基于Python的財務大數據素養提升探索和實踐研究

摘要：在當今迅速發展的信息技術領域，大數據能力已成為財務行業企事業單位用人需求的重要考量。本文以Python財務數據分析及應用實訓課為嵌入點，采用線下機房“學習—教授—再學習—實踐—拓展”一體化授課模式，探究如何提升財會類學生的財務大數據能力素養。按照財會數字化能力培養的不同要求，以學生為根本，圍繞應用知識為核心，重新構建了課程的知識體系，保障培養效果。首先，圍繞“基礎應用”“分析應用”“綜合應用”3個層次遞進模塊的財務大數據培養目標，構建分層次差異化的應用知識；其次，設置10類任務系列作為對應教學內容條線，采用多樣化的培養方法組織課前、課中、課后持續的完整教學培養體系；第三，突出立足財會應用需求、提升數據思維能力、案例驅動教學創新、過程性評價和結果性評價并重等實踐要點，將財會專業知識與大數據技術知識之間能力和素養目標有機融合，提高學生財務大數據應用的職場核心競爭力。

關鍵詞：財務大數據；數據素養；Python

中圖分類號：F23"""""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2025.06.056

0"引言

在數字經濟時代下，數據作為一種新型生產要素為社會的經濟發展起到了的重要作用。大數據對財務領域決策與資金管理的核心部門產生了重大沖擊。2024年影響中國會計行業的十大信息技術中，“會計大數據分析與處理”處于首位。數據價值的最大化實現，關鍵在于數據工作者需具備卓越的數據素養。對于財會類學生而言，作為未來經濟管理領域的生力軍，他們將在職業生涯中頻繁面對多樣且復雜的經濟與管理數據。因此，構建良好數據素養不僅是解鎖數據潛在價值的基石，更是增強他們在就業市場中的競爭力，以及激發其創業熱情與行動力的關鍵因素。學校需要思考如何使培養的學生擁有數據分析能力和應用的價值創造核心驅動力，具備高效率和競爭力的財會人才。

然而，傳統財務教育偏重理論與會計基礎，對數據分析與技術應用的重視不足。面對財務數據日益增長的復雜性與多樣性，傳統手段難以滿足現代財務專業人才的需求。鑒于此，探索大數據分析技術與財務教育的深度融合路徑，以及構建數據素養導向的財務人才培養模式，促進財會學生的就業，具有重要的現實意義及緊迫性。

在此背景下，本文以Python大數據工具探索財會類學生數據素養提升路徑的探索研究，為培養具備大數據獲取、分析和應用技能的財務專業人才提供支持。

1"財務大數據素養的內涵

數據素養是一種處理數據的多方面能力，它已成為一項在個人和職業生涯中都具有重要意義的基本技能。隨著數據價值的日益凸顯，數據素養（Data"Literacy）的概念框架與核心內容正經歷著持續的深化與拓展。這一概念，最初由Shields"M.于2004年引入，作為統計素養與信息素養的自然延伸，其邊界不斷向外擴展。近年來，學術界對數據素養的探討趨于多元化，強調其內涵的廣泛性和深度。

Carlson"J.等研究者深入剖析了數據素養所需的綜合能力體系，詳細列出了包含12項關鍵能力的清單：從基礎的數據庫操作技能、數據發現與采集能力，到進階的數據管理與組織、轉換與操作技巧；再到確保數據質量、管理元數據、促進數據復用及實踐應用的能力；此外，還涵蓋了數據保存策略、深入的數據分析、直觀的數據可視化表達，以及至關重要的數據倫理意識[1]。這一系列能力共同構成了數據素養的堅實基石，為個體在數據驅動的時代中有效工作與生活提供了有力支持。

Kim"J、Hong"L和Evans"S的最新研究為高等教育領域的數據素養評估帶來了新視角，他們通過精心設計的量表，專注于測量學生在數據素養方面的自我效能感。這項研究不僅豐富了數據素養的理論框架，還為教育實踐提供了寶貴的參考[2]。該量表由31個精心挑選的項目組成，這些項目緊密圍繞學生在面對數據處理任務時的自信程度展開。通過因素分析，研究者們將這些項目歸納為3個核心因素：數據識別、數據處理以及數據管理和共享。

2"財務大數據素養的培育現狀分析

相關學者在對比中美兩國高校數據素養教育的現狀后，提出了深刻的見解。相較于發達國家，我國的高校數據素養教育體系尚處于初創與探索階段，其全面構建包括有效的培養模式及科學的評估體系在內的完整框架，無疑是一個既具挑戰性又意義重大的長遠任務，需要教育界與社會各界的共同努力與持續投入。

當前教學內容趨于保守，過度聚焦于會計基礎理論與傳統技能如財務報表編制、審計、稅務等的傳授。在課堂互動與實踐環節，對新興技術如大數據分析、數據挖掘及人工智能應用的探索顯得不足。鑒于數字化和數據驅動的時代背景，既有課程體系已難以契合快速演進的技術與行業要求，亟須全面革新以匹配市場變遷。同時，教學模式上，融合教師講授、協同學習及學生自主探索的綜合方法應用不足。

在財會專業學生群體中，對于大數據相關語言的學習普遍存在畏難情緒。學生基礎參差不齊，面對挑戰時易產生退縮心理，學習興趣與主動探索精神欠缺。面對問題時，學生往往缺乏獨立思考與深入分析的能力，難以將實際問題轉化為數學模型，制約了其運用大數據工具進行編程實踐的能力。

此外，數字化教學資源的匱乏也是一大瓶頸。大數據分析依賴于龐大的數據集，但其獲取與存儲均面臨技術挑戰。若缺乏必要的硬件支持與實踐平臺，則數據素養的培養效果將大打折扣。加之現代化教學設施、教材與軟件的不足，學生難以全面接觸并掌握大數據分析、人工智能等前沿技術的實際操作，導致畢業后技能與職場需求之間存在顯著差距。

師資隊伍方面，面對“大智移云區”等新興技術的沖擊，財務教師亟須完成向“數智化”的轉型。理想的財務教師應是集數據分析能力、編程技能與財務管理知識于一體的復合型人才。然而，當前既精通會計又掌握大數據技術的教師資源稀缺，直接影響了數字化課程的教學質量與深度，整體教學水平仍有巨大的提升空間。

3"Python在財務大數據中的應用價值

在眾多數據分析工具中，Python獨樹一幟，其作為開源編程語言的特性賦予了其獨特優勢。Python以其簡潔的編程結構和強大的解釋性能力脫穎而出，能夠高效地對各類數據進行自動挖掘、分析及編程處理，成為連接數據科學與財務管理的橋梁。

3.1"Python語言和財務大數據的契合價值

Python語言之所以在財務大數據基礎課程中占據重要地位，緣于其獨特魅力與顯著優勢。其語法簡潔直觀，極大地提升了代碼的可讀性與易維護性，減少了編程錯誤，降低了調試成本。此外，Python龐大的標準庫與第三方庫生態系統，為快速實現數據處理、分析及可視化等功能提供了堅實支撐。作為一種跨平臺語言，Python能夠無縫適應多種操作系統環境，確保了應用的廣泛兼容性與靈活性[3]。Python與眾多大數據框架及工具緊密集成，為處理海量財務數據提供了強大支持。Python強大的數據分析和可視化能力，通過豐富的函數與庫，使復雜財務數據得以直觀展現，為決策制定提供了有力依據。

3.2"Python在財務數據獲取和處理中的應用價值

Python在財務數據獲取和處理中展現出了卓越的能力，它通過內置的pandas庫輕松讀取各種格式的財務數據文件，并利用requests等庫調用API接口獲取實時數據。在數據處理環節，Python不僅擅長數據清洗，而且能實現數據的轉換與標準化，確保數據的一致性和可比性。通過groupby、sum、mean等函數，Python能夠高效地進行數據聚合與匯總。Python支持深入的財務數據分析，包括比率分析、趨勢分析和比較分析等，并利用matplotlib、seaborn等可視化庫將分析結果直觀呈現。此外，Python還具備自動化生成財務報表的能力，通過ReportLab、XlsxWriter等庫，可以根據處理后的數據快速生成標準化的財務報表。

3.3"Python在財務數據可視化中的應用價值

Python在財務數據可視化領域同樣表現出色，其多樣化的可視化庫為財務專業人員提供了豐富的選擇。通過Matplotlib、Seaborn等庫，用戶可以輕松創建折線圖、柱狀圖、餅圖等多種圖表形式，直觀展示財務數據的特征與趨勢。同時，Plotly、Bokeh等交互式可視化庫更是讓數據探索與分析變得更加生動有趣。Python還提供了利用Geopandas、Folium等庫，實現財務數據與地理信息的無縫融合，直觀呈現地域間的財務差異與動態趨勢，為跨區域財務分析與決策提供了有力支持。總之，Python以其強大的可視化能力，為財務數據的直觀呈現與深入分析開辟了新路徑。

4"財務大數據素養提升思路和實踐

4.1"財務大數據素養提升思路

在課題組前期工作成果與深入討論的基礎上，聚焦于面向數據素養強化的Python課程教學改革策略，特別針對財務管理、會計及審計專業的學生群體，探索并實施了一種以實際應用為導向的任務驅動教學法。此教學法旨在通過精心設計一系列與財務實踐緊密相關的項目，將課程內容與關鍵知識點巧妙融入其中，實現知識的邊學邊用、學以致用。

課題組采用分階段、遞進式的教學路徑，確保學生能夠在完成一系列逐步深入的任務過程中，全面掌握Python在財務領域的各項應用技能。教學過程中，積極引入問題導向的研討式教學模式，這一模式不僅強調Python編程語言的實踐操作性，還通過問題引導、深入剖析知識點以及促進課堂內外的互動討論，極大地增強了教學的互動性和學生的主動參與度。這一系列教學改革措施旨在全面提升教學質量與效果，為學生的職業發展奠定堅實的基礎，使他們在未來的財務工作中能夠游刃有余地運用Python技術提升工作效率與數據洞察力。

4.2"財務大數據素養提升實踐

為了深化財會專業學生數據素養的培養路徑，本文以Python財務數據分析及應用實訓課程為核心切入點，實施了一種創新的線下機房“學習—教授—再學習—實踐—拓展”綜合教學模式。該模式緊密圍繞財會數字化的分級能力培養目標，精心構建了層次分明的知識體系與應用技能，確保教學內容與差異化的教學理念相契合，并通過靈活多樣的教學方法協同作用，以最大化教學效果。同時注重學生學習過程的跟蹤與反饋，通過集合式的教學策略，如案例分析、小組討論、實操演練等，激發學生的學習動力與參與感。這種模式不僅促進了學生對Python在財務數據分析中應用的深入理解，還鼓勵他們在實際操作中不斷探索與創新，從而有效推動教學目標的全面達成。

在實訓學時有限的條件下，既要完成基礎能力訓練，又要完成高階性和創新性的課程目標，因此本文在課程實踐上進行了重構。首先，圍繞“基礎應用”“分析應用”“綜合應用”3個層次遞進模塊的財務大數據培養目標，構建分層次差異化的應用知識；其次，設置10類任務系列作為對應教學內容條線，采用多樣化的培養方法組織課前、課中、課后持續的完整教學培養體系；第三，突出立足財會應用需求、提升數據思維能力、案例驅動教學創新、過程性評價和結果性評價并重等實踐要點，將財會專業知識與大數據技術知識之間能力和素養目標有機融合，提高學生財務大數據應用的職場核心競爭力。Python在財務大數據素養提升中的教學實踐實施如圖1所示。

4.2.1"聚焦財會應用能力的實訓設計

為契合財會專業的實際需求，課程設計緊密圍繞以學生為根本，以應用知識為核心，重新構建了課程的知識體系，保證培養效果。課題組將實訓教學內容細化為“基礎應用”“分析應用”與“綜合應用”3大模塊，旨在無縫融合財會專業知識與大數據技術，確保學生既能掌握Python編程基礎，又能深化數據分析技能，最終形成系統性的財務數據分析思維，有效應對財務會計、管理會計及綜合應用等挑戰。此設計基于深入的課程分析與知識體系構建，確保教學目標與內容的高度一致與融合。

4.2.2"強化數據思維能力的策略實施

針對不同教學模塊，實施差異化教學策略，運用“項目+任務+情境”的學生主導模式，激發自主學習潛能。在“基礎應用”階段，鼓勵學生自主學習，理解數據特性與Python基礎工具；進入“分析應用”，則以項目任務為導向，逐步提升編程技能；至“綜合應用”層面，則通過完整的數據處理流程，培養學生的解構與解決問題能力，增強對“數智”新生態的認知與自信。此過程不僅關注知識傳授，更重視價值體驗與數據思維的培養。

4.2.3"案例引領的教學創新實踐

案例驅動教學法是提升學生實踐與創新能力的關鍵。通過引入實際財務問題與科研案例，結合Python強大的計算生態，有效緩解傳統教學中理論與實踐脫節的問題。實訓以真實項目、典型工作任務為載體，引導學生將財會問題數字化，深化Python應用。采用項目化、模塊化教學，確保教學內容的時效性與實用性。此外，拓展任務等提升環節，進一步鞏固學生對Python與財會知識融合的理解，培養其開放性解決問題的能力[4]。

4.2.4"過程與結果平衡的教學評價體系

課題組構建了多元一體的教學評價體系，兼顧過程性評價與結果性評價，以全面反映學生的學習成效。評價體系充分考慮課程特性、教學活動規律，融合課堂討論、實訓任務、階段性測試及綜合考核等多元化評價指標，旨在激發學生的主動學習動力與創新思維。這一評價體系不僅評價學習成果，更關注學習過程中的成長與變化，確保評價的全面性與公正性。

5"結語

強化策略，該策略巧妙地將Python編程技能與財務大數據處理技術深度融合于實際業務情境中。通過這一途徑，旨在激發學生對現實問題解決興趣，突出立足財會應用需求、提升數據思維能力、案例驅動教學創新、過程性評價和結果性評價并重等實踐要點，有效提升財務相關專業學生的實踐能力和適應行業需求的能力。借助Python編程與數據處理技術的掌握，學生將能夠嫻熟地運用各類Python工具與庫，對財務數據進行深度剖析與直觀可視化呈現。大數據素養能力的養成不僅賦能學生在財務風險管理中作出精準判斷，還為決策提供強有力的數據支持，從而顯著增強學生在應對大數據時代復雜挑戰時的實戰解決能力。

通過研究，要突破性地提升財會類學生大數據素養，必須要注重以下幾個方面。首先，學校層面需要重視學生的數據素養需求，完善整個培養體系，保障經管類學生的數據素養教育，學生才能有機會提高獲取數據和運用數據的能力，增強就業競爭力。其次，加強經管理教師的數據素養提升，完善教師教學方式的多樣性，提高教師科研數據的快捷性和支撐力。第三，學校需要加大投入建立大數據實驗室等配套硬件設施作支撐，學生和教師才可以獲得海量的數據，進行數據挖掘和數據分析，才能提高其處理數據的能力，從而催生其提高數據素養的動力。最后，加強產學研提升數據應用能力，讓學生步入企業并結合企業財務狀況，更深入挖掘有價值的數據，對其進行深入分析，不僅提高工作效率，更重要的是可以分析出數據背后隱含的相關關系，為企業經營決策提供有力支持[5]。

參考文獻

［1］高波，肖智，鄭文軍，等.面向財經類學生數據素養提升的課程教學探索——以統計學為例[J].創新與創業教育，2024，15（03）：137-142.

[2]Kim"J，Hong"L，Evans"S.Toward"measuring"data"literacy"for"higher"education：Developing"and"validating"a"data"literacy"self‐efficacy"scale[J].Journal"of"the"Association"for"Information"Science"and"Technology，2024，75（8）：916-931.

[3]王憲.基于Python的財務大數據基礎教學改革研究[J].遼寧高職學報，2024，26（04）：55-58.

[4]吳曉霞.“課程思政+大數據”視域下的新財會專業課程建設——以Python在財務中的應用課程為例[J].職業教育，2023，22（03）：51-59.

[5]班妙璇.Python在企業財務數據分析中的應用[J].現代商貿工業，2023，44（12）：58-60.