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

郟伯榮 李嘉怡

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；Python;挖掘技術(shù)；分析方法；應(yīng)用策略

1引言

在現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作中，賬務(wù)處理通常不再采用人工方式，而是應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟件結(jié)合信息技術(shù)分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以保證其精準(zhǔn)度。大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益普及，以及Python編程軟件得以有效應(yīng)用，使財(cái)務(wù)工作效率明顯提升。本文基于Python概念以及當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r，分析了Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)所具備的特點(diǎn)，針對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用所存在的問(wèn)題提出應(yīng)對(duì)策略，并基于案例分析Python在大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的應(yīng)用。

2Python概念及其發(fā)展?fàn)顩r

2.1Python概念

Python本身是一種計(jì)算機(jī)編輯程序語(yǔ)言，與C語(yǔ)言以及JAVA語(yǔ)言相比較，其更加簡(jiǎn)單，易普及。Python程序設(shè)計(jì)并不需要掌握基礎(chǔ)知識(shí)，如果設(shè)計(jì)的過(guò)程中僅僅對(duì)計(jì)算機(jī)編程感興趣，但缺乏專業(yè)操作能力，可以選用Python。通過(guò)分析數(shù)據(jù)，建立程序控制結(jié)構(gòu)，使用函數(shù)和模塊進(jìn)行計(jì)算，之后用圖形直觀形象地進(jìn)行表達(dá)，有助于提高解決問(wèn)題能力[1]。

2.2Python發(fā)展?fàn)顩r

應(yīng)用Python技術(shù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘以及分析的優(yōu)勢(shì)非常明顯，原因在于數(shù)據(jù)分析庫(kù)的全面性，內(nèi)部放置的數(shù)據(jù)類型多種多樣，能夠全面而高效地分析數(shù)據(jù)。比如，如果需要處理幾千萬(wàn)行CVS數(shù)據(jù)，合理應(yīng)用Python技術(shù)，僅僅10秒鐘就可以完成，同時(shí)成本較低。所以，企業(yè)應(yīng)用Python技術(shù)進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘以及分析，能夠提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率，促進(jìn)其自身發(fā)展。

3Python在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析中的特點(diǎn)

Python技術(shù)應(yīng)用簡(jiǎn)單、功能強(qiáng)大，將其應(yīng)用于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析中，其主要有如下特點(diǎn)。

3.1操作簡(jiǎn)潔且具有強(qiáng)大的功能

在Python中安裝很多協(xié)議庫(kù)，使其具備多功能的網(wǎng)絡(luò)編程工具，在處理金融數(shù)據(jù)時(shí)優(yōu)勢(shì)明顯，在銀行以及企業(yè)財(cái)務(wù)管理中，應(yīng)用Python技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

3.2兼容性強(qiáng)

Python技術(shù)有很強(qiáng)的兼容性。企業(yè)在財(cái)務(wù)管理中應(yīng)用Python技術(shù)，以分析財(cái)務(wù)數(shù)。應(yīng)用源代碼，使其成為計(jì)算機(jī)能夠有效識(shí)別的字節(jié)符，數(shù)據(jù)信息直觀可視而且極具可讀性。所以，在財(cái)務(wù)管理中應(yīng)用Python技術(shù)，并結(jié)合使用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高工作效率。

3.3有豐富的面向?qū)ο?/p>

Python語(yǔ)言面向數(shù)字、函數(shù)、字符串以及模塊等對(duì)象，其具有派生功能以及繼承功能，并且其源代碼具有很強(qiáng)的重復(fù)使用性。

4存在的問(wèn)題和應(yīng)對(duì)策略

4.1存在的問(wèn)題

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在具體應(yīng)用過(guò)程中還存在一些問(wèn)題，主要體現(xiàn)為兩個(gè)方面，即財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍狹窄，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用缺乏創(chuàng)新性。具體如下。

（1）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍狹窄。

財(cái)務(wù)管理過(guò)程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息對(duì)企業(yè)戰(zhàn)略管理具有重要的指導(dǎo)作用。若企業(yè)沒(méi)有對(duì)影響企業(yè)管理的各方面因素進(jìn)行充分考慮，則財(cái)務(wù)信息不能完全反映市場(chǎng)信息。在分析內(nèi)部數(shù)據(jù)的過(guò)程中，若沒(méi)有對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行合理利用，則會(huì)嚴(yán)重影響自身的競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而使財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍無(wú)法拓展，不能獲得理想效果。

（2）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用缺乏創(chuàng)新性。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的系統(tǒng)性，企業(yè)對(duì)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)要進(jìn)行合理利用，才能發(fā)揮其指導(dǎo)作用，進(jìn)而制定前瞻性的策略[2]。多數(shù)企業(yè)缺乏財(cái)務(wù)創(chuàng)新能力，即使對(duì)這方面工作有充分認(rèn)識(shí)，明確其重要性，但是落實(shí)到具體工作中，通常只是借鑒成功企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，卻沒(méi)有從本單位實(shí)際出發(fā)進(jìn)行調(diào)整，缺乏適應(yīng)效果。

企業(yè)在實(shí)施財(cái)務(wù)管理中能夠動(dòng)態(tài)化地監(jiān)督工作，獲得更多有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，但是在應(yīng)用的過(guò)程中，依然采用傳統(tǒng)方式，基于此制定的營(yíng)銷計(jì)劃缺乏針對(duì)性，因此造成企業(yè)管理存在各種風(fēng)險(xiǎn)。

4.2應(yīng)對(duì)策略

在解決財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用問(wèn)題的過(guò)程中，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)要進(jìn)行靈活應(yīng)用以及不斷創(chuàng)新，以擴(kuò)大財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息采集范圍，具體如下。

（1）靈活應(yīng)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

為了擴(kuò)大財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍，將Python程序語(yǔ)言進(jìn)行合理應(yīng)用，凸顯挖掘技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。在財(cái)務(wù)信息采集過(guò)程中，通過(guò)發(fā)揮開(kāi)源語(yǔ)言自身的特點(diǎn)，使應(yīng)用程序編程工具更加豐富，接口能夠滿足多種需求。此時(shí)，Python作為擴(kuò)展工具，在多種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言中進(jìn)行應(yīng)用，諸如C語(yǔ)言以及C++語(yǔ)言等。因此，可以充分發(fā)揮Python的語(yǔ)言優(yōu)勢(shì)，使其成為大數(shù)據(jù)挖掘中的重要工具。

（2）不斷創(chuàng)新財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘工作中合理應(yīng)用Python編程語(yǔ)言，操作人員要具備創(chuàng)新意識(shí)，從實(shí)際情況出發(fā)合理選擇相應(yīng)的命令，以實(shí)現(xiàn)應(yīng)有的功能。比如，在分析HTML頁(yè)面以及提取重要信息時(shí)，操作人員需要引進(jìn)HTML解析器，即Beautiful Soup庫(kù)，對(duì)Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)起到重要的支持作用。在提交HTM頁(yè)面方面，操作人員通過(guò)運(yùn)行requests庫(kù)，以自動(dòng)提交網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的方式實(shí)現(xiàn)其應(yīng)用功能。

（3）擴(kuò)大財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)采集范圍。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息的采集不能局限于小范圍，應(yīng)不斷擴(kuò)大范圍，應(yīng)用scraper架構(gòu)，發(fā)揮其應(yīng)有的功能。在此過(guò)程中，需要充分考慮企業(yè)的財(cái)務(wù)實(shí)際情況，應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)深度挖掘產(chǎn)品銷售額信息、產(chǎn)品價(jià)格信息以及支出額信息等，以更好地分析后續(xù)數(shù)據(jù)[3]。應(yīng)有效收集各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息，嚴(yán)格按照規(guī)定流程進(jìn)行，先進(jìn)入企業(yè)官方網(wǎng)站查看根目錄，分析robots. txt文件信息，然后制定數(shù)據(jù)搜索方法，以有效獲得HTML頁(yè)面信息，將這些信息中有價(jià)值的部分進(jìn)行保存，保證數(shù)據(jù)分析質(zhì)量。

5Python在大數(shù)據(jù)挖掘和分析中的應(yīng)用

在某企業(yè)財(cái)務(wù)管理中，應(yīng)用Python計(jì)算預(yù)算營(yíng)業(yè)收入。該企業(yè)財(cái)務(wù)管理人員按照8位元的編碼規(guī)則進(jìn)行Python編程，采用輸出中文utf-8形式。先對(duì)帶參數(shù)頁(yè)面爬取函數(shù)進(jìn)行定義，再運(yùn)行requests庫(kù)的get（）爬取所需要的頁(yè)面內(nèi)容函數(shù)，然后用打印機(jī)將結(jié)果打印機(jī)出來(lái)。

5.1數(shù)據(jù)挖掘能力

在該項(xiàng)操作過(guò)程中，當(dāng)用戶查詢財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息時(shí)，可以應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)提取所需信息，然后深層次挖掘有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。Python程序編輯比較簡(jiǎn)單，對(duì)用戶計(jì)算機(jī)操作水平要求不高[4]。

在應(yīng)用Python技術(shù)的過(guò)程中，還可以清洗數(shù)據(jù)，深入探索數(shù)據(jù)信息，建立寬表，篩選變量，建立模型，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并輸出模型，整個(gè)操作都得到算法包的支持。Python經(jīng)過(guò)不斷迭代，在保證算法實(shí)用性的同時(shí)，使用戶可以免費(fèi)獲得服務(wù)。

與MYSQL數(shù)據(jù)庫(kù)相比較，在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中應(yīng)用Python，能夠更加快速地處理數(shù)據(jù)信息。挖掘財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)信息日寸，應(yīng)用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)軟件，需要幾千特征值，甚至上萬(wàn)特征值，而應(yīng)用Python則速度大大加快，無(wú)論是代碼量還是計(jì)算速度，都使寬表制作效率大大提高，SQL數(shù)據(jù)庫(kù)幾乎不能完成的工作，使用Python能夠快速完成[5]。

5.2數(shù)據(jù)庫(kù)分析

該企業(yè)在財(cái)務(wù)管理中應(yīng)用Python，因其可以提供第三方庫(kù)，能夠滿足工作需求。其優(yōu)點(diǎn)在于，開(kāi)箱即用，操作方便，而且不存在交費(fèi)問(wèn)題[6]。管理人員學(xué)習(xí)Python日寸不需要消耗大量時(shí)間，邊操作、邊學(xué)習(xí)，就可應(yīng)用該程序分析數(shù)據(jù)，挖掘所需要的數(shù)據(jù)信息。通常而言，普遍采用的數(shù)據(jù)分析庫(kù)為如下兩個(gè)。

（1） NumPy。在Python中，NumPy為用于計(jì)算的基礎(chǔ)包。其在計(jì)算的過(guò)程中，可以應(yīng)用數(shù)學(xué)方法進(jìn)行計(jì)算，也可以對(duì)函數(shù)進(jìn)行元素級(jí)計(jì)算，讀寫硬盤上的數(shù)據(jù)集，還可以實(shí)施線性代數(shù)運(yùn)算或者生成隨機(jī)數(shù)。

（2） Pandas。Pandas的重要價(jià)值在于分析數(shù)據(jù)信息，Pandas庫(kù)能夠?qū)⒑芏嗪瘮?shù)快速提取出來(lái)，如果是構(gòu)化數(shù)據(jù)，且規(guī)模比較大，也能夠有效提取o Python在使用Pandas之后，數(shù)據(jù)分析能力明顯增強(qiáng)。該企業(yè)在應(yīng)用Python實(shí)施財(cái)務(wù)管理的過(guò)程中，發(fā)揮pandas的作用，能夠自由且靈活地處理數(shù)據(jù)[7]。

5.3程序包與平臺(tái)

企業(yè)財(cái)務(wù)部門在管理工作中應(yīng)用Python，使用了四個(gè)程序包，具體如下。

（1）應(yīng)用NumPy，就是運(yùn)行Python程序進(jìn)行計(jì)算，其作為基礎(chǔ)包，其中的N維數(shù)組對(duì)象非常強(qiáng)大，為Array，運(yùn)行的函數(shù)庫(kù)較成熟，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中會(huì)有大型矩陣產(chǎn)生。

（2）應(yīng)用pandas，就是將庫(kù)函數(shù)導(dǎo)人之后，能夠讀取從CSMAR中摘錄的CSV數(shù)據(jù)，從而更好地開(kāi)展數(shù)據(jù)分析工作[8]。在此過(guò)程中，pandas數(shù)據(jù)包發(fā)揮了重要的作用，能夠從csv文件中讀取data。

需要明確的是，在Python中，Pandas作為數(shù)據(jù)分析包，能夠配合使用NumPy。其數(shù)據(jù)模型比較多，使用Python分析數(shù)據(jù)非常方便。

（3）應(yīng)用Matplotlib，數(shù)據(jù)信息處理后結(jié)合條形圖或者直方圖，在測(cè)試數(shù)據(jù)觀察過(guò)程中分析圖像，使數(shù)據(jù)更加直觀。簡(jiǎn)單而言，就是應(yīng)用Matplotlib促使數(shù)據(jù)直觀立體地呈現(xiàn)，以及分析結(jié)果更加清晰[9]。

（4）應(yīng)用Scikit-learn，就是應(yīng)用Python進(jìn)行編寫，可以結(jié)合NumPy，并使用高性能的線性代數(shù)、運(yùn)算數(shù)組。

在財(cái)務(wù)管理中應(yīng)用Python，需建立管理平臺(tái)。在平臺(tái)上構(gòu)建多元回歸模型，測(cè)試數(shù)據(jù)并回歸分析，保證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性，由此明確變量影響營(yíng)業(yè)收入，后續(xù)階段可進(jìn)行針對(duì)性的優(yōu)化[10]。

得出預(yù)測(cè)結(jié)果后，財(cái)務(wù)人員對(duì)Matplotlib進(jìn)行合理利用，使數(shù)據(jù)具有可視性，應(yīng)用數(shù)據(jù)包可以預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)差異，財(cái)務(wù)人員可以對(duì)其進(jìn)行對(duì)比性分析并深入研究，將模型誤差值準(zhǔn)確計(jì)算出來(lái)。

6結(jié)束語(yǔ)

在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中應(yīng)用信息技術(shù)，能夠?qū)⒂袃r(jià)值的數(shù)據(jù)信息挖掘出來(lái)，以提高財(cái)務(wù)分析質(zhì)量，為企業(yè)管理決策提供有價(jià)值的參考。在應(yīng)用財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)技術(shù)的同時(shí)結(jié)合使用Python，以高質(zhì)量、高效率完成財(cái)務(wù)管理任務(wù)，通過(guò)制定科學(xué)有效且切合實(shí)際的方案，使企業(yè)獲得顯著的管理效益，進(jìn)而提高經(jīng)濟(jì)效益，實(shí)現(xiàn)健康穩(wěn)定發(fā)展。