财务管理视角下基于Python语言的财务分析框架构建

朱碧琴

（湖南环境生物职业技术学院，湖南 衡阳 421005）

0 引言

云计算技术已成为未来社会金融发展的必然趋势[1]。随着社会信息化水平的提高，Python 的数据分析与解读功能已经成为财务数据分析的有力支持，大部分企业都会使用Python 软件，并对其进行约束管理，以实现为财务分析提供商业支撑和数据管理的目的。对企业的发展而言，大数据已成为一个重要的研究方向，Python 作为一种可移植性和易读性强的软件具有明显的优势[2]。Python 拥有丰富的第三方库和工具，可以轻松地扩展功能和添加新的数据源。例如相关人员可以使用第三方API 或爬虫程序来获取更多的财务数据，以支持更广泛的财务分析需求[3]。从市场上的衍生品和大数据的角度来看，Python 可以与其他数据平台实现无缝对接，提高财务报表的处理效率[4]。该文建设的框架通过搭建表示层、业务逻辑层及数据层进行信息调度，对决策支持过程进行优化，得到最优决策支持的特征量。金融数据的随机性和复杂性比较突出，数据背后的规律较为复杂，基于Python 语言的财务分析框架能够解决财务数据分析所面临的巨大挑战。Python 是高效的动态语言，具备清晰的结构及简洁的语法，可为财务数据挖掘分析工作提供有力支持。

1 基于Python 语言的财务分析总框架

该系统的总体架构分为表示层、业务层和数据层，由Django Web 框架和Django Admin 框架实现。根据系统功能需求和数据采集系统的架构设计，该文将系统划分为5 个部分，即数据采集、数据存储、系统登录、后台管理和数据可视化交互，而这5 个部分的内容被总结成3 个具体的层级，分别是数据层、业务逻辑层和表示层，这些层级有各自的工作模式及构建组成，从而形成了一个完整的总体框架，以方便Python 语言对财务数据的分析及合理调度。因此，基于Python 语言的财务分析框架如图1 所示。

图1 财务分析总框架

业务逻辑层主要由Django 和Scrapy 框架组成[5]。Django Web 用于实现业务逻辑，从后台获取数据，进行统计分析，最终展示到前端。后台的数据来自数据库，可通过后台数据管理请求进行增删改查。Scrapy 框架用于数据采集，包括URL 获取、数据响应内容、数据提取、数据清洗和数据持久化等模块功能。数据层主要将MySQL 作为传统关系型数据库，用于数据持久化。

2 表示层设计

表示层主要使用Python 语言对财务数据进行全面的采集和挖掘。使用“requests+BeautifulSoup+re”结构实现采集，利用requests 库自动向HTML 网页提交和爬行，通过BeautifulSoup 库和re 规则表达式完成HTML 网页解析和关键信息抽取。数据采集的具体流程如图2 所示。

图2 数据采集流程

为了在财务分析框架中实现数据挖掘和信息管理，需要建立大数据统计分析模型，并引入模糊相关约束方法以支持数据优化决策。还需要建立模糊数据参数模型，限制数据相关性，并引入关联规则挖掘方法[6]。运用统计分析方法，可以得到优化决策支持的模糊函数，优化决策支持的约束指标参数集为W，样本集如公式（1）所示。式中：vi为离散点值为i时隶属函数V的所在位置；Pq为离散点值为q时隶属函数P的所在位置；m为挖掘模型中的离散阈值。

通过提取财务信息框架中的采集数据内容，并结合模糊信息调度技术对决策支持过程进行优化，可以得到最优决策支持的特征量。这样一来便可充分挖掘数据，获取重要的信息内容，并为相关人员对财务信息进行深度分析提供便利。

3 业务逻辑层数据分析

在财务数据分析的初级阶段，采用的常规工具是Excel，主要问题是Excel 技术，例如Vlookup、数据透视表和跟踪参考单元格等。然而，当需要处理大量数据和复杂功能时，使用Excel 往往会耗费大量时间和精力，因此应采用更复杂的金融模型和统计方法。随着人工智能技术的创新和发展，Python 与金融领域的实际应用相结合能让财务分析者充分掌握数据，并通过模块化的方式构建多维模型，帮助投资者做出正确的投资决策。在财务方面，Python 能够通过企业数据对企业的经营决策和需求进行分析。模块功能如图3 所示。

图3 数据分析功能模块

Python 软件是企业发展的关键支持，大部分公司对大数据模型的约束管理都是基于Python 进行开发的。Python软件不但是一种较好的业务支撑和数据管理工具，同时其运行方式也相对简单，易于掌握。Python 语言是一种可移植和易读的语言，与其他语言软件相比具有较大的优越性。对企业财务资料进行管理与分析时，运用以多元回归分析法对企业进行信息管理的信息库模式和最优决策的统计分析模式。在此基础上，从最优决策中抽取相关特征量，并利用模糊关联特征检测技术实现财务信息的分布。进而提出基于信息融合模型的决策优化方法，并将其与微分函数相结合，以求出适合度函数，然后提出基于分布式信息编码技术的分布式特征提取算法，并利用智能数据融合技术实现基于业务逻辑的优化决策。Python 软件在数据分析、数据集成等领域中扮演着举足轻重的角色并且能够与其他金融信息平台进行无缝对接。此外，Python 软件还可以让财务报表的图形更加清楚，提高了数据的运行和处理效率。

4 数据层永久保存数据

后台管理针对管理员用户进行设计，并通过数据采集和清洗模块将数据进行持久化存储[7]。MySQL 数据库用于数据层设计，可实现后台对财务数据的管理和维护操作[8]。正序和倒序排列可以快速查找财务数据，同时还可以进行用户认证和授权管理操作，包括对普通用户授权和管理用户资料等。系统以信息包的形式进行交互，包括提交、存档和分发信息包。基于Python 语言的财务分析框架在长期保存过程中的数据流向如图4 所示。

图4 长期保存系统中的数据流向

从图4 可以看出，在长时间保存系统中，数据提供者必须将会话初始协议（Session Initialization Protocol，SIP）引入数据摄入中，以保证长期保存系统能够保存所摄入的财务数据内容，并保证用户或数据提交者能够访问、理解和使用保存的内容。收到SIP 之后，该存储系统会将其转化为一套适合于数据存档和数据管理的AIP，并对该AIP进行归类，确定各对象的归属。在AIP 存档结束后，生成一条消息用于更新该集合的情况说明。数据归档函数实体接收由摄取过程产生的AIP，并将其加入长期保存系统的数据资料库中。

为了避免技术、媒体、数据格式、数据类型以及用户群等因素的影响，数据的归档和管理都要进行媒体更新、纠错、数据库维护等工作。数据管理功能要对数据摄取阶段产生的数据库进行描述，并对已有数据采集后的信息进行扩充，以保持数据的完整可靠。数据存取与数据管理互动，以回应数据使用者的数据存取要求、互动DIP 对应的AIP 及相关资讯资料。资料存档及资料管理在暂时储存区中建立了一个要求物件的复本，数据存取将这套AIP 及相关封包说明转变成一套DIP，并储存在一个物理分布媒体上，供数据提交者使用。在此基础上，该文建立了基于这种数据流向的长期存储体系，能够保证所存储数据的完整性和可靠性，从而满足用户的需要。

5 测试试验

5.1 试验准备

为测试财务管理视角下基于Python 语言的财务分析框架是否有效，该文试验选择的计算机需要具有良好的处理器和内存足够大的计算机系统。试验采用的计算机为AMD Ryzen 7 处理器，16GB 内存，存储器为512GB SSD。Python 可以在多种操作系统上运行，例如Windows、Linux 和MacOS。试验系统为Windows 10 操作系统。使用Python 3.10.2 版本的CPython 解释器进行财务分析，系统可以使用pip 命令安装最新版本的数据包。数据库为MySQL 8.0，数据来源可以根据具体需求而定。使用雅虎财经或谷歌财经API 获取市场数据，使用爬虫技术从财务报表和交易数据中提取数据，并使用Visual Studio Code 编辑器来编写和调试Python 代码。所选用的工具均能提供丰富的功能和插件，可提高开发效率和代码质量，保证该文试验的质量。

5.2 试验结果

该文试验旨在基于Python 语言构建一个财务分析框架，以分析某公司的财务状况。具体步骤如下：使用Python 爬虫从某财务数据网站获取该公司的财务报表数据，包括资产负债表、利润表和现金流量表。使用Pandas 对数据进行清洗和转换，去除无效数据和重复数据，并将数据转换为适合计算的格式。根据5 个月内的财务报表数据总结该公司2022 年9 月~2023 年1 月的各项财务比率，包括资产负债率、流动比率和营业利润率等，具体见表1。

表1 试验结果

从表1 中可以看出该公司的财务状况比较稳定，各项财务比率在过去3 年中基本保持不变。其中，资产负债率在2022年10 月略有上升，但在2022 年12 月又回落至历史最低水平；营业利润率在过去保持稳定，均在0.10%左右，总体利润率在过去3 个月有所提高，在2023 年的1 月达到最高值。由此可见，构建基于Python 语言的财务分析框架有利于管理者更加准确高效地进行企业内部的财务管理，对企业经济涉及的各个方面均有帮助，不仅可以清晰呈现近几个月的内容，还可从本质上解决财务问题。

6 结语

综上所述，随着社会经济的发展和市场的日渐上行，企业如果得到大数据优势的支撑，便可在市场中占据领先地位，并能获取更加有价值的财务信息，以此提高企业的财务管理能力。该文设计的框架通过搭建表示层、业务逻辑层及数据层进行信息调度，对决策支持过程进行优化，得到最优决策支持的特征量。数据层可以通过数据库对财务数据进行管理、维护以及数据的长期保存和分发。该文在充分了解了Python 技术的基础上，对所面临的各种风险进行评估，可促进财务数据的有效挖掘与分析，并确保金融市场的健康、可持续发展。