9-2財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)可視化分析與應(yīng)用

數(shù)智化時(shí)代會(huì)計(jì)專業(yè)融合創(chuàng)新系列教材《Python開(kāi)發(fā)與財(cái)務(wù)應(yīng)用》項(xiàng)目九：Python綜合應(yīng)用，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值任務(wù)2：財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)可視化分析與應(yīng)用任務(wù)概覽項(xiàng)目九

Python綜合應(yīng)用，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值任務(wù)二

財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)可視化分析與應(yīng)用01任務(wù)目標(biāo)：利用Python的數(shù)據(jù)分析和可視化工具，對(duì)計(jì)算機(jī)通信行業(yè)的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和多維度展示，以洞察行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局。02導(dǎo)入數(shù)據(jù)分析常用的第三方模塊導(dǎo)入模塊是Python中使用特定功能前的必要步驟，涉及數(shù)據(jù)處理和可視化的核心庫(kù)。0102獲取企業(yè)股票代碼從行業(yè)數(shù)據(jù)源中提取企業(yè)信息，獲取股票代碼，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析定位目標(biāo)企業(yè)。importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompyecharts.chartsimportWordCloud#假設(shè)已有企業(yè)信息的DataFramedf_companiesstock_codes=df_companies['股票代碼'].tolist()上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析繪制詞云圖詞云圖通過(guò)不同大小的詞匯展示文本數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞重要性。0304二級(jí)行業(yè)具體分析對(duì)特定二級(jí)行業(yè)進(jìn)行深入分析，探究行業(yè)內(nèi)企業(yè)或產(chǎn)品的市場(chǎng)表現(xiàn)。wordcloud=WordCloud()wordcloud.add("",[list(z)forzinzip(industry_list,frequency_list)])wordcloud.render_notebook()PC_stock_list=final_stock_list[final_stock_list['行業(yè)分類']=='PC、服務(wù)器及硬件']上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析獲取盈利及營(yíng)運(yùn)能力數(shù)據(jù)采集企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，評(píng)估企業(yè)的盈利和營(yíng)運(yùn)效率。0506處理缺失值識(shí)別并處理數(shù)據(jù)中的缺失值，如刪除或填充。#刪除方正科技的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗?021年為ST股票，且存在缺失值df_profit=df_profit[df_profit['股票代碼']!='方正科技']df_profit.head()上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析替換百分號(hào)并更新列名將數(shù)據(jù)中的百分號(hào)去除，并轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型，同時(shí)更新列名以反映數(shù)據(jù)內(nèi)容。0708繪制組合圖組合圖在單一圖表中展示多個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)系列，便于比較。bar=Bar()bar.add_xaxis(x_data)bar.add_yaxis('指標(biāo)A',y1_data)bar.add_yaxis('指標(biāo)B',y2_data)bar.render_notebook()上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析行業(yè)標(biāo)桿參照數(shù)據(jù)行業(yè)標(biāo)桿數(shù)據(jù)是指在特定行業(yè)內(nèi)，各項(xiàng)關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)表現(xiàn)最優(yōu)的企業(yè)數(shù)據(jù)，用作其他企業(yè)比較和參考的標(biāo)準(zhǔn)。0910杜邦分析體系杜邦分析是一種財(cái)務(wù)分析方法，通過(guò)將凈資產(chǎn)收益率分解為幾個(gè)部分，來(lái)評(píng)估公司的盈利能力、資產(chǎn)管理效率和財(cái)務(wù)杠桿。#計(jì)算并獲取各項(xiàng)指標(biāo)的最大值作為行業(yè)標(biāo)桿industry_benchmarks=df_profit.describe().loc[['max']]industry_benchmarks.columns=['行業(yè)標(biāo)桿']上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析雷達(dá)圖展示企業(yè)差距雷達(dá)圖用于展示多個(gè)定量變量，特別適合比較企業(yè)在多個(gè)維度的表現(xiàn)。1112復(fù)合圖對(duì)比分析復(fù)合圖結(jié)合了不同類型的圖表，如柱形圖和折線圖，以展示多維度數(shù)據(jù)。上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析南丁格爾玫瑰圖南丁格爾玫瑰圖通過(guò)扇區(qū)的角度和半徑展示數(shù)據(jù)的相對(duì)大小，特別適合比較周期性數(shù)據(jù)。1314取?？低?022年各季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源中獲取特定企業(yè)的季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括關(guān)鍵的財(cái)務(wù)指標(biāo)。#讀取?？低?022年各季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)df_quarterly=pd.read_excel('?？低?022年季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù).xlsx')df_quarterly.head()上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析提取并清洗季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)從季度財(cái)務(wù)報(bào)表中提取關(guān)鍵財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)清洗，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。1516繪制環(huán)形圖比較季度貢獻(xiàn)環(huán)形圖是一種展示各部分對(duì)整體貢獻(xiàn)比例的可視化工具，特別適用于比較不同季度的財(cái)務(wù)指標(biāo)貢獻(xiàn)。上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析獲取2022年各季度的償債能力指標(biāo)償債能力指標(biāo)反映了企業(yè)在一定時(shí)期內(nèi)償還短期和長(zhǎng)期債務(wù)的能力。1718進(jìn)行償債能力的可視化分析通過(guò)圖表展示償債能力指標(biāo)，可以直觀地分析和比較不同季度的償債情況。#讀取2022年各季度償債能力指標(biāo)數(shù)據(jù)df_debt=pd.read_excel('debt_capacity.xlsx')上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析獲取2022年4個(gè)季度成本費(fèi)用數(shù)據(jù)，進(jìn)行比較分析成本費(fèi)用數(shù)據(jù)包括營(yíng)業(yè)成本、銷售費(fèi)用、管理費(fèi)用和財(cái)務(wù)費(fèi)用等，是衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的重要指標(biāo)。1920數(shù)據(jù)整理和清洗數(shù)據(jù)清洗是修正數(shù)據(jù)不一致性和錯(cuò)誤的過(guò)程，確保分析的準(zhǔn)確性。#讀取2022年各季度成本費(fèi)用數(shù)據(jù)df_costs=pd.read_excel('costs_data.xlsx')上市公司行業(yè)數(shù)據(jù)分析可視化展示成本費(fèi)用季度變化利用圖表展示數(shù)據(jù)，直觀反映不同季度的成本費(fèi)用變化情況。21如何使用pandas讀取Excel文件中的數(shù)據(jù)，并計(jì)算特定列的總和？01如何使用pandas對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并計(jì)算每組的平均銷售額？02importpandasaspddf=pd.read_excel('財(cái)務(wù)數(shù)據(jù).xlsx')total_sales=df['銷售額'].sum()print(total_sales)例一importpandasaspddf=pd.read_excel('銷售數(shù)據(jù).xlsx')group_average_sales=df.groupby('產(chǎn)品類別')['銷售額'].mean()print(group_average_sales)例二即測(cè)即評(píng)如何使用pyecharts創(chuàng)建一個(gè)展示不同產(chǎn)品類別銷售占比的餅圖？03如何使用matplotlib繪制某公司過(guò)去五年的年度收入變化趨勢(shì)圖？04即測(cè)即評(píng)數(shù)據(jù)可視化掌握了使用matplotlib和pyecharts創(chuàng)建柱形圖、折線圖、餅圖和雷達(dá)圖等多種數(shù)據(jù)可視化圖表的方法。0302數(shù)據(jù)采集利用Python及其第三方庫(kù)，如pandas、matplotlib和pyecharts，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面的采集和處理。數(shù)據(jù)清洗