AI+Python财务应用基础课件项目7-AI+Python创建财务模型

AI+Python创建财务模型CONTENTS目录01

学习目标与AI导学02

创建业务数据分析模型03

创建固定资产分析模型04

创建项目投资决策模型CONTENTS目录05

创建成本管理模型06

编制固定预算和弹性预算07

创建批量制作销售订单模型08

AI拓展与知识巩固学习目标与AI导学01学习目标概述知识目标

掌握自定义函数、pandas模块的常见用法，以及可视化分析模块在财务领域的应用；理解AI+Python解决财务会计、管理会计问题的业务逻辑。能力目标

能够根据财务会计和管理会计的业务要求，创建业务数据分析、固定资产分析、项目投资决策、成本管理、预算编制和批量制作销售订单等财务模型；能够根据业务目标和数据特征，利用可视化分析模块选择合适图表进行可视化呈现，为分析决策提供支持。素养目标

树立专业自信，积极参与财务业务实践，学会发现、分析和解决问题以提高应变能力；遵守坚持学习、守正创新的会计人员职业道德规范，培养批判性思维，能对财务模型进行反思和优化；培养人机协同的辩证思维，提高数据安全意识和风险管理意识，强化运用数据服务经济社会发展的能力。AI在财务领域的应用背景财务数据处理现状在财务核算流程中，财务人员会接触财务报表、科目余额表、明细账等多种数据表。当企业规模较小或数据量适中时，Excel是处理简单运算的常用工具。Excel的局限性随着数据规模扩大，大量重复性财务核算任务增加，企业对跨平台数据表读取、分组、排序，以及构建复杂财务会计模型、进行统计分析等数据处理需求提高，Excel难以满足。Python的优势及应用场景企业可利用Python中的pandas模块进行更高效的数据处理，结合matplotlib模块进行可视化呈现。本项目以业务数据分析、固定资产分析等常见会计核算业务为应用场景，讲解如何提升财务管理效率。创建业务数据分析模型02业务数据分析模型概述

业务数据分析的决策价值业务数据分析是企业决策的核心依据，通过挖掘销售数据特征与趋势，可支持产品策略、区域布局及资源调配等关键决策。

AI+Python技术架构本任务融合AI工具与Python数据分析模块（如pandas、matplotlib），构建业务数据分析模型，实现数据挖掘、多维度分析及可视化呈现一体化流程。

模型应用场景以销售数据为案例，从数据生成、多维度分析（产品/区域/月份）到可视化展示，形成完整分析闭环，提升财务管理效率与决策支持能力。模拟销售数据生成

01数据维度设计涵盖产品、区域、月份三大核心维度，模拟真实销售场景的多维度交叉特征。

02数据生成代码实现利用pandas、numpy库生成模拟数据：通过product函数构建维度组合，随机生成销售量与销售价格，计算销售金额（销售量×价格）。

03DataFrame数据结构创建包含“月份、区域、产品、销售量、销售价格、销售金额”6列的DataFrame，为后续分析提供标准化数据载体。多维度销售数据分析01单维度分析：产品/区域/月份按产品维度：产品A销售额居首（莫兰迪色系柱形图）；按区域维度：南部区域销售额领先；按月份维度：4月销售额为年度峰值（折线图展示趋势）。02交叉维度分析：产品×区域通过热力图呈现交叉分析结果，产品A在北部区域销售额最高，西部区域整体销售额偏低，直观展示区域-产品组合表现。03交叉维度分析：月份×产品折线图揭示不同产品的季节性销售波动，为库存管理与促销策略提供依据。创建固定资产分析模型03固定资产分析模型背景与数据准备

固定资产折旧核算的重要性固定资产折旧与企业成本控制、核算密切相关，通过准确核算折旧，可了解资产使用价值及经济耗损程度，合理估算成本费用，精确衡量企业经济利润及财务状况。

固定资产卡片数据写入Excel将包含资产编号、资产类别、使用状况、原值、残值等信息的固定资产卡片汇总表数据，通过Python代码写入"固定资产卡片汇总.xlsx"文件，确保数据规范存储。

Excel数据读取与预处理使用pandas模块读取Excel数据，将"开始使用日期"转换为datetime格式，填充"减值"字段空值，为后续折旧计算和多维度分析奠定数据基础。折旧计算与数据透视分析折旧相关字段计算根据当前日期，计算已使用月份、月折旧额（直线法）、本月折旧（仅在用资产计提）、累计折旧及净值，所有数值保留两位小数。按资产类别汇总分析通过数据透视表按资产类别汇总原值、累计折旧和净值，清晰呈现不同类别固定资产的价值规模与折旧情况，为资产结构管理提供数据支持。按使用部门与状况分析按使用部门汇总原值和本月折旧，掌握各部门资产占用及成本消耗；按使用状况汇总资产数量和原值，了解在用、改造、报废等不同状态资产的分布情况。创建项目投资决策模型04货币时间价值计算基础

01货币时间价值的决策意义货币时间价值是财务管理核心概念，指货币随时间推移产生的增值，是投资决策、筹资决策的重要依据，也广泛应用于个人理财、购房还贷等场景。

02分步计算投资终值方法以飞翔集团为例，读取投资数据后，将投资时点与目标时点转换为datetime格式，计算间隔天数，再根据日利率（年利率转换）计算复利终值系数，最终得出投资金额终值，该过程需分步处理数据转换与计算逻辑。

03自定义函数优化计算流程通过封装TVM()函数，整合投资回报率、目标时点、项目数据等参数，实现“数据读取-间隔计算-终值输出”一体化流程，调用函数可快速得到不同目标时点（如2024-12-31、2025-12-31）的终值结果，显著提升代码复用性与计算效率。项目投资决策方法应用

投资项目模拟数据构建设计3个项目模拟数据：项目A项目B项目C涵盖不同投资规模与收益模式。

净现值法（NPV）决策应用设定折现率10%，按公式NPV=初始投资+Σ（CFt/(1+r)^t）计算：项目ANPV项目BNPV项目CNPV依据NPV>0原则，判断最优项目。项目投资决策方法应用

投资回收期法决策应用静态投资回收期计算：项目A累计现金流量第3.71年收回初始投资，项目B需4.00年，项目C需3.67年，结合“回收期越短风险越低”原则，项目C为最优选择，与净现值法结论一致。创建成本管理模型05本量利分析模型构建本量利分析的概念与作用本量利分析以成本性态分析和变动成本法为基础，通过研究成本、业务量和利润之间的关系，帮助企业进行保本分析、保利分析和安全边际分析，为成本控制和经营决策提供支持。多品种产品本量利分析模型构建针对多品种产品，需分别计算各产品的保本销售量、保本销售额、保利销售量、保利销售额及安全边际相关指标。如产品A（单价120元，单位变动成本80元，固定成本20000元，目标利润10000元，销售量800件），其保本销售量为500件，保利销售量为750件，安全边际量300件，安全边际率37.50%。盈亏平衡点可视化图表绘制通过Matplotlib绘制总成本与总收益曲线，标记盈亏平衡点。以产品为例，横轴为销售量，纵轴为金额，总成本线（固定成本+单位变动成本×销售量）与总收益线（单价×销售量）交点即为盈亏平衡点，直观展示企业盈利与亏损的临界点。标准成本法分析模型标准成本法的意义标准成本法是量化的成本分析方法，通过设定标准成本，与实际成本对比计算差异，清晰反映产品成本组成，为合理编制生产预算、提升成本控制和管理的科学性提供依据。产品成本模拟数据设计模拟数据包含产品的标准用量、标准价格、实际用量、实际价格和实际产量。如产品A：标准用量10、标准价格5、实际用量12、实际价格6、实际产量100；产品B：标准用量8、标准价格7、实际用量9、实际价格8、实际产量150。标准成本与实际成本计算标准成本=标准用量×标准价格×实际产量，实际成本=实际用量×实际价格×实际产量。产品A标准成本5000元，实际成本7200元；产品B标准成本8400元，实际成本10800元。标准成本法分析模型

成本差异分析成本总差异=实际成本-标准成本，价格差异=（实际价格-标准价格）×实际用量×实际产量，用量差异=（实际产量×实际用量-实际产量×标准用量）×标准价格。产品A总差异2200元（价格差异1200元，用量差异1000元）；产品B总差异2400元（价格差异1350元，用量差异1050元）。编制固定预算和弹性预算06创建批量制作销售订单模型07批量制作销售订单背景与模块导入

业财融合下的订单处理需求在业财融合背景下，企业订单量增长，需按日期拆分销售订单以支持业务决策。以北京飞翔体育用品有限公司2025年1月1-5日订单为例，ERP系统导出数据需逐日拆分确认，提升运营效率。

核心模块功能介绍pathlib模块：用于文件路径创建与管理，支持目录操作；pandas模块：实现数据读取、分组及处理；xlwings模块：实现Python与Excel交互，支持模板格式应用与工作簿操作。销售订单数据处理与导出数据准备与分组创建"每日销售订单表"文件夹存储结果；读取Excel订单数据，按"订单日期"列分组，示例数据含18条记录，涉及运动长袖、运动鞋等多类产品。模板应用与格式处理使用xlwings打开"销售订单模板.xlsx"，复制模板工作表至新工作簿；删除"订单日期"列，重置"序号"，将数据写入模板指定区域（A4单元格起），粘贴模板格式（含行高、数字格式）。批量导出与保存按日期命名工作簿（如"2025-01-01.xlsx"），保存至目标文件夹。遍历分组数据完成1月1-5日订单拆分，实现自动化批量处理，减少人工操作错误。AI拓展与知识巩固08AI在财务分析中的拓展应用资金使用效率分析模型通过Python构建模型，计算各业务部门资金周转次数与资金占用时长的比值作为效率指标。产品成本效益分析工具针对不同产品的固定成本、变动成本与收益数据，利用Python计算成本效益比并生成柱形图。该工具能直观对比各产品盈利效率，辅助企业优化产品组合与定价策略，提升资源配置科学性。智能模型的复用与迭代AI生成的财务模型具备高度复用性，可通过调整参数适应不同业务场景（如资金分析、成本管控）。结合海量数据训练，模型能持续优化分析逻辑，为企业提供前瞻性财务洞察，推动财务管理智能化升级。知识巩固与技能提升

即测即评练习体系通过扫描二维码完成针对性练习，涵盖财务模型构建各环节（数据处理、函数应用、可视化等），实时检验知识掌握程度，强化对AI+Python财务应用基础的理解与记忆。

实际案例驱动学习以宏大公司投资项目管理为例，要求开发Python模型计算到期剩余年限并按期限区间汇总金额。通过真实业务场景演练，提升将理论知识转化为解决复杂财务问题的实践能力。

技能提升路径规划从基础模块操作（pandas、matplotlib）到综合模型开发（投资决策、预算管理），逐步进阶。结合AI工具辅助编程，降低技术门槛，重点培养数据思维与模型优化能力，适应企业财务数字化需求。投资项目到期剩余年限计算

基期设定与数据预处理以2025年11月30日为基期，读取宏大公司投资项目信息表（含投资金额、到期日等字段），通过Python将日期数据转换为datetime格式，确保时间计算准确性。

剩余年限计算逻辑利用datetime模块计算各项目到期日与基期的时间差，精确到年（保留小数）。公式：剩余年限=（到期日-基期日）/365，示例中tz0002项目（2026/3/29到期）剩余年限为0.33年。

期限区间汇总与可视化按1年及以内、1-2年、2-3年、3年以上区间分组汇总投资金额，生成分布统计表。通过Python绘制饼图或柱状图，清晰展示不同期限投资占比，为资金规划与到期管理提供直观依据。财务模型构建关键要点回顾

数据处理核心技术掌握pandas模块的数据读取（read_excel/csv）、清洗（fillna/drop）、分组聚合（groupby/pivot_table）操作，确保数据源可靠。示例：固定资产卡片数据通过pd.to_datetime转换日期格式，为折旧计算奠定基础。

函数与模型设计原则自定义函数需遵循单一职责原则（如TVM函数专注货币时间价值计算），参数设置灵活可扩展。模型构建采用模块化思想，分步骤实现（数据输入→计算逻辑→结果输出），提升代码可读性与复用性。

可视化呈现技巧运用matplotlib选择合适图表类型：趋势分析用折线图、对比分析用柱状图、分布分析用热力图。采用莫兰迪色系等专业配色方案，添加网格线、标题标签优化图表可读性，使财务数据洞察更直观。总结与思考

AI+Python财务应用核心价值通过自动化数据处理、智能化分析建模、可视化决策支持，AI+