Python在财务数据挖掘和分析中的应用
作者：肖颖
来源：《今日财富》2021年第33期
        Python是一種独特的编程语言，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爬虫开发
        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轻应用方面。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根目录下的文件，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来进行有效选择，常用的模型主要包括灰预测模型、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：

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