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python有什么用(注册会计师)

python有什么用

python作为一门高级编程言语,它bai的诞生尽管du很偶尔,但是它得到zhi程序员的喜欢却是必定之dao路,Python入门简略,比较于其他言语,初学者很简单入门,除此之外,Python还具有以下优点:
1.简略:Python奉行简洁主义,易于读写,它使你可以专心于解决问题而不是去搞理解言语自身。
2.免费:Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能拷贝、阅读、改动它,这也是Python越来越优异的原因——它是由一群希望看到一个更加优异的Python的人发明并常常改进着的。
3.兼容性:Python兼容很多渠道,所以开发者不会遇到运用其他言语时常会遇到的困扰。python36.png
4.面向方针:Python既支撑面向过程,也支撑面向方针编程。在面向过程编程中,程序员复用代码,在面向方针编程中,运用基于数据和函数的方针。
5.丰盛的库:Python规范库的确很庞大。它可以协助你处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。
6.规范的代码:Python选用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
7.可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段要害代码运行得更快或许希望某些算法不揭露,你可以把你的部分程序用C或C++编写,然后在你的Python程序中运用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序,然后向你的程序用户供应脚本功能。
Python的学习强度相对于其他的一些编程言语遍及公认的简略,0基础也可轻松学会,并且发展前景好,在人工智能、大数据、云核算等范畴均得到了广泛的应用,且现阶段人才紧缺,薪资遍及高于其他编程言语,因此,是IT转型的好挑选!python

python会计专业

特别是近两年,发现许多从事财务相关的朋友找我帮忙,处理一些报表数据类似的事情,
还有便是想学习python这门核算机言语,希望能结合自身的财务作业,自动化结束部分重复性的作业,
趁便多掌握一个技术,进步自身竞争力。
所以我想这类需求或许具有普遍性,打算做一系列相关教育视频,从实践需求,事例出发去掌握。
这儿三个要害词,财务数据python。
数据是这个主题的核心,数据大部分是excel文件的形式,doc文档,pdf文件,数据库,乃至语音,图片等等。
python是咱们处理数据的东西,信任有被安利过的经历。财务是大脑,担任分析和了解。python37.jpg
这儿三者联系的简略了解。
首要业务会产生数据,无论是生成,出售环节都会产生许多数据,在一些场景下
这些数据非常有价值,对数据进行发掘分析,很有必要。
其次,财务从数据出发进行分析,对业务,对公司进行诊断,辅佐决策,从而指导改进业务。
python可以财务人员的辅佐东西,高效处理数据的东西。不只可以对自有的数据进行处理,还可以很方便地引进外部数据和知识。
大部分作业excel都可以结束,也能结束的很好,vba也很强壮,那我为什么还要学习python呢。
python有哪些优势呢?
1python比较于javac++等编程言语,是一个简略上手很快的编程言语,门槛低,对非技术人员很友爱。
编程言语是联接人和核算机的一种言语,一种沟通方法,通过编程言语把人的主见转换成核算机能听懂,
正确执行的一种言语或是一种规范。
2功能强壮,用的人多,天然功能比较完善,运用也非常广,人工智能,金融或许多运用python。
所以发展前景好。许多少儿编程也挑选python作为入门言语,也逐步走入小学讲堂。
要学就选一个有出路的言语,获益终身。
3用python做数据处理,有老到的东西例如pandas,numpy。基本上你遇到的问题或许需求,他人都遇到过,处理过。
有许多老到的计划可以参考。降低了学习,运用的本钱。
4第四点也是非常要害的一点。以上说的那么多都是说python是一门不错的言语,很棒的数据处理的东西,
我为什么要学习它才是要点。
1有个不成文的规则重复的作业假设超越15分钟就需要脚原本结束。便是学用编程的方法结束重复的作业,
解放自己的时间,可以早点下班嘛。假设你感觉有些作业内容无聊,没有应战,很或许这部分作业应该用编程去做。
2部分场景下excel的确能处理大部分需求,不过你也必定遇到过看错行,复制过错,忽然死机忘掉保存等状况。
特别是数据量比较大的时分,简单出现各种意想不到的问题。还有便是许多文件需要一起处理的,或是有不
同来历的文件要一起考虑,用python能天然处理这些问题,其他python速度快效率高。
3一般你拿到的数据都是他人准备好的,或许不符合你的需求,来回沟通浪费许多时间,假设会python可以自己
很快处理掉问题,乃至从数据库里按自己的主见去读取。自己着手,锦衣玉食,也节省了自己的时间,
4在财务信息化,电算化的趋势,有许多的新的技术出现,比方hr机器人,财务机器人,智能审单机器人。
在这个变化比较快的布景下,掌握python也给自己增加了筹码,python在人工智能方向的运用是真的广,我自己便是从事人工智能方向研讨的。现在即懂业务也懂技术的人是稀缺人才。
5掌握了一个技术东西,有了一种思维习惯。多了一种获取信息,处理信息的方法,面临问题多了一个挑选。
在许多求职要求中,会python是一个加分项,特别是互联网公司,
这种节奏比较快的类型,更着重自己着手,锦衣玉食。
python注册会计师
所谓探究性数据剖析(ExploratoryDataAnalysis,以下简称EDA),是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探究,经过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手法探究数据的结构和规则的一种数据剖析办法。特别是当咱们对这些数据中的信息没有满足的经历,不知道该用何种传统计算办法进行剖析时,探究性数据剖析就会十分有效。探究性数据剖析在上世纪六十年代被提出,其办法由美国著名计算学家约翰·图基(JohnTukey)命名。
本项目需处理的问题
本项目剖析P2P途径LendingClub的借款数据,探究数据剖析进程中,并尝试答复以下3个问题:
?
1、利率与危险成正比,危险越高,利率越高,违约的或许线性越大,从P2P途径的数据来看,影响危险的因素有哪些?(为后续建模做预备)
2、了解P2P途径的事务特点、产品类型、财物质量、危险定价?
3、有什么建议?
剖析思路
咱们能够将信贷信息分为信贷硬信息和信贷软信息。
任何能够量化客户的还款能力的信息均能够用作硬信息,可勾勒客户还款志愿的信息则为软信息。
信贷硬信息:站在企业的视点,硬信息首要包含财政三大报表(财物负债表、利润表和现金流量表)以及信贷记载;站在个人视点硬信息首要包含:个人年收入、财物状况(借款是否拥有房产、车或理财产品)。
信贷软信息:过往的信贷记载比较直接了解客户的还款志愿,以往产生违约次数较多的客户再次产生违约的概率相比其他客户大。客户的学历、年龄、现在作业所在单位的级别和性别等信息也可作为软信息。
因而,咱们首要围绕着“客户是否具有偿还能力,是否具有偿还志愿”打开探究剖析。
项目布景
作为旧金山的一家个人对个人的假贷公司,LendingClub成立于2006年。他们是第一家注册为依照美国证券交易委员会SEC(SecuritiesandExchangeCommission)的安全标准向个人供给个人借款的假贷公司。与传统假贷组织最大的不同是,LendingClub运用网络技术打造的这个交易途径,直接连接了个人投资者和个人假贷者,经过此种方式,缩短了资金流通的环节,尤其是绕过了传统的大银行等金融组织,使得投资者和假贷者都能得到更多实惠、更方便。关于投资者来说能够获得更好的回报,而关于假贷者来说,则能够获得相对较低的借款利率。
LendingClub介绍:https://www.huxiu.com/article/41472/1.html
数据集
数据集是LendingClub途径产生假贷的事务数据(2017年第二季),具体数据集能够从LendingClub官网下载
本项目陈述剖析,我将怎样运用Python操作数据和探究剖析数据的考虑进程均记载下来。
前期预备
第一步,导入咱们要用的库
注意:不要漏了%matplotlibinline。IPython供给了许多魔法命令,使得在IPython环境中的操作愈加称心如意,运用%matplotlibinline在绘图时,将图片内嵌在交互窗口,而不是弹出一个图片窗口。具体请检查Stackoverflow的解说。
获取数据
第二步,运用Pandas解析数据
Pandas是基于NumPy的一个十分好用的库,无论是读取数据、处理数据,用它都十分简略。学习Pandas最好的办法就是检查官方文档。
数据集的格局是CSV,因而咱们用到pandans.read_csv办法,一起也将CSV内容转化成矩阵的格局。
探究剖析数据(EDA)
一旦获得了数据,下一步就是检查和探究他们。在这个阶段,首要的目标是合理地检查数据。例如:假如数据有唯一的符号符,是否真的只要一个;数据是什么类型,检查最极端的情况。他们是否有意义,有什么需要删除的吗?数据应该怎样调整才干适用于接下来的剖析和发掘?此外,数据集还有或许存在异常值。一起,我将会经过对数据进行简略的计算测试,并将其可视化。检查和探究数据的进程十分要害。因为下一步需要清洗和预备处理这些数据,只要进入模型的数据质量是好的,才干构建好的模型。(防止Garbagein,Garbageout)
首先预览基本内容,Pandas为咱们供给许多能够方便检查和检查数数据的办法,有df.head(n)、df.tail(n)、df.shape()、http://df.info()等。
检查表格的行数和列数
扩大行检查规模
由上图咱们发现一些列有许多缺失值,这些缺失值对咱们的数据剖析没有意义,因而,首先把含有许多缺失值的列删除,一起将已清洗过的数据新建CSV保存。
处理缺失值
计算每列特点缺失值的数量。
再次用pandas解析预处理过的数据文件并预览基本信息。
数据从137列削减至102列。
Pandas的describe()不能计算数据类型为object的特点,部分数据int_rate和emp_length数据类型都是object,稍后剖析数据时需将它们转化为类型为floate的数字类型。
数据集的特点较多,咱们开始聚焦几个重要特征打开剖析,特别是咱们最关怀的特点借款状况。
单变量剖析
1.借款状况散布
处理异常值
由于loan_status异常值为n的数量和借款金额较小,因而咱们直接删异常值所对应的行。
为了更方便剖析,咱们将借款状况进行分类变量编码,首要将借款状况分为正常和违约,借款状况分类根据首要参考The10loanstatusvariantsexplained
从图中能够看出,途径借款产生违约的数量占少量。借款状况为正常的有103,746个,借款正常状况占比为98.38%。借款状况将作为咱们建模的标签,借款状况正常和借款状况违约两者数量不平衡,绝大多数常见的机器学习算法关于不平衡数据集都不能很好地作业,下一篇项目陈述中,咱们将会处理样本不平衡的问题。
2.借款金额散布
途径借款出现右偏正态散布,借款金额最小值为1,000美元,最大值为40,000美元,借款金额首要集中在10,000美元左右,中位数为12,000美元,能够看出途径事务首要以小额借款为主。借款金额越大危险越大。
3.借款期限散布
途径借款产品期限分为36个月和60个月两种,其间借款期限为60个月的借款占比为26.88%,借款期限为36个月的借款占比为73.12%。一般来说借款期限越长,不确定性越大,违约的或许性更大,期限较长的借款产品危险越高。从期限视点看,途径危险偏小的财物占大部分。
4.借款产品用处品种比较
P2P途径借款用处最多的为债款重组(借新债还宿债),其次是信誉卡还款,第三是住宅改进。一般来说,借款用处为债款重组和信誉卡还款的客户现金流较为严重,此类客户也是在传统银行途径无法借款才转来P2P途径借款,这部分客户的偿还借款能力较弱,产生违约的或许性较高。还有部分借款用处为Other的借款,需要经过其他维度来剖析其危险。
5.客户信誉等级占比
LendingClub途径对客户的信誉等级分7类,A~G,信誉等级为A的客户信誉评分最高,信誉等级为G的客户最低,信誉等级的客户产生违约的或许性更低。现在,途径客户信誉等级占比较多的客户为C类,其次是B类和A类,三者合计占比为81.62%。此外信誉等级为E、F、G类的客户占比为6.99%。能够看出LendingClub授信部门对申请人的资信情况把关较严。
6.借款利率品种散布
LendingClub途径借款利率出现右偏正态散布,利率中位数12.62%,利率最高值为31.00%,利率最小值为5.32%。利率是资金的价格,利率越高,借款人假贷本钱越高,借款人违约的或许性越高。

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