第4章Python財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析主講人：__________Python財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析與可視化

（慕課版）學(xué)習(xí)目標(biāo)（1）理解數(shù)據(jù)分析的基本概念，了解數(shù)據(jù)分析的意義、數(shù)據(jù)分析方法及數(shù)據(jù)分析工具；（2）掌握數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)透視的基本方法；（3）掌握相關(guān)性分析，了解聚類分析方法、線性回歸分析方法和時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。

知識(shí)導(dǎo)圖4.1數(shù)據(jù)分析概述數(shù)據(jù)分析不僅為企業(yè)提供了科學(xué)的決策依據(jù)，還在市場(chǎng)洞察、用戶理解和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面發(fā)揮著重要作用。本節(jié)將從以下3個(gè)方面對(duì)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行概述：數(shù)據(jù)分析的意義、數(shù)據(jù)分析方法及數(shù)據(jù)分析工具。4.1.1數(shù)據(jù)分析的意義下面從企業(yè)決策、市場(chǎng)洞察、用戶理解和風(fēng)險(xiǎn)管理4個(gè)方面闡述數(shù)據(jù)分析的意義。（1）企業(yè)決策方面（2）市場(chǎng)洞察方面（3）用戶理解方面（4）風(fēng)險(xiǎn)管理方面4.1.2數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)分析方法多種多樣，從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)信息處理到復(fù)雜的建模技術(shù)，能夠滿足不同層次的分析需求。以下將從基礎(chǔ)分析方法和高級(jí)分析方法兩方面進(jìn)行詳細(xì)介紹，以幫助讀者更好地理解這些方法在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用及重要性。（1）基礎(chǔ)分析方法（2）高級(jí)分析方法4.1.3數(shù)據(jù)分析工具在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，Excel因其界面友好而成為基礎(chǔ)分析工具，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和進(jìn)行復(fù)雜分析時(shí)，因數(shù)據(jù)容量限制、自動(dòng)化程度低、版本控制混亂及復(fù)雜分析能力不足，存在明顯局限性。相比之下，基于Python的數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)展現(xiàn)出顯著的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，其中pandas庫提供了更強(qiáng)大的功能和更高的靈活性，具體優(yōu)勢(shì)如下。（1）內(nèi)存優(yōu)化與高效運(yùn)算（2）數(shù)據(jù)類型與格式支持（3）數(shù)據(jù)分析與可視化4.2財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)分析方法在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析中，基礎(chǔ)分析方法具有重要意義，這些方法為深入理解財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、有效呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特征及提取關(guān)鍵財(cái)務(wù)信息奠定了基礎(chǔ)。4.2.1數(shù)據(jù)操作在分析企業(yè)銷售數(shù)據(jù)時(shí)，可能只需要關(guān)注某一特定地區(qū)（如華北地區(qū)）或者某一特定時(shí)間段（如2024年第四季度）的銷售記錄。通過數(shù)據(jù)篩選，可以迅速排除不相關(guān)的數(shù)據(jù)，使分析人員能夠聚焦于關(guān)鍵信息，從而更高效地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和問題。1．通過列名篩選2．通過條件篩選3．使用loc和iloc篩選4．基于已有列計(jì)算并添加新列5．直接添加新列6．重命名列7．刪除單個(gè)或多個(gè)列4.2.2數(shù)據(jù)分組pandas中的數(shù)據(jù)分組，就是按照某個(gè)或多個(gè)財(cái)務(wù)相關(guān)的特征（如時(shí)間、業(yè)務(wù)部門、產(chǎn)品類別等），把這些數(shù)據(jù)劃分成不同的組，方便后續(xù)對(duì)每組數(shù)據(jù)進(jìn)行單獨(dú)分析，并挖掘出有價(jià)值的信息。1．常規(guī)分組2．多層索引分組4.2.3數(shù)據(jù)聚合在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，數(shù)據(jù)聚合是一項(xiàng)極為關(guān)鍵的操作。通過數(shù)據(jù)聚合，能夠從海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中提取出有價(jià)值的信息，為后續(xù)的決策和分析提供有力支持。1．單個(gè)聚合函數(shù)2．多個(gè)聚合函數(shù)4.2.4數(shù)據(jù)透視數(shù)據(jù)透視表本質(zhì)上是一種交互式表格工具，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)匯總、排序、篩選和計(jì)算能力。利用它靈活的數(shù)據(jù)重組功能，用戶能夠從不同視角審視數(shù)據(jù)，從而獲得更全面的洞察。在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，數(shù)據(jù)透視表的典型應(yīng)用場(chǎng)景如下。（1）財(cái)務(wù)指標(biāo)匯總：快速整合收入、支出、利潤(rùn)等核心財(cái)務(wù)指標(biāo)，生成清晰的匯總報(bào)告。（2）時(shí)間維度分析：深入分析不同時(shí)間段（如月度、季度、年度）的財(cái)務(wù)表現(xiàn)，識(shí)別周期性趨勢(shì)。（3）多維度對(duì)比：支持跨部門、跨產(chǎn)品或跨地區(qū)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)比，揭示業(yè)務(wù)差異。（4）財(cái)務(wù)比率數(shù)據(jù)計(jì)算：自動(dòng)化計(jì)算毛利率、凈利率等關(guān)鍵財(cái)務(wù)比率數(shù)據(jù)，輔助決策分析。1．基礎(chǔ)透視分析2．多維度透視分析4.3財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)高級(jí)分析方法在財(cái)務(wù)領(lǐng)域中，挖掘海量數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息對(duì)于決策支持、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和業(yè)務(wù)優(yōu)化至關(guān)重要?；A(chǔ)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法（如數(shù)據(jù)操作、分組、聚合和透視）雖然提供了一些基本洞察，但在處理復(fù)雜財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)系和潛在模式時(shí)常顯得不足。4.3.1相關(guān)性分析1．相關(guān)性分析原理2．財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析4.3.2聚類分析1．聚類分析原理2．財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)聚類分析4.3.3線性回歸分析1．線性回歸分析原理

2．財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)線性回歸分析4.3.4時(shí)間序列預(yù)測(cè)1．時(shí)間序列預(yù)測(cè)原理2．財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)實(shí)訓(xùn)——實(shí)訓(xùn)1：某企業(yè)財(cái)務(wù)狀況分析【實(shí)訓(xùn)背景】企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)包含豐富的信息，如不同部門的費(fèi)用支出、不同產(chǎn)品的銷售利潤(rùn)等。然而，原始的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)往往存在數(shù)據(jù)量大且雜亂的問題，需要通過篩選、分組、聚合和透視等操作來提取有價(jià)值的信息。通過這些操作，企業(yè)管理者可以深入了解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，發(fā)現(xiàn)潛在問題，為決策提供有力支持。本次實(shí)訓(xùn)的目的是幫助讀者掌握對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分組、聚合和透視操作的方法?！緦?shí)訓(xùn)目標(biāo)】1．熟練掌握使用pandas根據(jù)特定條件篩選財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的方法。2．學(xué)會(huì)運(yùn)用pandas的分組功能，按照不同的維度對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。3．掌握常見的聚合函數(shù)，能夠?qū)Ψ纸M后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。4．學(xué)會(huì)使用pandas的數(shù)據(jù)透視表功能，將數(shù)據(jù)以更直觀的方式呈現(xiàn)，便于分析和決策?！緦?shí)訓(xùn)步驟】第1步：數(shù)據(jù)導(dǎo)入。第2步：數(shù)據(jù)篩選。第3步：數(shù)據(jù)分組與聚合。第4步：數(shù)據(jù)透視。任務(wù)實(shí)訓(xùn)——實(shí)訓(xùn)2：某企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況分析【實(shí)訓(xùn)背景】在企業(yè)財(cái)務(wù)管理中，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的關(guān)鍵信息。通過對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，可以了解不同財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度；利用聚類分析能將具有相似特征的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類；構(gòu)建線性回歸模型則可以預(yù)測(cè)某些財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化趨勢(shì)；而構(gòu)建時(shí)間序列模型能夠根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律，預(yù)測(cè)未來財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的走勢(shì)，為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃和決策提供更具前瞻性的依據(jù)。本次實(shí)訓(xùn)旨在幫助讀者全面掌握運(yùn)用Python進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析、聚類分析模型構(gòu)建、線性回歸模型構(gòu)建及時(shí)間序列模型構(gòu)建的方法?！緦?shí)訓(xùn)目標(biāo)】1．掌握使用Python進(jìn)行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析的方法，了解不同財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)。2．學(xué)會(huì)運(yùn)用sklearn庫構(gòu)建聚類分析模型，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。3．學(xué)會(huì)運(yùn)用sklearn庫構(gòu)建線性回歸模型，預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化趨勢(shì)。4．掌握使用