Python在財務(wù)大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

李苗

隨著社會發(fā)展速度加快，各行業(yè)信息化和智能化發(fā)展的趨勢也逐漸明顯，這對于以往的財務(wù)工作而言，實際上是一種前所未有的行業(yè)沖擊。在當下的財務(wù)工作當中，各種計算機軟件都可以替代人工處理賬務(wù)，且先進的信息處理技術(shù)也能夠為用戶提供十分精準的財務(wù)分析數(shù)據(jù)。在這樣的環(huán)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(wù)工作結(jié)合起來能夠有效提升工作效率，因此本文研究了Python在財務(wù)大數(shù)據(jù)當中應(yīng)用的相關(guān)細節(jié)。先闡述了現(xiàn)代企業(yè)當中財務(wù)大數(shù)據(jù)工作的重要性、財務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用形式，又提出了財務(wù)大數(shù)據(jù)在應(yīng)用時存在的問題以及相應(yīng)解決方案、財務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方式及策略。最終集合實際案例分析了Python在財務(wù)大數(shù)據(jù)當中應(yīng)用的具體方案，希望能夠為相關(guān)工作的優(yōu)化提供合理參考。

企業(yè)戰(zhàn)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(yè)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(fā)展狀態(tài)，各行業(yè)的競爭都十分激烈，在這樣的環(huán)境下，企業(yè)財務(wù)部門就整我這企業(yè)經(jīng)營命脈，經(jīng)濟效益的提升和優(yōu)化都需要最好財務(wù)大數(shù)據(jù)相關(guān)工作。

一、現(xiàn)代企業(yè)當中財務(wù)大數(shù)據(jù)工作的重要性

（一）提高企業(yè)經(jīng)營效率

財務(wù)管理工作本身的邏輯性和滲透性都很強，在企業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的方面能夠產(chǎn)生舉足輕重的作用。企業(yè)本身需要提高對相關(guān)工作的重視程度，這樣才能優(yōu)化企業(yè)經(jīng)營效率，自身也能獲得長遠穩(wěn)定的發(fā)展。在當下的大數(shù)據(jù)環(huán)境當中，大數(shù)據(jù)本身的分析速度對企業(yè)的經(jīng)營管理來講提出了更高要求。直到上世紀90年代，傳統(tǒng)的企業(yè)想要編制年度財務(wù)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(tǒng)的財務(wù)工作方式效率過低，不利于企業(yè)在競爭積累的行業(yè)環(huán)境當中取得更高發(fā)言權(quán)，但在將財務(wù)大數(shù)據(jù)投入應(yīng)用，并與Python配合落實工作，最終就能夠有效提升企業(yè)的戰(zhàn)略管理效率。

（二）優(yōu)化企業(yè)管理效果

財務(wù)大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢在于能夠?qū)⒏黝愘Y源收集、分析之后，通過海量數(shù)據(jù)分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。從中整理出會對企業(yè)產(chǎn)生有利影響的信息，并深入分析企業(yè)可能面臨的經(jīng)營問題。最終輔助財務(wù)部門工作人員得知企業(yè)財務(wù)風險，有針對性地滿足企業(yè)財務(wù)需求，最終制定出前瞻性更強的分析報告。

（三）促使企業(yè)資源配置合理化

在信息技術(shù)發(fā)展的過程中，大數(shù)據(jù)分析模式對資源配置來講能夠產(chǎn)生促使其合理化發(fā)展的效果。在企業(yè)的財務(wù)工作中落實也能夠改善傳統(tǒng)財務(wù)管理和經(jīng)營的弊端，尤其是互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)獲得行業(yè)變化信息以及相關(guān)數(shù)據(jù)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(nèi)部資源流動。在這一過程中，企業(yè)閑置資源會流動起來，技術(shù)人員只需要在Python的輔助下，促使資源實現(xiàn)科學配置即可。

二、財務(wù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用形式

（一）數(shù)據(jù)采集

在大部分行業(yè)企業(yè)的經(jīng)營管理工作落實過程中，財務(wù)大數(shù)據(jù)分析的工作重點之一就是數(shù)據(jù)采集工作。這項工作的落實需要企業(yè)財務(wù)管理體系完善，這樣才能保障基本的數(shù)據(jù)收集工作穩(wěn)定且全面。需要注意的是，在對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)進行分析的過程中，技術(shù)人員應(yīng)始終保持數(shù)據(jù)終端系統(tǒng)和倉庫數(shù)據(jù)信息的重視程度，將兩者整合，才能保持后續(xù)數(shù)據(jù)信息輸入的全面性。同時在數(shù)據(jù)信息分析管理的過程中，應(yīng)高度重視數(shù)據(jù)內(nèi)容真實程度，為后續(xù)工作落實提供保障。

（二）數(shù)據(jù)分析

在數(shù)據(jù)采集工作完成之后，技術(shù)人員就要對收集到的數(shù)據(jù)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(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)信息，為后續(xù)企業(yè)經(jīng)濟效益提升提供保障。顯然，數(shù)據(jù)分析是財務(wù)大數(shù)據(jù)在企業(yè)經(jīng)營過程中的主要應(yīng)用形式，工作細節(jié)就是將收集到的財務(wù)信息傳輸?shù)絇ython當中，在軟件的輔助下落實分析工作，后續(xù)技術(shù)人員只需要對結(jié)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(xiàn)對數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理，需要在分析和統(tǒng)計階段提升價值。

三、財務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用問題及解決方案

（一）企業(yè)對財務(wù)大數(shù)據(jù)重視程度低

雖然當下大部分企業(yè)管理工作已經(jīng)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(tǒng)的工作理念和模式，這也是導(dǎo)致財務(wù)大數(shù)據(jù)分析工作在企業(yè)當中落實困難的主要原因。

為促使財務(wù)大數(shù)據(jù)能夠?qū)ζ髽I(yè)戰(zhàn)略管理工作起到有效的輔助作用，企業(yè)管理人員理應(yīng)提高對這方面工作的重視程度。如：某企業(yè)在落實財務(wù)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略管理工作的過程中，結(jié)合自身經(jīng)營的實際情況，對相關(guān)工作進行了系統(tǒng)建設(shè)。并將這項內(nèi)容納入到企業(yè)整體規(guī)劃當中。工作方式調(diào)整之后，該企業(yè)管理人員一改以往的重視生產(chǎn)的情況，積極地在企業(yè)內(nèi)部宣傳財務(wù)大數(shù)據(jù)重要性，促使整個企業(yè)工作人員都對財務(wù)大數(shù)據(jù)形成正確認識。

（二）缺乏完善制度體系

在如今的企業(yè)經(jīng)營發(fā)展過程當中，雖然財務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)普遍落實到了戰(zhàn)略管理工作當中，但依舊有大部分企業(yè)沒有建立完整的財務(wù)大數(shù)據(jù)制度，且也沒有在第一時間明確企業(yè)內(nèi)各崗位之間的權(quán)責。這會導(dǎo)致工作人員，在后續(xù)財務(wù)分析工作落實的過程中，面臨數(shù)據(jù)信息不完整的情況。這樣的數(shù)據(jù)信息不僅無法為企業(yè)決策部門提供幫助，還會產(chǎn)生誤導(dǎo)的影響。由于財務(wù)大數(shù)據(jù)制度體系不完善，財務(wù)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(jīng)驗實際上不足以準確地判斷企業(yè)發(fā)展規(guī)律，很容易產(chǎn)生分析結(jié)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(yè)的做法為例，該企業(yè)現(xiàn)制定了相應(yīng)的制度體系，與原本的體系結(jié)合起來應(yīng)用，這樣既能夠提升財務(wù)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計效果，也不至于在兩種制度轉(zhuǎn)變的過程中影響企業(yè)經(jīng)濟效益。同時該企業(yè)還積極地構(gòu)建了科學性較強的大數(shù)據(jù)體系，與企業(yè)實際工作情況結(jié)合起來，制定了相應(yīng)發(fā)展規(guī)劃。為加快工作落實速度，技術(shù)人員還借鑒了其他企業(yè)的成功經(jīng)驗，與企業(yè)自身實際情況結(jié)合調(diào)整之后，配合原本的財務(wù)大數(shù)據(jù)體系建立了相應(yīng)的監(jiān)督制度體系，為后續(xù)結(jié)果的準確性和可靠程度都提供了良好依據(jù)。

（三）財務(wù)大數(shù)據(jù)適用范圍窄

雖然當前的財務(wù)大數(shù)據(jù)普遍被應(yīng)用在企業(yè)戰(zhàn)略管理工作當中，但在實際的財務(wù)大數(shù)據(jù)運行過程中，工作人員的認知比較片面。經(jīng)營主體在應(yīng)用財務(wù)大數(shù)據(jù)的過程當中，其覆蓋面積也不夠廣泛。企業(yè)本身對財務(wù)大數(shù)據(jù)全面性要求又比較高，因此需要工作人員綜合考慮企業(yè)管理各方面因素，才能完全將企業(yè)財務(wù)信息反映出來。

為拓寬財務(wù)大數(shù)據(jù)的適用范圍，某企業(yè)收集了企業(yè)之外的市場大數(shù)據(jù)信息，在分析內(nèi)部數(shù)據(jù)的同時也利用市場數(shù)據(jù)提升了自身競爭力，這顯然能夠拓寬財務(wù)大數(shù)據(jù)的適用范圍，有一舉多得的效果。

（四）工作細節(jié)缺乏創(chuàng)新

財務(wù)大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性比較強，企業(yè)需要合理利用財務(wù)大數(shù)據(jù)，這樣才能為自身發(fā)展提供前瞻性更強的策略。大部分企業(yè)在財務(wù)創(chuàng)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(yè)的經(jīng)驗，與本企業(yè)實際情況適應(yīng)程度不高。

具體的創(chuàng)新方式可以某企業(yè)的做法為例，該企業(yè)從融資工作入手，轉(zhuǎn)變了原本的單一資金籌措模式，充分利用財務(wù)大數(shù)據(jù)平臺展開工作，吸引投資者的支持，輔助企業(yè)獲得更高經(jīng)濟效益。同時還實行了動態(tài)財務(wù)封建監(jiān)督工作，要求獲得更多數(shù)據(jù)支持，并定期對市場進行精細化調(diào)研，最終通過制定細致的營銷計劃降低企業(yè)管理風險。

四、財務(wù)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方式和策略

（一）加強分析智能的有效轉(zhuǎn)變

在新經(jīng)濟形勢下，企業(yè)有必要加強對經(jīng)營管理活動形式的分析，想要實現(xiàn)對財務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用水平的提升，就需要加強對相關(guān)工作的職能以及作用分析，這樣更有利于發(fā)揮財務(wù)管理能力，可以為企業(yè)決策提供科學參考。

（二）提高分析應(yīng)用水平

企業(yè)管理人員需要加大力度為財務(wù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用創(chuàng)造良好的氛圍以及應(yīng)用條件，從工作人員本身的需求入手，可以構(gòu)建數(shù)據(jù)分析應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)。財務(wù)管理人員本身也要加強數(shù)據(jù)分析工作的應(yīng)用，為提升效果，可以將數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)平臺

建立財務(wù)大數(shù)據(jù)平臺時十分有必要的做法，當下“互聯(lián)網(wǎng)+會計”的財務(wù)管理模式幾乎已經(jīng)在各企業(yè)當中形成了普及的趨勢，隨著企業(yè)規(guī)模的擴大，粗腰處理的信息以及數(shù)據(jù)量也有所提升。為緊跟時代發(fā)展，建立大數(shù)據(jù)處理平臺是十分有必要的做法，同時要求企業(yè)各部門都主動在云端上傳部門數(shù)據(jù)，這樣財務(wù)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(tǒng)開發(fā)

通常情況下，企業(yè)都是根據(jù)以往的市場價格變動等信息完成財務(wù)預(yù)算工作，但容易受到外界因素的影響，導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生得不夠及時。針對這樣的情況，企業(yè)有必要加快促進智能系統(tǒng)開發(fā)工作落實，以便于后續(xù)對市場進行更準確合理的預(yù)算，將財務(wù)大數(shù)據(jù)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(xù)增長，到2021年已經(jīng)超過10.5%的用戶使用這種編程語言。這些數(shù)據(jù)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(wěn)定。

2.行業(yè)現(xiàn)狀

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

3.研究意義

我國大部分新聞出版企業(yè)發(fā)展形勢都能夠從其經(jīng)濟效益判斷，但經(jīng)濟效益不僅會受到業(yè)務(wù)量影響，還與財務(wù)數(shù)據(jù)存在關(guān)系。為更便捷地把控資金，行業(yè)內(nèi)工作人員可以將優(yōu)化出版行業(yè)營業(yè)收入出發(fā)，將Python與財務(wù)工作結(jié)合起來使用，深入的分析營業(yè)收入和期間費用之間的關(guān)系以及關(guān)聯(lián)程度。結(jié)合實際情況找出營業(yè)收入優(yōu)化的具體方式，并為后續(xù)出版行業(yè)的發(fā)展作出貢獻。

（二）數(shù)據(jù)分析方式選擇

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

（三）數(shù)據(jù)分析過程

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

1.四種包導(dǎo)入

使用Python展開工作的第一步就是導(dǎo)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(chǔ)包，其中包含強大的N維數(shù)組對象Array，且擁有比較成熟的函數(shù)庫，能夠存儲工作中產(chǎn)生的大型矩陣，即矩陣數(shù)據(jù)類型和矢量處理工作等。

Pandas是Python中的一個數(shù)據(jù)分析包，能夠在NumPy的基礎(chǔ)上配合應(yīng)用。其中包含大量的數(shù)據(jù)模型，這也是促使Python分析數(shù)據(jù)更加便捷的有效方式。

Matplotlib是在數(shù)據(jù)處理之后能夠利用條形圖和直方圖相互配合，測試數(shù)據(jù)觀察更加直觀，簡單講就是Matplotlib能夠促使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加直觀地展現(xiàn)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(shù)以及數(shù)組的運算。不僅如此，他還能和大部分Python庫結(jié)合展開工作，機動性比較強。

2.使用pandas讀數(shù)

在系統(tǒng)中導(dǎo)入需要使用的庫函數(shù)之后，技術(shù)人員就能夠順利讀取從CSMAR摘錄的csv數(shù)據(jù)，這是為后續(xù)數(shù)據(jù)分析工作落實準備工作的主要方式之一。同時需要應(yīng)用的就是pandas數(shù)據(jù)包，這種數(shù)據(jù)包在工作中的作用是能夠?qū)sv文件當中的data讀出來。

3.轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)作為x軸元素，而營業(yè)收入則作為y軸元素，最終進行數(shù)據(jù)組合就能夠達到目的，具體的函數(shù)表達方式如下：

y=α+βX1+γX2+δX3

4.劃分訓(xùn)練以及測試集

在工作落實的過程中，需要將數(shù)據(jù)前40%作為訓(xùn)練集，而后60%則要作為測試集使用。其中的訓(xùn)練集是作為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)使用，同時還能輔助建立模型。對于訓(xùn)練已經(jīng)完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，測試機也能夠比較可觀的對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能測試集進行客觀性較強的評價，工作人員最終根據(jù)實際情況選擇相應(yīng)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(shù)據(jù)分片函數(shù)，在實際試驗過程中，技術(shù)人員選擇了200條數(shù)據(jù)，其中的訓(xùn)練集有80條，而測試集則有120條。

5.循環(huán)多元回歸模型

從本質(zhì)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?qū)?yīng)用于測試的數(shù)據(jù)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(xùn)練結(jié)果，則能夠準確的計算并掌握變量對營業(yè)收入產(chǎn)生的影響，后續(xù)只需要有針對性地進行優(yōu)化即可。

6.對比預(yù)測數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)的差異

在預(yù)測結(jié)果得出之后，案例中工作人員利用Matplotlib當中具備的數(shù)據(jù)可視化功能，使用這種數(shù)據(jù)包更加清晰的展示預(yù)測和訓(xùn)練結(jié)果之間的差異，方便技術(shù)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(jié)語

綜上所述，將Python與財務(wù)大數(shù)據(jù)結(jié)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(yè)戰(zhàn)略管理工作的落實效益有效提升，實現(xiàn)經(jīng)濟效益最大化，同時也能夠不斷提升企業(yè)在市場競爭當中的地位，獲得穩(wěn)定發(fā)展。

（作者單位：陜西財經(jīng)職業(yè)技術(shù)學院）