肖颖
Python是一种独特的编程语言,其具有较多的编程特征,内部具有完善的数据结构,在大数据挖掘方面具有不可比拟的优势。正是因为Python技术的出现,企业财务数据管理工作变得更加高效,为促进企业的可持续发展贡献了较大的力量。本文以Python技术为研究视角,探讨其在财务数据挖掘与分析中的应用,对于企业优化和改善财务管理中的问题具有较大的借鉴作用。
随着信息技术的成熟,各行各业都将这项技术结合自身的业务特点进行了深度的融合,在企业运营的过程中,不可避免的会产生大量的数据信息,如果不对这些数据信息进行良好的整理和分析,将会错失掉较多可以抓住的发展机遇,而且也不容易避免潜在的风险。Python技术具有动态类型、动态绑定、可视化等数据分析优势,在企业的财务数据管理中具有巨大的作用,将其应用在财务数据挖掘与分析中,既是时代发展的必然趋势,也是企业得以持续进步的基本条件。
一、Python技术概述
(一)Python技术的内涵
Python是一种计算机编程语言,相比于JAVA、C语言、C++等来说,Python相对于较为简单,能够在普通大众中普及开来。自其于20世纪90年代诞生之日起,就得到了广泛的应用,特别是在系统管理任务编程和Web编程中,应用的更加深入,由于其简单易学、可视高效的特点让其在短时间内做为专业科学计算的研究机构日益增多。此外,由于Python的可扩展性,也可以给C语言、C++等扩展新的功能和数据类型,从而极大的提升了各类计算机编程语言的编程效率和质量。
当前,Python技术在大数据挖掘和分析方面具有较强的优势,主要是因为其数据分析库较为全面,内置了大量的库和数据类型,在数据分析方面非常全面且高效,比如对于一个几千万行的CVS数据的处理,利用Python技术来进行处理,只需要10秒钟左右,这是其他数据处理软件所不能达到的高效,为企业的各项管理大大降低了时间成本。总之,Python技术在企业财务数据挖掘与分析中的应用,将会大大的提升企业运营的效率,帮助自身得到快速的发展。
(二)Python技术的特征
实际上,Python技术是一种开源的弱类型脚本语言,其功能简洁、功能强大,比其他计算机语言要更加友好,其特征主要包含以下几个方面,本文接下来对此进行一一阐述。
1.语言简洁,功能强大
Python编程语言的简洁性让其得到了广泛的应用,比如网络开发、图形用户界面开发、Web全栈开发,甚至是游戏开发,Python语言都能起到极大的作用,这些领域的深度应用充分说明了Python技术的功能强大性。针对网络开发方面,Python内置了较多的网络开发协议库,这使得其成为了一个强大的网络编程工具,包括Socket、urllib等;针对Web全栈开发方面,其功能同样不可小觑,仅仅只是一个Plone就能让Web全栈开发受益无穷;针对游戏开发,其主要应用就是集中在会员登录系统、游戏装备交换系统等一些輕应用方面。总之,Python语言功能强大的特性让其在金融数据处理中占据着极大的优势,多国银行以及企业都在使用它对财务数据分析进行深度的应用。
2.兼容性强
Python技术本身就具有较强的兼容性,可以将各种科学技术的优点进行吸收和借鉴,从而让数据信息变得可读和一致。当企业将Python技术应用在财务数据管理中时,Python技术对数据进行分析,要从源代码开始进行运行,将数据源代码转化成计算机可识别的字节符,从而让数据信息变得更加可视化和可读性。总之,Python技术由于与计算机技术进行优势互补,让该项技术变得更加完善,让Python技术在财务数据分析中变得更加高效。
3.面向对象较为丰富
总的来说,Python是完全面向对象的语言,这些对象包括函数、模块、数字、字符串等,而且可以利用多继承以及派生功能,实现源代码复用性的增强。当然,虽然说是完全面向对象,但是在针对具体对象时,在面向的强度与深度方面仍旧有一些差异。
(三)Python技术在数据挖掘中的优劣势
Python技术具有较多的数据挖掘和分析优势,总的来说,主要是以下三个方面:一是Python数据挖掘能力和产品构建能力兼而有之,以往的数据分析处理语言主要是R语言,这种语言在计算、绘图方面具有较多优点和便捷之处,但是没有产品构建能力。与R语言相比,Python语言不仅在数据挖掘、整理、分析等方面具有先天上的优势,同时也具备产品构建能力,这使得Python语言深受当前程序员的喜爱。根据相关数据显示,Python语言正在取代R语言成为数据分析以及机器学习领域的主流,R语言已经无法满足时代发展的需求;二是Python语言具有丰富的程序包资源以及较为活跃的社区,当前Python语言的程序包资源十分丰富,且在Python社区里进行保存,可以被程序员进行直接调用,而且社区内的其他程序员还提供了应用指南和应用教程,让初学者迅速的入门和熟练;三是Python语言具有开源性,可以在多个平台平稳运行,即使不是Python的编程者也可以很轻松的应用其进行数据分析,极大的缩减了学习成本,降低了开发门槛。
当然,Python语言仍旧存在着不可避免的劣势,由于Python语言是一种解释型语言,因此比编译型语言的代码运行慢很多,针对一些延迟要求较低的小型应用中,使用C++语言可能会更加适合。此外,Python语言对于高并发、多线程的应用程序编写也不适合,主要是受限于自身的解释器。
二、Python在财务数据挖掘方面的应用
Python在企业财务数据挖掘方面的应用优势十分凸显,网络爬虫开发语言为财务数据信息采集奠定了坚实的基础,而开源语言的特性提供了极为丰富的API工具,将Python做为扩展工具,应用在C语言、C++等语言中,可以极大的增加数据挖掘的灵活性和深度性。因此,这些优势让Python应用在数据挖掘中成为了不二之选。
针对Python在财务数据挖掘方面,操作人员需要根据具体情况选择不同的命令来进行功能实现,比如在HTML页面分析以及关键信息提取方面,操作人员可以使用Beautiful Soup库来进行实现;在HTM页面提交方面,操作人员可以使用requests库将网络请求进行自动提交来实现这个功能。当然,这些操作均属于小规模数据采集方面,要想进行大规模数据采集,就需要采取另外的操作方式了。
针对大范围的财务数据信息采集,就需要利用scraper架构来进行功能实现,并且根据企业的各项实际财务现状,比如销售额、支出额、产品价格等信息进行深度的数据挖掘,为后面的数据分析做好准备。当然,要想对企业的各项财务数据信息进行有效收集,还需遵循一定的应用步骤,首先需要的就是要细致查看企业官方网站根目录下的robots.txt文件,提前解除企业网站通过爬虫来获取数据的时候所面临着的限制,然后就要制定相关的数据搜索策略,主要目的就是对HTML页面信息进行有效获取,在将HTML页面信息充分的挖掘出来之后,将这些数据信息保存好,以便于接下来的数据分析工作的开展。
三、Python在财务数据分析方面的应用
针对Python在财务数据分析中的应用,本文主要是对企业的营业收入来进行数据预测,在这个方面,本文需要首先选定数据预测模型,因此,接下来本文从数据分析方法以及数据分析过程等两个方面来阐述Python在财务数据分析方面的具体应用。
(一)数据分析方法的选择
对财务数据进行分析需要首先确定预测模型,这种模型是一种利用数学语言来描述事物之间的内在逻辑关系的模型,在揭示事物表象之间的深层次内涵上具有不可比拟的作用。当前,针对不同数据处理的预测模型多种多样,需要依据数据类型的特色来进行有效选择,常用的模型主要包括灰色预测模型、回归模型、组合预测模型等,本文结合企业营业收入的具体特性,选用组合预测模型做为数据分析的方法,这种模型旨在将多个单一的数据进行组合,并计算它们的权重,然后通过函数公式来计算预测结果,信效度都较高。
(二)数据分析的过程
本文中所选用的财务数据来自市场上的几家具有代表性的企业,主要从这几家企业所批露的财务报表中的营业收入、销售费用、管理费用、财务费用等接近200条数据做为样本,现将Python一般应用过程阐述如下。
1.Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等包的导入
要想将Python的数据分析功能完全发挥出来,就需要做好前期数据分析准备,也就是说要将Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等四种包导入Python软件中。针对Numpy包,其功能主要实现存储和处理大型数据矩阵,因为其是Python进行科学计算的基础包,并拥有较为成熟的函数库,因此要想实现大量的数据计算,这个包的导入必不可少;针对Pandas包,主要是为了提升Numpy包的计算效率,其内含多种数据模型,可以让Python在数据分析时更加便捷;针对Matplotlib包,是把数据进行可视化的重要工具,其可以将数据分析结果以统计图表的形式呈现出来,变得更加直观;针对Scikit-learn包,是一种能实现多维线性运算的工具,也可以将其与其他Python库进行有效连接,从而实现高效高质量的运算。
2.数据导入
在这个环节,需要使用的是Pandas包来进行数据导入,因为只有Pandas包能够读取csv.文件,为了让数据更加容易被读取以及进行分析,本文中所使用的数据均为csv.文件,而这种文件的读取就必须由Pandas包来完成,从而为接下来的数据分析做好准备。
3.数据转换
在这个阶段,需要应用数学函数公式来实现这个功能,一是要引入X与Y两个坐标轴元素,将销售、管理、财务等费用数据做为X轴,将营业收入做为Y轴元素,并进一步将数据进行组合,构建数学函数公式,即:
在这个公式中,y为营业收入,X1、X2、X3分别为销售费用、管理费用、财务费用,α、β等为权重系数。通过这个函数公式,可以将原始数据转换成能够利用Python进行分析的可用数据。
4.进行测试集和训练集的划分
测试集与训练集的划分需要进行四六分,即数据的前40%做为训练集,后60%做为测试集,在这个环节主要应用的是Scikit-learn包来实现高级运算功能,首先是利用训练集来训练神经网络中的参数,并进一步建立模型。然后,针对已经训练完成的神经网络,再利用测试集客观的评价神经网络的性能测试集。
5.利用模型得出预测结果
在进行测试集和训练集的划分之后,就可以利用多元回归模型来进行数据分析,在这个阶段,需要注意细节,特别是要保证每一条数据都要进行多元回归模型分析,并在最后计算出每个变量对于营业收入的影响参数,以此来得出预测结果。
6.数据可视化处理
在将预测结果得出之后,还需要利用Matplotlib包来进行数据可视化处理,将所有数据制作成直观形象的统计图表,让使用者可以方便快捷的对数据进行对比分析,从而挖掘数据背后的内在信息,当然,在这个环节还需要对模型的误差值进行计算,以此来保证数据分析结果的精确性。
總之,通过以上应用过程的实施,并进行代码运行,并计算出函数公式中的常熟以及系数值,从而可以得出哪项费用的占比权重最大,得出最大的影响因素,并可以利用测试集中的Y值,结合统计图表,确定模型误差值,来对预测结果的准确性进行判断。
四、Python在财务管理中的应用展望
Python技术在企业财务管理中的应用,随着信息技术的成熟以及科学技术的大力发展,主要是在横向领域以及纵向领域方面有较大的研究价值。
首先,针对横向领域,企业财务管理涉及到多个环节,既需要掌握现代财务管理方法、明晰市场发展,也需要进行具体的会计核算。当前Python技术的应用更多的是在会计核算的财务数据分析中,通过对营业、销售、支出、采购等财务数据进行深度分析,从而挖掘出企业财务管理方面的问题,并进行优化处理。然而这种应用是比较片面的,因为企业的持续发展并不仅仅只是依靠这个方面的问题解决,更多的是进行整体战略规划以及市场机制的把握。当前国际局势以及全球经济一体化形势的“风云变换”,让市场风向变得异常复杂,企业要想在市场上占据一席之地,就需要充分的发挥出Python技术的应用广度,将其数据分析能力拓广到其他方面,比如利用Python数据分析来优化现代财务管理方法和手段,利用Python数据分析技术来对消费者的消费行为进行有效预测,从而全面把握市场风向。总之,将Python技术应用在财务管理的其他方面,从而从宏观上优化财务管理政策方针,是以后应用的趋势之一。
其次,针对纵向领域,主要是指Python技术与其他学科进行深度融合,从而实现更高层次数据分析的功能。Python技术进行跨学科融合已经得到了初步发展,但是受限于科学技术,在融合深度方面还有所不足。Python技术进行跨学科融合的优势十分凸显,比如与人工智能结合进行大数据分析,能够达到其他软件或系统所不能实现的全面化、便捷化目标,比如与神经网络学来进行仿真模拟,从而尽可能的降低无关因素的影响,保证数据分析的精准性。这些优势均是单纯的Python技术应用所无法达到的目的,因此,将Python技术进行跨学科融合是其发展趋势之二。
五、结语
综上所述,Python技术在企业财务管理中的应用价值不可忽略,特别是在当前大量数据信息充斥企业日常运营过程中的新时代下,利用Python技术进行深度数据分析是必不可少的环节。如果一个企业没有利用Python技术辅助财务管理,就无法达到高效便捷的数据挖掘,在市场机制以及消费者行为把握上就比其他企业慢上一步,从而会错失掉很多可以抓住的发展机遇。
(作者单位:青岛职业技术学院)