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

肖穎

Python是一種獨特的編程語言，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。正是因為Python技術(shù)的出現(xiàn)，企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)管理工作變得更加高效，為促進企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展貢獻了較大的力量。本文以Python技術(shù)為研究視角，探討其在財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與分析中的應(yīng)用，對于企業(yè)優(yōu)化和改善財務(wù)管理中的問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)都將這項技術(shù)結(jié)合自身的業(yè)務(wù)特點進行了深度的融合，在企業(yè)運營的過程中，不可避免的會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，如果不對這些數(shù)據(jù)信息進行良好的整理和分析，將會錯失掉較多可以抓住的發(fā)展機遇，而且也不容易避免潛在的風(fēng)險。Python技術(shù)具有動態(tài)類型、動態(tài)綁定、可視化等數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢，在企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)管理中具有巨大的作用，將其應(yīng)用在財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與分析中，既是時代發(fā)展的必然趨勢，也是企業(yè)得以持續(xù)進步的基本條件。

一、Python技術(shù)概述

（一）Python技術(shù)的內(nèi)涵

Python是一種計算機編程語言，相比于JAVA、C語言、C++等來說，Python相對于較為簡單，能夠在普通大眾中普及開來。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，由于其簡單易學(xué)、可視高效的特點讓其在短時間內(nèi)做為專業(yè)科學(xué)計算的研究機構(gòu)日益增多。此外，由于Python的可擴展性，也可以給C語言、C++等擴展新的功能和數(shù)據(jù)類型，從而極大的提升了各類計算機編程語言的編程效率和質(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的優(yōu)勢，主要是因為其數(shù)據(jù)分析庫較為全面，內(nèi)置了大量的庫和數(shù)據(jù)類型，在數(shù)據(jù)分析方面非常全面且高效，比如對于一個幾千萬行的CVS數(shù)據(jù)的處理，利用Python技術(shù)來進行處理，只需要10秒鐘左右，這是其他數(shù)據(jù)處理軟件所不能達到的高效，為企業(yè)的各項管理大大降低了時間成本?？傊琍ython技術(shù)在企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘與分析中的應(yīng)用，將會大大的提升企業(yè)運營的效率，幫助自身得到快速的發(fā)展。

（二）Python技術(shù)的特征

實際上，Python技術(shù)是一種開源的弱類型腳本語言，其功能簡潔、功能強大，比其他計算機語言要更加友好，其特征主要包含以下幾個方面，本文接下來對此進行一一闡述。

1.語言簡潔，功能強大

Python編程語言的簡潔性讓其得到了廣泛的應(yīng)用，比如網(wǎng)絡(luò)開發(fā)、圖形用戶界面開發(fā)、Web全棧開發(fā)，甚至是游戲開發(fā)，Python語言都能起到極大的作用，這些領(lǐng)域的深度應(yīng)用充分說明了Python技術(shù)的功能強大性。針對網(wǎng)絡(luò)開發(fā)方面，Python內(nèi)置了較多的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)協(xié)議庫，這使得其成為了一個強大的網(wǎng)絡(luò)編程工具，包括Socket、urllib等;針對Web全棧開發(fā)方面，其功能同樣不可小覷，僅僅只是一個Plone就能讓W(xué)eb全棧開發(fā)受益無窮;針對游戲開發(fā)，其主要應(yīng)用就是集中在會員登錄系統(tǒng)、游戲裝備交換系統(tǒng)等一些輕應(yīng)用方面?？傊?，Python語言功能強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，多國銀行以及企業(yè)都在使用它對財務(wù)數(shù)據(jù)分析進行深度的應(yīng)用。

2.兼容性強

Python技術(shù)本身就具有較強的兼容性，可以將各種科學(xué)技術(shù)的優(yōu)點進行吸收和借鑒，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)用在財務(wù)數(shù)據(jù)管理中時，Python技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析，要從源代碼開始進行運行，將數(shù)據(jù)源代碼轉(zhuǎn)化成計算機可識別的字節(jié)符，從而讓數(shù)據(jù)信息變得更加可視化和可讀性?？傊?，Python技術(shù)由于與計算機技術(shù)進行優(yōu)勢互補，讓該項技術(shù)變得更加完善，讓Python技術(shù)在財務(wù)數(shù)據(jù)分析中變得更加高效。

3.面向?qū)ο筝^為豐富

總的來說，Python是完全面向?qū)ο蟮恼Z言，這些對象包括函數(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，實現(xiàn)源代碼復(fù)用性的增強。當(dāng)然，雖然說是完全面向?qū)ο?，但是在針對具體對象時，在面向的強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

Python技術(shù)具有較多的數(shù)據(jù)挖掘和分析優(yōu)勢，總的來說，主要是以下三個方面：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)分析處理語言主要是R語言，這種語言在計算、繪圖方面具有較多優(yōu)點和便捷之處，但是沒有產(chǎn)品構(gòu)建能力。與R語言相比，Python語言不僅在數(shù)據(jù)挖掘、整理、分析等方面具有先天上的優(yōu)勢，同時也具備產(chǎn)品構(gòu)建能力，這使得Python語言深受當(dāng)前程序員的喜愛。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，Python語言正在取代R語言成為數(shù)據(jù)分析以及機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的主流，R語言已經(jīng)無法滿足時代發(fā)展的需求;二是Python語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語言的程序包資源十分豐富，且在Python社區(qū)里進行保存，可以被程序員進行直接調(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)者迅速的入門和熟練;三是Python語言具有開源性，可以在多個平臺平穩(wěn)運行，即使不是Python的編程者也可以很輕松的應(yīng)用其進行數(shù)據(jù)分析，極大的縮減了學(xué)習(xí)成本，降低了開發(fā)門檻。

當(dāng)然，Python語言仍舊存在著不可避免的劣勢，由于Python語言是一種解釋型語言，因此比編譯型語言的代碼運行慢很多，針對一些延遲要求較低的小型應(yīng)用中，使用C++語言可能會更加適合。此外，Python語言對于高并發(fā)、多線程的應(yīng)用程序編寫也不適合，主要是受限于自身的解釋器。

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

Python在企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方面的應(yīng)用優(yōu)勢十分凸顯，網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)語言為財務(wù)數(shù)據(jù)信息采集奠定了堅實的基礎(chǔ)，而開源語言的特性提供了極為豐富的API工具，將Python做為擴展工具，應(yīng)用在C語言、C++等語言中，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)勢讓Python應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘中成為了不二之選。

針對Python在財務(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進行功能實現(xiàn)，比如在HTML頁面分析以及關(guān)鍵信息提取方面，操作人員可以使用Beautiful Soup庫來進行實現(xiàn);在HTM頁面提交方面，操作人員可以使用requests庫將網(wǎng)絡(luò)請求進行自動提交來實現(xiàn)這個功能。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。

針對大范圍的財務(wù)數(shù)據(jù)信息采集，就需要利用scraper架構(gòu)來進行功能實現(xiàn)，并且根據(jù)企業(yè)的各項實際財務(wù)現(xiàn)狀，比如銷售額、支出額、產(chǎn)品價格等信息進行深度的數(shù)據(jù)挖掘，為后面的數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。當(dāng)然，要想對企業(yè)的各項財務(wù)數(shù)據(jù)信息進行有效收集，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)站通過爬蟲來獲取數(shù)據(jù)的時候所面臨著的限制，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HTML頁面信息進行有效獲取，在將HTML頁面信息充分的挖掘出來之后，將這些數(shù)據(jù)信息保存好，以便于接下來的數(shù)據(jù)分析工作的開展。

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

針對Python在財務(wù)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，本文主要是對企業(yè)的營業(yè)收入來進行數(shù)據(jù)預(yù)測，在這個方面，本文需要首先選定數(shù)據(jù)預(yù)測模型，因此，接下來本文從數(shù)據(jù)分析方法以及數(shù)據(jù)分析過程等兩個方面來闡述Python在財務(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

對財務(wù)數(shù)據(jù)進行分析需要首先確定預(yù)測模型，這種模型是一種利用數(shù)學(xué)語言來描述事物之間的內(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，針對不同數(shù)據(jù)處理的預(yù)測模型多種多樣，需要依據(jù)數(shù)據(jù)類型的特色來進行有效選擇，常用的模型主要包括灰色預(yù)測模型、回歸模型、組合預(yù)測模型等，本文結(jié)合企業(yè)營業(yè)收入的具體特性，選用組合預(yù)測模型做為數(shù)據(jù)分析的方法，這種模型旨在將多個單一的數(shù)據(jù)進行組合，并計算它們的權(quán)重，然后通過函數(shù)公式來計算預(yù)測結(jié)果，信效度都較高。

（二）數(shù)據(jù)分析的過程

本文中所選用的財務(wù)數(shù)據(jù)來自市場上的幾家具有代表性的企業(yè)，主要從這幾家企業(yè)所批露的財務(wù)報表中的營業(yè)收入、銷售費用、管理費用、財務(wù)費用等接近200條數(shù)據(jù)做為樣本，現(xiàn)將Python一般應(yīng)用過程闡述如下。

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，就需要做好前期數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備，也就是說要將Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等四種包導(dǎo)入Python軟件中。針對Numpy包，其功能主要實現(xiàn)存儲和處理大型數(shù)據(jù)矩陣，因為其是Python進行科學(xué)計算的基礎(chǔ)包，并擁有較為成熟的函數(shù)庫，因此要想實現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)計算，這個包的導(dǎo)入必不可少;針對Pandas包，主要是為了提升Numpy包的計算效率，其內(nèi)含多種數(shù)據(jù)模型，可以讓Python在數(shù)據(jù)分析時更加便捷;針對Matplotlib包，是把數(shù)據(jù)進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)計圖表的形式呈現(xiàn)出來，變得更加直觀;針對Scikit-learn包，是一種能實現(xiàn)多維線性運算的工具，也可以將其與其他Python庫進行有效連接，從而實現(xiàn)高效高質(zhì)量的運算。

2.數(shù)據(jù)導(dǎo)入

在這個環(huán)節(jié)，需要使用的是Pandas包來進行數(shù)據(jù)導(dǎo)入，因為只有Pandas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包來完成，從而為接下來的數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備。

3.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

在這個階段，需要應(yīng)用數(shù)學(xué)函數(shù)公式來實現(xiàn)這個功能，一是要引入X與Y兩個坐標(biāo)軸元素，將銷售、管理、財務(wù)等費用數(shù)據(jù)做為X軸，將營業(yè)收入做為Y軸元素，并進一步將數(shù)據(jù)進行組合，構(gòu)建數(shù)學(xué)函數(shù)公式，即：

在這個公式中，y為營業(yè)收入，X1、X2、X3分別為銷售費用、管理費用、財務(wù)費用，α、β等為權(quán)重系數(shù)。通過這個函數(shù)公式，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成能夠利用Python進行分析的可用數(shù)據(jù)。

4.進行測試集和訓(xùn)練集的劃分

測試集與訓(xùn)練集的劃分需要進行四六分，即數(shù)據(jù)的前40%做為訓(xùn)練集，后60%做為測試集，在這個環(huán)節(jié)主要應(yīng)用的是Scikit-learn包來實現(xiàn)高級運算功能，首先是利用訓(xùn)練集來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，并進一步建立模型。然后，針對已經(jīng)訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再利用測試集客觀的評價神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能測試集。

5.利用模型得出預(yù)測結(jié)果

在進行測試集和訓(xùn)練集的劃分之后，就可以利用多元回歸模型來進行數(shù)據(jù)分析，在這個階段，需要注意細節(jié)，特別是要保證每一條數(shù)據(jù)都要進行多元回歸模型分析，并在最后計算出每個變量對于營業(yè)收入的影響參數(shù)，以此來得出預(yù)測結(jié)果。

6.數(shù)據(jù)可視化處理

在將預(yù)測結(jié)果得出之后，還需要利用Matplotlib包來進行數(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)計圖表，讓使用者可以方便快捷的對數(shù)據(jù)進行對比分析，從而挖掘數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在信息，當(dāng)然，在這個環(huán)節(jié)還需要對模型的誤差值進行計算，以此來保證數(shù)據(jù)分析結(jié)果的精確性。

總之，通過以上應(yīng)用過程的實施，并進行代碼運行，并計算出函數(shù)公式中的常熟以及系數(shù)值，從而可以得出哪項費用的占比權(quán)重最大，得出最大的影響因素，并可以利用測試集中的Y值，結(jié)合統(tǒng)計圖表，確定模型誤差值，來對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性進行判斷。

四、Python在財務(wù)管理中的應(yīng)用展望

Python技術(shù)在企業(yè)財務(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價值。

首先，針對橫向領(lǐng)域，企業(yè)財務(wù)管理涉及到多個環(huán)節(jié)，既需要掌握現(xiàn)代財務(wù)管理方法、明晰市場發(fā)展，也需要進行具體的會計核算。當(dāng)前Python技術(shù)的應(yīng)用更多的是在會計核算的財務(wù)數(shù)據(jù)分析中，通過對營業(yè)、銷售、支出、采購等財務(wù)數(shù)據(jù)進行深度分析，從而挖掘出企業(yè)財務(wù)管理方面的問題，并進行優(yōu)化處理。然而這種應(yīng)用是比較片面的，因為企業(yè)的持續(xù)發(fā)展并不僅僅只是依靠這個方面的問題解決，更多的是進行整體戰(zhàn)略規(guī)劃以及市場機制的把握。當(dāng)前國際局勢以及全球經(jīng)濟一體化形勢的“風(fēng)云變換”，讓市場風(fēng)向變得異常復(fù)雜，企業(yè)要想在市場上占據(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)分析來優(yōu)化現(xiàn)代財務(wù)管理方法和手段，利用Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)來對消費者的消費行為進行有效預(yù)測，從而全面把握市場風(fēng)向。總之，將Python技術(shù)應(yīng)用在財務(wù)管理的其他方面，從而從宏觀上優(yōu)化財務(wù)管理政策方針，是以后應(yīng)用的趨勢之一。

其次，針對縱向領(lǐng)域，主要是指Python技術(shù)與其他學(xué)科進行深度融合，從而實現(xiàn)更高層次數(shù)據(jù)分析的功能。Python技術(shù)進行跨學(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)進行跨學(xué)科融合的優(yōu)勢十分凸顯，比如與人工智能結(jié)合進行大數(shù)據(jù)分析，能夠達到其他軟件或系統(tǒng)所不能實現(xiàn)的全面化、便捷化目標(biāo)，比如與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)來進行仿真模擬，從而盡可能的降低無關(guān)因素的影響，保證數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)性。這些優(yōu)勢均是單純的Python技術(shù)應(yīng)用所無法達到的目的，因此，將Python技術(shù)進行跨學(xué)科融合是其發(fā)展趨勢之二。

五、結(jié)語

綜上所述，Python技術(shù)在企業(yè)財務(wù)管理中的應(yīng)用價值不可忽略，特別是在當(dāng)前大量數(shù)據(jù)信息充斥企業(yè)日常運營過程中的新時代下，利用Python技術(shù)進行深度數(shù)據(jù)分析是必不可少的環(huán)節(jié)。如果一個企業(yè)沒有利用Python技術(shù)輔助財務(wù)管理，就無法達到高效便捷的數(shù)據(jù)挖掘，在市場機制以及消費者行為把握上就比其他企業(yè)慢上一步，從而會錯失掉很多可以抓住的發(fā)展機遇。

（作者單位：青島職業(yè)技術(shù)學(xué)院）