DEEPIN大数据财务分析实验例题

DEEPIN大数据财务分析实验是一个旨在帮助学生掌握使用Python进行数据分析和可视化的实验。在实验中，学生需要使用DEEPIN库来处理和分析财务数据，并生成图表以展示结果。以下是一个示例问题及其解答：

问题：假设你是一家上市公司的分析师，负责分析公司的财务报表。你的任务是计算公司过去五年的平均年增长率（CAGR）。请使用DEEPIN库来完成以下步骤：

1. 导入必要的库。

2. 加载公司过去五年的财务报表数据。

3. 计算每年的营业收入、净利润和总资产。

4. 计算每年的营业收入增长率、净利润增长率和总资产增长率。

5. 计算平均年增长率（CAGR）。

6. 绘制营业收入、净利润和总资产随时间变化的折线图。

7. 输出计算结果。

解答：

首先，我们需要安装DEEPIN库。可以使用以下命令安装：

```bash

pip install deepin-data-analysis-tutorial

```

接下来，我们按照要求完成实验步骤：

1. 导入必要的库：

```python

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from deepin import data_analysis

```

2. 加载公司过去五年的财务报表数据：

```python

# 假设财务报表数据存储在CSV文件中，文件名为"financial_data.csv"

data = pd.read_csv("financial_data.csv")

```

3. 计算每年的营业收入、净利润和总资产：

```python

# 计算营业收入、净利润和总资产

revenue = data["Revenue"].sum()

net_profit = data["Net Profit"].sum()

total_assets = data["Total Assets"].sum()

```

4. 计算每年的营业收入增长率、净利润增长率和总资产增长率：

```python

# 计算增长率

growth_rates = {

"Revenue Growth": data["Revenue"].pct_change().mean(),

"Net Profit Growth": data["Net Profit"].pct_change().mean(),

"Total Assets Growth": data["Total Assets"].pct_change().mean()

}

```

5. 计算平均年增长率（CAGR）：

```python

# 计算CAGR

cagr = growth_rates["Revenue Growth"] / growth_rates["Revenue"].shift(1) + growth_rates["Net Profit Growth"] / growth_rates["Net Profit"].shift(1) + growth_rates["Total Assets Growth"] / growth_rates["Total Assets"].shift(1)

cagr_value = cagr * 100

cagr_value

```

6. 绘制营业收入、净利润和总资产随时间变化的折线图：

```python

# 绘制折线图

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(data.index, revenue, label="Revenue", marker='o')

plt.plot(data.index, net_profit, label="Net Profit", marker='o')

plt.plot(data.index, total_assets, label="Total Assets", marker='o')

plt.title("Financial Performance Over the Past Five Years")

plt.xlabel("Year")

plt.ylabel("Value")

plt.legend()

plt.grid(True)

plt.show()

```

7. 输出计算结果：

```python

print("Average Annual Growth Rate (CAGR): ", cagr_value)

```

通过以上步骤，我们完成了对该公司过去五年财务数据的分析和可视化。