財務管理視角下基于Python語言的財務分析框架構建

朱碧琴

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421005）

0 引言

云計算技術已成為未來社會金融發展的必然趨勢[1]。隨著社會信息化水平的提高，Python 的數據分析與解讀功能已經成為財務數據分析的有力支持，大部分企業都會使用Python 軟件，并對其進行約束管理，以實現為財務分析提供商業支撐和數據管理的目的。對企業的發展而言，大數據已成為一個重要的研究方向，Python 作為一種可移植性和易讀性強的軟件具有明顯的優勢[2]。Python 擁有豐富的第三方庫和工具，可以輕松地擴展功能和添加新的數據源。例如相關人員可以使用第三方API 或爬蟲程序來獲取更多的財務數據，以支持更廣泛的財務分析需求[3]。從市場上的衍生品和大數據的角度來看，Python 可以與其他數據平臺實現無縫對接，提高財務報表的處理效率[4]。該文建設的框架通過搭建表示層、業務邏輯層及數據層進行信息調度，對決策支持過程進行優化，得到最優決策支持的特征量。金融數據的隨機性和復雜性比較突出，數據背后的規律較為復雜，基于Python 語言的財務分析框架能夠解決財務數據分析所面臨的巨大挑戰。Python 是高效的動態語言，具備清晰的結構及簡潔的語法，可為財務數據挖掘分析工作提供有力支持。

1 基于Python 語言的財務分析總框架

該系統的總體架構分為表示層、業務層和數據層，由Django Web 框架和Django Admin 框架實現。根據系統功能需求和數據采集系統的架構設計，該文將系統劃分為5 個部分，即數據采集、數據存儲、系統登錄、后臺管理和數據可視化交互，而這5 個部分的內容被總結成3 個具體的層級，分別是數據層、業務邏輯層和表示層，這些層級有各自的工作模式及構建組成，從而形成了一個完整的總體框架，以方便Python 語言對財務數據的分析及合理調度。因此，基于Python 語言的財務分析框架如圖1 所示。

圖1 財務分析總框架

業務邏輯層主要由Django 和Scrapy 框架組成[5]。Django Web 用于實現業務邏輯，從后臺獲取數據，進行統計分析，最終展示到前端。后臺的數據來自數據庫，可通過后臺數據管理請求進行增刪改查。Scrapy 框架用于數據采集，包括URL 獲取、數據響應內容、數據提取、數據清洗和數據持久化等模塊功能。數據層主要將MySQL 作為傳統關系型數據庫，用于數據持久化。

2 表示層設計

表示層主要使用Python 語言對財務數據進行全面的采集和挖掘。使用“requests+BeautifulSoup+re”結構實現采集，利用requests 庫自動向HTML 網頁提交和爬行，通過BeautifulSoup 庫和re 規則表達式完成HTML 網頁解析和關鍵信息抽取。數據采集的具體流程如圖2 所示。

圖2 數據采集流程

為了在財務分析框架中實現數據挖掘和信息管理，需要建立大數據統計分析模型，并引入模糊相關約束方法以支持數據優化決策。還需要建立模糊數據參數模型，限制數據相關性，并引入關聯規則挖掘方法[6]。運用統計分析方法，可以得到優化決策支持的模糊函數，優化決策支持的約束指標參數集為W，樣本集如公式（1）所示。式中：vi為離散點值為i時隸屬函數V的所在位置；Pq為離散點值為q時隸屬函數P的所在位置；m為挖掘模型中的離散閾值。

通過提取財務信息框架中的采集數據內容，并結合模糊信息調度技術對決策支持過程進行優化，可以得到最優決策支持的特征量。這樣一來便可充分挖掘數據，獲取重要的信息內容，并為相關人員對財務信息進行深度分析提供便利。

3 業務邏輯層數據分析

在財務數據分析的初級階段，采用的常規工具是Excel，主要問題是Excel 技術，例如Vlookup、數據透視表和跟蹤參考單元格等。然而，當需要處理大量數據和復雜功能時，使用Excel 往往會耗費大量時間和精力，因此應采用更復雜的金融模型和統計方法。隨著人工智能技術的創新和發展，Python 與金融領域的實際應用相結合能讓財務分析者充分掌握數據，并通過模塊化的方式構建多維模型，幫助投資者做出正確的投資決策。在財務方面，Python 能夠通過企業數據對企業的經營決策和需求進行分析。模塊功能如圖3 所示。

圖3 數據分析功能模塊

Python 軟件是企業發展的關鍵支持，大部分公司對大數據模型的約束管理都是基于Python 進行開發的。Python軟件不但是一種較好的業務支撐和數據管理工具，同時其運行方式也相對簡單，易于掌握。Python 語言是一種可移植和易讀的語言，與其他語言軟件相比具有較大的優越性。對企業財務資料進行管理與分析時，運用以多元回歸分析法對企業進行信息管理的信息庫模式和最優決策的統計分析模式。在此基礎上，從最優決策中抽取相關特征量，并利用模糊關聯特征檢測技術實現財務信息的分布。進而提出基于信息融合模型的決策優化方法，并將其與微分函數相結合，以求出適合度函數，然后提出基于分布式信息編碼技術的分布式特征提取算法，并利用智能數據融合技術實現基于業務邏輯的優化決策。Python 軟件在數據分析、數據集成等領域中扮演著舉足輕重的角色并且能夠與其他金融信息平臺進行無縫對接。此外，Python 軟件還可以讓財務報表的圖形更加清楚，提高了數據的運行和處理效率。

4 數據層永久保存數據

后臺管理針對管理員用戶進行設計，并通過數據采集和清洗模塊將數據進行持久化存儲[7]。MySQL 數據庫用于數據層設計，可實現后臺對財務數據的管理和維護操作[8]。正序和倒序排列可以快速查找財務數據，同時還可以進行用戶認證和授權管理操作，包括對普通用戶授權和管理用戶資料等。系統以信息包的形式進行交互，包括提交、存檔和分發信息包。基于Python 語言的財務分析框架在長期保存過程中的數據流向如圖4 所示。

圖4 長期保存系統中的數據流向

從圖4 可以看出，在長時間保存系統中，數據提供者必須將會話初始協議（Session Initialization Protocol，SIP）引入數據攝入中，以保證長期保存系統能夠保存所攝入的財務數據內容，并保證用戶或數據提交者能夠訪問、理解和使用保存的內容。收到SIP 之后，該存儲系統會將其轉化為一套適合于數據存檔和數據管理的AIP，并對該AIP進行歸類，確定各對象的歸屬。在AIP 存檔結束后，生成一條消息用于更新該集合的情況說明。數據歸檔函數實體接收由攝取過程產生的AIP，并將其加入長期保存系統的數據資料庫中。

為了避免技術、媒體、數據格式、數據類型以及用戶群等因素的影響，數據的歸檔和管理都要進行媒體更新、糾錯、數據庫維護等工作。數據管理功能要對數據攝取階段產生的數據庫進行描述，并對已有數據采集后的信息進行擴充，以保持數據的完整可靠。數據存取與數據管理互動，以回應數據使用者的數據存取要求、互動DIP 對應的AIP 及相關資訊資料。資料存檔及資料管理在暫時儲存區中建立了一個要求物件的復本，數據存取將這套AIP 及相關封包說明轉變成一套DIP，并儲存在一個物理分布媒體上，供數據提交者使用。在此基礎上，該文建立了基于這種數據流向的長期存儲體系，能夠保證所存儲數據的完整性和可靠性，從而滿足用戶的需要。

5 測試試驗

5.1 試驗準備

為測試財務管理視角下基于Python 語言的財務分析框架是否有效，該文試驗選擇的計算機需要具有良好的處理器和內存足夠大的計算機系統。試驗采用的計算機為AMD Ryzen 7 處理器，16GB 內存，存儲器為512GB SSD。Python 可以在多種操作系統上運行，例如Windows、Linux 和MacOS。試驗系統為Windows 10 操作系統。使用Python 3.10.2 版本的CPython 解釋器進行財務分析，系統可以使用pip 命令安裝最新版本的數據包。數據庫為MySQL 8.0，數據來源可以根據具體需求而定。使用雅虎財經或谷歌財經API 獲取市場數據，使用爬蟲技術從財務報表和交易數據中提取數據，并使用Visual Studio Code 編輯器來編寫和調試Python 代碼。所選用的工具均能提供豐富的功能和插件，可提高開發效率和代碼質量，保證該文試驗的質量。

5.2 試驗結果

該文試驗旨在基于Python 語言構建一個財務分析框架，以分析某公司的財務狀況。具體步驟如下：使用Python 爬蟲從某財務數據網站獲取該公司的財務報表數據，包括資產負債表、利潤表和現金流量表。使用Pandas 對數據進行清洗和轉換，去除無效數據和重復數據，并將數據轉換為適合計算的格式。根據5 個月內的財務報表數據總結該公司2022 年9 月~2023 年1 月的各項財務比率，包括資產負債率、流動比率和營業利潤率等，具體見表1。

表1 試驗結果

從表1 中可以看出該公司的財務狀況比較穩定，各項財務比率在過去3 年中基本保持不變。其中，資產負債率在2022年10 月略有上升，但在2022 年12 月又回落至歷史最低水平；營業利潤率在過去保持穩定，均在0.10%左右，總體利潤率在過去3 個月有所提高，在2023 年的1 月達到最高值。由此可見，構建基于Python 語言的財務分析框架有利于管理者更加準確高效地進行企業內部的財務管理，對企業經濟涉及的各個方面均有幫助，不僅可以清晰呈現近幾個月的內容，還可從本質上解決財務問題。

6 結語

綜上所述，隨著社會經濟的發展和市場的日漸上行，企業如果得到大數據優勢的支撐，便可在市場中占據領先地位，并能獲取更加有價值的財務信息，以此提高企業的財務管理能力。該文設計的框架通過搭建表示層、業務邏輯層及數據層進行信息調度，對決策支持過程進行優化，得到最優決策支持的特征量。數據層可以通過數據庫對財務數據進行管理、維護以及數據的長期保存和分發。該文在充分了解了Python 技術的基礎上，對所面臨的各種風險進行評估，可促進財務數據的有效挖掘與分析，并確保金融市場的健康、可持續發展。