對象化這個概念很多財務人員都很難掌握。萬事萬物皆對象，任何對象都有自己的方法與功能。比如說，建造一個汽車需要組合零部件，每個零部件就是一個對象，每個零部件下面可能也是很多的零部件組成，那么所有的小零部件也是對象。再比如說，一個小汽車是一個對象，它是由四個輪子對象、一個發動機對象、窗戶對象等等對象構成。然而，四個相似的輪子對象組成一個類，類中有特征（屬性、指標、方 法、功能），因此在 Python 中任何的東西都是對象，我們可以利用Python 將對象與對應的功能連接起來。為了更好地了解對象這一概念，一是要了解函數調用的思想，其思想中牽涉到函數這一對象的方法；二是了解模塊對象的使用；三是通過Txt、Excel、Word 與PDF格式內容的讀取、修改與存儲命令，了解文檔對象的使用。在Python 中，萬事萬物皆對象，學好對象就是學好Python 的基礎［4］。

數據可視化在財務工作中起著至關重要的作用。該工具能夠利用圖表與圖形的形式，把數據資訊生動地展現給決策制定人和利用者，使其能迅速而精確地把握數據中的關鍵信息，進而作出有力的決策。即便傳統的會計場景中，Excel 亦有能力構筑一些金融模型，負責財經分析、抉擇和預見之職責，然而它所能承擔的模型數目受限，并且在建立更為繁雜的金融架構上顯得力不從心。Python 正好可以彌補傳統財務分析軟件的不足［5］。Python 作為編程語言之一，其能夠按照經濟業務的需求打造跨數據多角度的復雜經濟預測分析構架，從而增強分析結果的精確性，以應對不斷加劇的商場爭奪。Python 的優勢也體現在它能夠無縫接入人工智能與機器學習相關的工具包，進而構建相應的分析及預測模型，這種能力是一般的財務分析程序所不具備的。

歸根結底，作為一門功能強勁的程序設計語言，Python 在金融業務領域扮演的角色日漸顯著。它可以幫助我們有效地處理海量數據，提高數據分析的精準度，并為決策者提供更為直觀的數據可視化展示。隨著技術的不斷發展，Python 在財務領域的應用將會越來越廣泛。

五、Python 在財務大數據中的難點和對策

（一）Python 運用

Python 在企業財務數據分析中的應用還處于初級階段。雖然Python 具有強大的數據處理和分析能力，但許多企業尚未充分認識到這一點，或者沒有足夠的技術支持來實施這些技術。這導致了Python 在財務領域的應用主要集中在提高工作效率的輔助功能上，而在更復雜的財務決策和預測方面的應用較少。

經過對在金融行業中運用Python 的現行狀態進行探究，顯露出該語言在此領域內的使用范疇與滲透程度均顯得相當狹窄。針對在具體應用上遇到的挑戰及其成因進行深究，可以概括為兩個主要問題：其一，Python 的學習曲線較為陡峭，精通Python 操作技巧的財會專業人士極為稀缺。Python 作為一種編程語言，雖然相對其他語言更易學，但對于沒有編程背景的財務人員來說，仍然需要一定的學習和實踐才能掌握。Python 技術在金融界的運用受阻，因為擅長該技能的會計專業人士寥寥無幾。再者，從政府、會計界至商業領域，在財務場合應用Python 程序語言方面，不足以提供有效的指引和后勤援助。這導致了Python 在財務領域的應用研究主要局限于高校和培訓機構，而在實際企業應用中的推廣和普及較為困難。

（二）可采取的措施

為了克服這些難點，我們可以通過提升數據質量、構建專業的分析框架、提高財務人員的編程能力、優化企業財務數據管理等方法。針對數據質量問題，可以通過建立更加嚴格的數據審核和清洗流程來保證進入分析環節的數據具備高質量。構建一個專業的財務分析框架，以系統化的方式進行上市公司基本情況研究，并以網頁Dashboard 的形式展現，可以提高分析的效率和可用性。在此基礎上，培養財務人員的編程技能和數據分析能力也十分重要，這樣他們可以更好地利用Python 進行日常工作。最后，企業應不斷優化財務數據管理流程，確保數據能夠被高效利用，并通過數據可視化簡化復雜信息，使管理層和投資者能更直觀地理解財務數據。

雖然Python 在財務大數據分析中的應用面臨一些挑戰，但通過建立大數據平臺、提升數據質量、加強跨部門協作以及培養相關人才等措施，可以有效克服這些難點，發揮Python 在大數據分析中的強大能力。為了推動Python 在企業財務數據分析中的應用，同時需要加強校企合作，讓掌握Python 技術的研究人員深入企業一線，將該技術應用于實際的財務決策。此外，政府和行業協會也應該加大對Python 在財務應用的引導和支持力度，提高企業和財務人員對這一技術的認識和接受程度。

六、結論

Python 憑借卓越的數據操控與分析實力，在財務大數據中的應用中具有先進性、實用性，財務專業人員利用Python 不僅能深層次地提取和剖析有用信息，更能提升工作成效。其關鍵性體現在，通過對數據深度解析，揭示潛在的相關性，從而為公司的戰略決策提供堅實的數據依據。因此，我們有理由相信，Python 將在未來的財務大數據處理中發揮更大的作用。