AI+Python财务应用基础课件项目8-AI+Python综合应用：挖掘财务数据价值

AI+Python综合应用：挖掘财务数据价值CONTENTS目录01

AI+Python财务应用概述02

AI+Python可视化分析财务数据03

AI+Python分析财报数据04

AI拓展应用05

AI+Python财务应用总结AI+Python财务应用概述01学习目标

知识目标掌握AI+Python数据分析工具的融合应用逻辑及基本思路方法，熟悉AI增强型可视化技术（如交互式仪表盘）实现原理与pyecharts等模块应用场景。

能力目标能运用AI工具完成财务数据智能分析并优化传统Python流程，结合AI设计多维度Python可视化分析方案，为管理层提供决策支持。

素养目标建立AI伦理意识，遵守隐私保护与合规要求；培养人机协同思维，提升分析效率并验证修正模型输出；践行“数据工匠”精神，优化模型追求结果精准与业务价值最大化。AI在财务领域应用背景01财会产业链数字化重构数字经济时代，“大智移云物区”技术推动业务、财务、税务数据全域融合，形成多维度数据网络，传统核算职能向战略决策支持演进。02AI+Python模式解决方案面对海量异构数据，“AI助手+Python编程”提供从智能数据采集、AI增强清洗到动态决策支持的全链路解决方案，赋能财务分析范式升级。03可视化工具驱动决策AI驱动的可视化工具助力财务人员构建多维度动态看板，将数据洞察转化为管理层可感知的决策语言，推动财务分析从经验驱动向“数据—算法—洞察”智能范式转变。数据分析完整流程

数据采集通过AI+人工协同方式，从行业数据源（如巨潮资讯网）采集细颗粒度、多维度数据，构建高质量数据集，为后续分析奠定基础。数据加工缺失值处理采用AI增强填充技术，结合财务业务逻辑选择处理方法：数值型数据用均值/中位数填充（如流动比率用行业中位数），类别型数据用众数填充（如行业分类），关键指标缺失时通过前后期间数据插值法修复，确保数据完整性。异常值检测运用3σ原则与箱线图法识别异常值，结合财务专业判断：对极端值（如远超行业均值的营收数据）进行Winsorize缩尾处理，对逻辑矛盾值（如资产负债率>100%）通过原始凭证复核修正，保留合理业务异常（如季节性波动）并标记说明。数据标准化针对不同量纲财务指标实施标准化：比率类指标（如毛利率）采用min-max归一化至[0,1]区间，绝对数指标（如营业收入）通过Z-score标准化消除规模影响，确保横向可比（如同业对比）与纵向可比（如跨期分析）。数据转换执行业务导向的数据转换：文本型数据（如日期、会计科目）转为结构化格式（YYYY-MM-DD日期型、科目代码数值型），非正态分布指标（如利润额）通过对数/Box-Cox变换改善分布特性，分类变量（如企业性质）采用独热编码适配算法需求。数据分析借助AI增强分析工具，开展多维度指标分析（盈利能力、偿债能力、营运能力等），挖掘数据内在关联与业务洞察。数据应用通过AI驱动可视化技术（如动态看板、交互式仪表盘）呈现分析结果，将数据洞察转化为管理层可感知的决策语言，实现从数据到价值的闭环。数据分析完整流程AI+Python可视化分析财务数据02业务场景与数据获取

行业数据增长下的分析需求财务报告分析是利益相关者洞察企业财务健康与经营成果的核心工具。在行业数据呈指数级增长的当下，高效整合行业基准数据，形成具有行业对标价值的高质量数据集成为关键。

AI+人工协同的数据采集模式采用AI+人工协同方式，从行业数据采集、跨企业财务指标对比，到可视化呈现行业竞争定位，构建全链路闭环。以计算机行业为例，通过AI工具获取2024年营业收入前10的上市公司信息，人工核实后形成“计算机行业上市公司名单.xlsx”。

数据来源与可靠性保障数据来源为巨潮资讯网等权威平台，AI输出结果经人工验证，确保数据的准确性与合规性，为后续财务数据可视化分析奠定坚实基础。数据读取与行业分类分布Python读取Excel数据文件

使用pandas库读取“计算机行业上市公司名单.xlsx”文件，通过指定dtype={'证券代码':str}确保证券代码格式正确代码示例：df=pd.read_excel('计算机行业上市公司名单.xlsx',dtype={'证券代码':str})。AI驱动的行业分类词云图绘制

利用豆包AI编程助手生成代码，通过pyecharts库绘制申万行业三级名称词云图。核心步骤包括数据获取（counts=df['申万行业三级名称'].value_counts()）、字典转换（data=counts.to_dict()）及词云对象创建与渲染，直观展示行业分类分布情况。词云图的分析价值

词云图能清晰呈现计算机行业各细分领域的企业数量占比，帮助快速识别行业热门细分赛道，为后续聚焦特定领域（如安防设备）分析提供方向。安防设备行业数据筛选与业务规模分析

01安防设备企业证券代码筛选基于申万行业三级名称，使用Python筛选出安防设备行业上市公司，代码示例：df1=df[df['申万行业三级名称']=='安防设备']，获取证券代码列表用于后续财务数据采集。

022024年营业收入数据获取从巨潮资讯网获取安防设备行业26家上市公司2024年营业收入数据，涵盖大华股份等企业，数据精确到小数点后两位。

03业务规模条形图可视化利用matplotlib绘制条形图，按营业收入降序排列，设置中文字体（SimHei）及图片清晰度（dpi=300），直观展示各公司业务规模差异。盈利能力分析baostock接口获取盈利指标通过baostock接口查询安防设备行业2024年Q4盈利能力数据，涉及证券代码包括sz.002415、sz.002236等8家企业，获取指标涵盖净资产收益率、销售净利率、销售毛利率等。数据处理与格式转换将接口返回的文本格式数据转换为数值型，净利润和主营业务收入单位转换为万元，代码示例：result_profit['净利润/万元']=(result_profit['净利润'].astype(float)/10000)，并保留两位小数。盈利能力可视化呈现使用pyecharts绘制柱形图对比净资产收益率、销售净利率、销售毛利率；通过matplotlib绘制雷达图展示每股收益，多维度呈现企业盈利水平，辅助利益相关者快速识别行业盈利标杆。偿债能力分析偿债能力指标数据采集调用baostock接口query_balance_data函数，获取安防设备行业8家上市公司2024年Q4偿债能力指标，包括流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率及权益乘数。数据清洗与单位转换将文本格式数据转换为数值型，资产负债率转换为百分比形式（result_balance['资产负债率']=result_balance['资产负债率'].astype(float)*100），提取关键指标形成balance_data数据集。热力图与箱线图分析绘制热力图直观展示各偿债指标数值分布，箱线图呈现指标离散程度。例如，资产负债率热力图可快速定位高负债企业，箱线图能识别流动比率异常值，为企业偿债风险评估提供数据支持。营运能力分析

营运能力指标获取流程通过baostock接口query_operation_data函数，采集安防设备行业8家企业2024年Q4营运能力数据，指标包括应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率及总资产周转率。

数据类型转换与提取使用astype函数将文本格式指标转换为float型，提取应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率、总资产周转率形成operation_data数据集，代码示例：result_operation=result_operation.astype({'应收账款周转率':'float',...})。营运能力分析

散点图矩阵与面积图可视化利用seaborn绘制散点图矩阵，观察营运指标间相关性；通过matplotlib绘制面积图，展示各公司在不同营运指标上的表现。例如，散点图矩阵可发现应收账款周转率与总资产周转率的正相关关系，面积图能对比企业整体营运效率差异。财务数据可视化总结

多样化图表的优势与适用场景不同图表各有优势：柱形图适合对比多指标数据，雷达图便于展示多维度综合能力，热力图直观呈现数据分布，箱线图能识别异常值。需根据数据特性与分析需求选择，如盈利能力分析用柱形图，偿债能力分析用热力图。

数据采集与处理的关键地位数据的精确性、完整性与一致性是可视化分析的前提。通过AI工具实现数据清洗、异常值检测与缺失值自动化处理，减少人工干预主观性，提升数据处理效率和质量，确保分析结论正确可靠。

AI+Python模式的协同价值“AI助手+Python编程”模式提供全链路解决方案，从智能数据采集、AI增强清洗到动态决策支持。AI生成代码框架结合人工业务优化，推动财务分析从经验驱动向“数据—算法—洞察”智能范式升级，助力财务人员将数据洞察转化为管理层可感知的决策语言。AI+Python分析财报数据03多源数据采集链路构建新能源汽车行业数据采集渠道公开数据来源包括证券交易所官网（如深交所、上交所）、第三方金融平台（新浪财经、东方财富网）、企业官方网站投资者关系板块等，可获取财务年报、利润表、资产负债表、现金流量表等核心数据。比亚迪数据获取步骤示例从深交所官网搜索“比亚迪（002594）”，在定期报告中下载2024年年度报告PDF/Excel附件；或访问新浪财经个股页面，通过“财务数据”标签查看利润表、关键指标等结构化数据，实现人机协同数据采集。从新浪财经获取比亚迪利润表数据Python爬虫函数设计定义fetch_income_statement函数，使用requests库发送HTTP请求，设置User-Agent模拟浏览器访问，通过BeautifulSoup解析HTML，提取新浪财经利润表表格中的指标名称与对应数值。数据解析与转换将提取的非结构化数据转换为DataFrame格式，设置表头为日期列，索引为财务指标（如“一、营业总收入”“二、营业总成本”），处理千分位逗号与缺失值符号（如“—”），确保数据格式规范。比亚迪利润表示例输出调用函数获取证券代码“002594”的2024年利润表数据，输出包含营业总收入、营业成本、销售费用、研发费用、净利润等关键指标的DataFrame，支持后续分析与可视化。数据处理与准备

数据写入与读取配置使用to_excel方法将比亚迪利润表数据保存为“比亚迪利润表.xlsx”，读取时通过pd.read_excel设置header=1（跳过空行）、index_col=0（指标名称为索引）、thousands=','（自动处理千分位）、na_values=['—','--']（定义缺失值）。

数据清洗与标准化清除索引名称中的特殊字符，将“营业税金及附加”科目调整为“税金及附加”，确保会计科目与现行准则一致；通过astype函数将文本格式的财务数据转换为数值型，为可视化分析奠定基础。

数据完整性验证检查关键指标（如营业总收入、净利润）是否存在缺失值，通过head()预览数据前5行，确认数据读取准确性与结构完整性，保证后续分析结果可靠。收入成本结构环形图分析双层环形图设计逻辑外层环展示营业总收入与营业总成本占比，内层环细化营业成本、税金及附加、销售费用、管理费用、研发费用的构成，通过半径差异与颜色区分（如外层暖色调、内层同色系渐变）实现层次化数据呈现。比亚迪2024Q4成本结构示例外层环显示营业总收入（假设680亿元）与营业总成本（假设626亿元）比例；内层环中营业成本占比超80%（约505亿元），研发费用占比8.5%（约53亿元），直观反映成本核心构成。图表解读价值环形图将复杂成本结构转化为可视化占比关系，帮助管理层快速识别成本控制重点（如营业成本优化）与资源投入方向（如研发费用增长趋势），提升决策效率。季度利润气泡图分析

气泡图参数映射规则以2024年Q1-Q4为分析周期，横轴为营业收入（亿元），纵轴为营业利润（亿元），气泡大小映射营业总成本（亿元），通过颜色区分季度（如Q1蓝色、Q4红色），实现多维度数据关联展示。

比亚迪季度利润特征Q4气泡最大（总成本最高），对应营业收入与营业利润峰值（假设营收680亿元、利润54亿元）；Q1气泡最小（营收320亿元、利润18亿元），呈现逐季增长趋势，反映业务规模扩张与利润提升同步性。

异常点识别与分析若某季度气泡偏离营收-利润增长趋势（如成本突增但利润未同步上升），可触发进一步核查，如供应链波动或费用异常，体现可视化工具的异常检测价值。季度营收雷达图分析指标选取与归一化处理提取营业总收入、营业总成本、营业利润、利润总额、净利润5项核心指标，采用min-max归一化消除量纲差异，使季度间数据具备可比性。2024年季度雷达图特征环比变化趋势解读从Q1到Q4，雷达图“面积”逐季扩大，营业利润与净利润增速高于营收增速，反映成本管控与盈利能力提升，为管理层提供季度战略调整效果的可视化反馈。全年净利润率仪表盘

01净利润率计算逻辑全年净利润率=（2024年Q1-Q4净利润总和÷营业总收入总和）×100%，比亚迪假设数据：总营收2000亿元，总净利润120亿元，净利润率6.0%。

02Plotly仪表盘参数配置分三段颜色标识，阈值线指向实际净利润率6.0%，红色警戒线突出显示当前水平。

03决策支持价值仪表盘直观呈现企业盈利水平，6.0%的净利润率处于行业中等水平，可结合行业基准（如头部企业8-10%）制定改进目标，推动成本优化与营收结构升级。利润构成堆叠面积图分析利润组成项提取选取营业利润、营业外净收益（营业外收入-营业外支出）、其他收益（公允价值变动收益+投资收益）作为核心构成项，构建季度利润分解模型。2024年季度利润趋势堆叠面积图显示营业利润为主要利润来源，其他收益占比稳定，营业外净收益占比波动较小；Q1-Q4累计利润呈阶梯式上升，全年利润结构健康。可视化对比优势通过面积叠加直观展示各项利润贡献度随季度变化的动态关系，优于传统表格，帮助快速识别利润增长驱动因素（如Q4营业利润激增源于营收规模效应）。费用相关性热力图分析费用项目与增长率计算热力图颜色与相关性解读费用管控洞察财务总结与决策建议

费用与利润核心特征总结

成本管控聚焦方向

费用结构与财务策略优化AI拓展应用04AI+Python财务应用价值

Python：财务分析的核心工具Python凭借强大的数据处理、分析及可视化能力，成为财务分析领域的核心工具，能高效处理海量异构财务数据，支撑从数据清洗到结果呈现的全流程分析。

AI：挖掘数据深层价值AI技术可进一步挖掘财务数据的深层价值，通过智能算法实现数据清洗、异常值检测与缺失值自动化处理，减少人工干预主观性，为财务决策提供精准智能辅助。

推动财务工作转型升级AI与Python的融合，充分发挥数据作为企业基础资源的作用，助力财务工作实现从传统核算向战略决策支持的转变，迈向高效化、精准化、智能化转型。核心财务指标变化趋势分析案例

模拟近5年核心财务数据构建包含2021-2025年“营业收入”“净利润”“研发投入”“营销投入”4类核心财务指标的模拟数据集

组合图表绘制方案使用Python的matplotlib库，创建折线图与柱形图组合图表。左y轴绘制营业收入和净利润折线图，右y轴绘制研发投入和营销投入柱形图，直观对比各指标变化趋势。

关键指标趋势洞察图表清晰展示业务成长与资源投入的关联，如研发投入、营销投入的增长，为后续资源倾斜方向提供数据依据。产品线成本利润率分析示例

数据处理与指标计算成本管理分析师借助Python对不同产品线的成本与利润数据进行清洗加工，计算成本利润率（利润/成本×100%），为优化产品成本结构提供量化指标。

条形图可视化呈现利用Python绘图模块生成产品线成本利润率条形图，横向对比各产品线盈利能力差异，突出高利润率产品与低利润率产品，直观反映产品线盈利状况。

支持产品线布局优化通过分析结果，企业管理层可清晰掌握不同产品线的成本与利润表现，据此优化产品线布局，将资源向高回报产品倾斜，提升整体盈利水平。家电商品多维度特征雷达图分析

家电商品多维度数据概览宏大公司5类核心家电商品（空调、冰箱、洗衣机、电视、热水器）在销售额、销量、好评率、复购率、搜索热度5个维度存在差异。

雷达图绘制实现使用Python的pyecharts模块，以家电类别为中心维度，将5个评价指标作为雷达图的坐标轴，绘制多维度特征雷达图，清晰展示各类商品的综合表现。AI+Python财务应用总结05AI+Python财务分析流程回顾

数据采集：多源协同获取采用AI+人工协同模式，从巨潮资讯网、证券交易所官网、新浪财经等多渠道采集行业及企业财务数据，如利用baostock接口获取安防设备行业上市公司年度盈利能力、偿债能力等指标数据，确保数据来源合规且全面。

数据加工：智能清洗转换借助Python的pandas库进行数据清洗，包括处理缺失值、转换数据格式（如将文本型财务指标转为数值型）、单位换算（如净利润单位从元转换为万元），AI工具辅助实现异常值检测与自动化处理，提升数据质量。

数据分析：多维度指标挖掘针对财务数据开展盈利能力（净资产收益率、销售净利率等）、偿债能力（流动比率、资产负债率等）、营运能力（应收账款周转率、存货周转率等）多维度分析，通过AI生成分析代码框架，人工优化业务逻辑。AI+Python财务分析流程回顾数据应用：可视化决策支持利用matplotlib、seaborn、pyecharts等库生成词云图、条形图、雷达图、热力图等可视化图表，如绘制安防设备行业营业收入条形图、偿债能力热力图，将数据洞察转化为管理层可感知的