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摘要：随着科技不断发展云计算、人工智能AI和其他技术的进步，五行八作都在逐步改变工作方式，趋向智能化发展，尤其是会计这个不受行业限制职业要想适应数字化信息管理，逐渐走向数字化时代这对于传统的财务工作而言，是一种绝后未有的挑战。在如今的财务会计工作当中，百般软件都可以替代人工处理基本的账务工作，且先进的数据信息处理技术能够提供十分精确的财务分析数据；Python作为一种独特的编程语言，正是在这个大数据时代背景下逐步发展起来，并逐渐成为财务数据分析的规范软件，与企业财务工作紧凑相结合起来能够有效提升工作的效率，为了促进企业的可持续发展。本文以Python在财务数据分析中的应用研究作为出发点，探讨财务数据分析工作中的重要性及其运用为目的；并对在财务数据分析在运用时存在的问题并提出相应的措施，对于优化和改善企业财务数据管理中的问题具有可借鉴作用。

关键词：财务数据分析；Python；信息处理；数据管理

1.Python在财务数据工作的重要性

1.1提高经济效率

财务管理具有很强的逻辑和穿透性，在企业经营发展能够起到重要的作用。企业需要提高对筹资、投资、营运资本、利润及分配相关工作的重视，这才能更加优化经营效率从而获得更加稳定长远的发展；在当前人工智能大数据的环境下，数据分析对企业经营管理来说迈向更高层次的要求。至今企业在编制财务报表还是需要花费大量的时间，显然这样的工作效率是很低的，不利于在行业环境竞争中积累到更高的发言权，因此要将财务数据分析与python相融合，就能有效的提高企业战略管理的效率。

1.2优化企业管理

运用Python处理财务数据能够将各种收集的数据，通过分析得到结果发现数据之间的关系；从中整理出对企业有用的信息，并对其进行深入分析可以存在的经营问题；财务人员对可能存在的财务风险，及时有效的对企业财务状况进行调整并编制财务数据分析报告。

1.3促进资源配置的合理性

在大数据分析的模式下对资源配置来说能够促进合理化的效果；对于企业的财务工作也能改善财务管理和企业经营的弊病，尤其是在互联网大数据广泛应用前提下，企业获取其在五行八作的变化以及相关数据都更加简便；在资源的方面，企业可以通过运用Python的援助下将闲置的资源合理的运用起来并进行再分配，对工作落实情况会更加的便捷，促使资源合理配置。

2.Python财务数据分析的应用

2.1财务数据分析入门

数据收集 财务分析的工作重点之一就是数据收集工作，这项工作的落实需要企业内部控制管理体系完善和会计核算健全，才能确保基本数据信息在收集工作中稳定且真实完整，在对企业财务数据进行分析时，财务人员应始终保持对数据终端系统和数据库信息的重视程度，二者融合，才能确保后续数据信息录入时的全面性。同时在数据管理当中，应重视数据内容的真实性和可靠性，为后续工作的落实情况提供保障。

数据分析 收集完成后，对收集的数据进行剖析和理解，目的是能及时有效的处理财务相关数据，为企业后续经营提供保障；显然可见，数据分析是企业经营过程中的首要形式，将收集到的财务数据信息录入Python中，通过python的辅助生成需要数据，对其结果进行汇总。

2.2可视化分析

一般而言，将财务数据分析的结果以财务报表的形式呈现，并不能更加直观地展示出这其中变化情况，但如果使用动态的可视化图表形式呈现更能够抓住数据信息本质；而Python具有可视化分析它可以进一步满足这一需求，生动形象地展现重要数据内核，为企业管理决策提供依据。目前市场上已存在少量可视化软件，如IBM CognosCognos 和Qlikview等商业化智能分析软件，但其功能存在受限，而大数据会计与Python相融合它的可视化分析功能在这方面具有功能强大的库，Matplotlib提供了一整套和Matlab类似的命令API，十分适合交替式地进行制图，而 seaborn视为Matplotlib的补充 ，seaborn能满足数据分析中90%的统计画图需求；但需要繁杂的自定义图形，则需要Matplotlib；可以灵活地满足各类特殊处理需求。

2.3 Python对财务的优势

2.3.1财务数据与Python的关系

2.3.2财务掌握Python的优势

序号 优势

1 简单易上手的编程语言，重复工作交给计算机

2 部分场景下Excel能解决大部分需求，但数据量比较大的时候，容易出现各种意想不到的问题。还有就是大量文件需要同时处理的，或是有不同来源的文件要同时考虑，用python能解决这些问题，另外python速度快效率高，还能分析财务指标。

3 获得的数据都是别人准备好的，可能不符合需求，来回沟通浪费时间，如果运用python可以很快处理掉问题，甚至从数据库里按自己的需求去获取，节省了时间。

3.财务数据应用存在问题及解决措施

问题 措施

企业重视程度低 大部分企业管理工作都在逐笔跟随社会经济发展引入了数据化的管理模式，但仍有部分管理依然坚持使用人工核对财务指标传统的工作理念与模式，工作效率低，这也导致大数据会计财务数据分析工作在企业当中很难落实的主要原因。 为了促使大数据会计与Python在财务数据分析应用能够对企业战略管理起到辅助性作用，管理层应重视这方面；如：在落实大数据会计在财务领域战略决策管理过程中，结合企业自身经营的实际情况，对相关工作进行系统性建设；数据量大且不可因素，在管理过程中，必须结合大数据会计的思维来进行数据的整理和分析，并将这项内容纳入到企业内部整体规划中；企业内部经过调整之后，管理层人员应改掉以往传统观念工作模式情况，积极地在企业内部大力宣传大数据会计与Python相结合在财务数据分析应用中的重要性，促使整个企业内部工作人员都对大数据财务分析形成新的认识。

缺乏完善制度体系 没有建立健全完整的财务大数据制度，也没有明确企业内部控制各岗位之间的责任；这会导致财务人员，在后续财务数据分析工作中很难落实，面临数据信息不完整、不真实等情况。无法为管理层在进行决策时提供帮助，还会产生各种因为层级传达信息不完整误导的影响。由于财务大数据管理制度体系不完善，财务部门工作人员在工作过程中难以有制可依，仅仅通过自身工作经验但实际上难以准确地判断企业发展情形，很容易产生数据分析结果与实际情况之间差异过大的情况。 可以制定新制度体系，设置专职财务人员，建立统一规范信息化管理制度，严格执行不相容岗位分离制度，可利用人脸识别、指纹验证等生物验证手段，避免所有岗位一人操作，防控监管缺失风险。与原制定的内部体系结合起来应用，这样既能够提升财务大数据应用的效果，消除在两种制度转变的过程中影响经济效益。同时企业还需要积极地构建更加有效的大数据体系，与实际工作情况两者结合起来，制定相应的未来发展规划。为了加快工作落实的进度，还可以借鉴其他企业的经历，与企业自身实际情况相结合进行相应调整之后，配合原有的体系建立相应的企业内部监督制度体系，为后续结果的准确性和可靠性程度都提供依据。

财务大数据适用范围窄 财务人员的认知比较片面，从而导致大数据会计python应用在经营企业覆盖面积也不够广泛；企业自身对财务大数据全面覆盖性要求又比较高，因此需要财务人员综合考虑企业管理中各方面的因素，才能及时完全将企业财务信息反映出来。 为拓宽大数据会计python在财务数据分析的适用范围，企业可以运用python的程序收集了企业之外的市场大数据信息，在分析企业内部数据的同时也可以利用市场行业数据提升自身的竞争力，这样能够拓宽财务大数据的适用范围，有一举多得的效果。

工作中缺乏创新 在财务创新方面的能力比较弱，虽然这方面能够认识到对企业的重要性，但在实施过程中，一味地照抄照搬其他企业的经验，与本企业实际状况的运用并不高。 企业可以从融资方面考虑，转变原本的单一的资金筹资模式，充分利用财务大数据平台展开工作，吸引更多投资者的关注企业，获得更高经济效益；同时还能实行大数据会计动态财务数据监督工作及时给外部投资者反映财务状况，获得更多数据支撑，可以定期对行业市场进行精细化分析，最后通过制定细致的企业经营计划以降低企业管理过程中的风险。

4.财务数据处理的现状分析——以中国平安保险公司为例

4.1基本工作比较繁琐工作量较多

在日常的财务工作中，单一和繁琐的基本工作在很大程度上会限制财务人员的专业胜任能力运用水平，支出和收入工作、银行与企业之间对账、会计凭证编制等业务都在消耗了大量的人力资源，这些简单的工作每日重复性非常高，不但在执行时需要耗费大量的时间而且还会由于每日工作数量巨大，财务人员在处理过程中缺乏效率；这样导致财务人员的专业胜任能力无法得到很好地提升，公司经营也因此止步不前，不能根据大量业务的数据从而获得对应的工作能力；传统的财务管理模式已经无法更好地体现财务工作的本质，无法实现企业价值最大化和利润最大化的目标。

4.2财务工作面临风险问题

4.3财务人员不能适应发展需求

现在企业财务部门采用Oracle电子商务套件、金碟、金税系列等财务系统不断地加强智能化财务管理系统，随着现代科学技术的不断发展，财务管理模式和智能化模式二相结合，才能提高并发挥管理效率和效果，但在应用智能技术上的发挥它作用仍然没有达到预期目的。因此财务人员要想适应发展需求，就要提升其自身的专业胜任能力和经验。

4.4解决措施

序号 方法

1 利用Python的优势，在建立风险模型和处理重复性工作，第一，通过建立风险控制模型并利用Python技术，对财务工作中的风险进行预警控制。第二，对于大量重复性的工作，利用python技术来释放大部分的人力来进行数据处理和释放重复性工作并分析财务指标。

2 （1）运用直接处理csv文件如图5-3，图5-4；（2）不相容岗位要互相分离，这样才能确保岗位职责分明；（3）会计档案保管可以按月份、种类进行分类；

3 可以通过Python系统编制代码，让系统自动生成精确数据如图5-5，图5-6。

4 由于大量的保费数据，导致会计核算不规范，可以运用pandas进一步对数据进行重整和分析如图5-3，图5-4。

针对会计科目不合理使用，采用PANDAS方法，如下：

4-3 PANDAS方法

5-4运用python对会计资料

固定资产折旧计提——以该企业固定资产的原值为155000元，预计可使用年限为5年，预计净残值为5%，的条件下，按直线法计提折旧，截止上月已计提折旧55000元；每个月应当计提的折旧额？

5.结语

随着国内科技的不断进步，社会经济竞争激烈程度在不断上升，人工智能的出现给财务行业带来了前所未有的挑战和机遇，要想在行业立足地位，可以运用大数据会计作为支撑；通过大数据会计Python在财务中利用存放在同一个文件数据信息库汇总后的数据对客户进行勾勒，基于某些程序并利用技术平台，剖析和财务数据分析等方式获取大数据内含有用信息；最终实现精确经营，充分地降低企业所需要耗费的时间和成本支出，提高企业的绩效。

此时，前置最为重要的工作就是实现大数据信息的收集通过Python直接分类出所需的资料，以便后续的数据分析工作能得到顺利开展，尤其是做到实时监控数据分析，Python在大数据分析中的应用是一种比较有效的方式，企业有效的掌握这一技术和深入剖析其优势特点，能促使其适应社会和发展的需要，但同时Python在财务数据分析中的应用时也存在着机遇、挑战及数据风险并存的特点，掌握Python数据分析的同时也要衡量好企业未来将要面临的风险，使得企业能够在市场可持续的发展。

参考文献：

[1]李苗.Python在财务大数据中的应用[J].今日财富（中国知识产权），2021，（11）：115-117.

[2]肖颖.Python在财务数据挖掘和分析中的应用[J].今日财富，2021，（22）：142-144.

[3]徐晓音.大数据分析与管理在财务中的运用[J].新理财，2022，（Z1）：65-67.

[4]林婧蕾.大数据背景下企业财务管理的现状与解决对策[J].佳木斯职业学院学报，2022，38（05）：43-45.

[5]黄文.大数据在财务管理中的应用研究：以Python技术为例[J].今日财富，2021，（14）：117-118.

[6]季红.浅谈财务智能化在实际工作中的运用[J].商讯，2020，（23）：34-35.