Pythonので事業運営の分析を行う方法を教えて
コンテンツをインポート：
みなさん、こんにちは、これは毎日の金融ターンです。Pythonアプリケーションは、場所を持つことになり、財務分析や投資の意思決定における会計と財務インテリジェンス、Pythonのデータ解析を加速ペースで、今非常に普及しています。
非常に柔軟な使用、SPSSとSASビジュアルデータような分析のような形状モジュールは、金融方向に特化されていない、があるが、金融機能をエクセルではなく、システム開発のために使用することができません。あなたはR言語のユーザーである場合、あなたは、この点で、R言語とPython言語はほぼ同じ特徴、このタイプのコンテンツを無視することができます。
誰もが共有を行うために神の小さな馬は現在、金融業務の内容のシリーズを準備しています。今日では、事業運営能力の分析の方法を紹介する準備ができて。
コンセプト：
（分析Enterprisesの運転容量の）容量を操作する企業は、主に事業運営資産の効率性と有効性を指します。資産を操作する企業の効率は、主に売上高や資産回転率を指します。資産を操作する企業の効率は、一般に、資産のフットプリントを持つ企業の出力の量との比を指します。
企業が方向に指定された経済的利益を改善する業務を分析する能力は、企業資産を反映し、企業の運用能力を評価し、運用効率と有効性指標の分析によって計算されます。
まず、操作する能力の分析は、企業の資産運用の効率性を評価することができます。
第二に、操作する能力の分析は、問題を動作させる事業資産の存在を見つけることができます。
第三に、運転容量分析は、収益性とソルベンシー分析の基礎と補足分析があります。本論文では、事業資産の状態を評価するために、このような傾向分析と比解析などの方法を使用して。
次のように今日では、主に容量分析を操作する流動資産を導入し、主な指標は以下のとおりです。
1流動流促進効果の分析。
2、在庫回転率分析。
3、売掛金回転率の分析。
現在の資産の説明：
1、コンセプト：モバイル資産回転率、同じ期間に流動資産の平均総純企業主な事業収入を指し、現在の資産回転率は、企業の資産活用の重要な指標の評価です。
図2は、内部管理を強化する企業を容易にすることができる指標の比較分析により、そのような短期金融投資のために一時的にアイドル資金の動員などの流動資産の完全な使用は、収益を生み出すというようにします。
3、計算
モバイル資産回転率（回）=ネットの主な事業収入/平均総流動資産
現在の総資本回転率=日数流動資産の平均残高は、*の日数を計算する/現在の総資本回転率（売上高）
平均=流動資産（流動資産+流動資産が終了以降）/ 2、又は平均流動資産は、初期の総電流企業の資産および後期、この値は、貸借対照表に見出すことができる数の平均数を指します。非流動資産とは何の関係もありません。
在庫回転紹介：
1、概念：また、棚卸資産回転率として知られている在庫回転率は、運用コスト（売上原価）と一定期間のビジネスの平均在庫バランスの比です。
2.役割：在庫回転率在庫を使用した資金の流動性と在庫量を反映するためには、同時に継続性を確保資本効率の向上、そして企業の短期的なソルベンシーを強化するために、企業の生産と経営を推進するために、合理的です。在庫回転率は、現在の資産回転率のサプリメントは、企業の生産、在庫管理の尺度であり、売上高は、総合インデックス機能を回復しています。
3、計算
在庫の棚卸資産回転率=営業コスト/平均残高の数の原価
可用性平均残高=（開始在庫+期末在庫）/ 2
在庫回転日数=計算の数（365）日/棚卸資産回転率
売掛金回転率はじめにアカウント：
1、概念：売掛金回転率は、現金への売掛金の分析の指定した期間内の平均回数です占めています。
2は、の役割：企業の売掛金は、流動資産の決定的な役割を果たしています。会社のアカウントは、彼らが時間内に回復することができれば、同社は大幅に資金の使用効率を向上させることができるようになります債権。売掛金回転率は、比率は、同社の売掛金回転率を反映しているアカウント。これは、一定期間に現金への売掛金の平均数を示します。日数も売掛金平均回収期間や平均終値、現在の期間として知られている売掛金回転率を、アカウントの時間によって表される債権回転率を占めています。これは、償還、時間に右から、同社の債権は、現金需要になりました。
3、計算
売掛金の債権回転率=純クレジット・販売/平均残高アカウント
純信用販売=売上高 - 売上高は返す - 現金売上高
=平均は、（開口部が受信残部残部が受信+アカウントのアカウント）/ 2債権残高を占め
周数= 360売掛金は/売掛金回転率を占めます
実装プロセス：
1、コード説明
＃ - * -コーディング：UTF- 8を- * -
時間ベースのコード＃のpython2バージョン番号はpython2のSCODEで入力を行う、このような'600600'などの引用符、してください
時に入力された年の＃は、そのような2017として、直接入力します。
2、インポート組み込まTS ASのtushareモジュール のインポートは、AS PLT matplotlib.pyplot インポートnumpyのAS NPを
当社は、財務モジュール、可視化モジュールとコンピュータサイエンスのモジュールを導入しました。
図3に示すように、パラメータの定義= SCODE '300 114' timelist = 2010,2011,2012,2013,2014] YEAR1 = 2010 YEAR2 = 2011 year3 = 2012 year4 2013 = year5 2014 =
企業コード「300114」、5年連続で、2010年から2014年の年の寿命の定義。これらのパラメータを変更することができます。
図4に示すように、処理時間
DEF get_operation_data（year5、year4、year3、YEAR2、YEAR1、SCODE）：
timelist = []
timelist.append（YEAR1）
timelist.append（YEAR2）
timelist.append（year3）
timelist.append（year4）
timelist.append（year5）
時間パラメータは、リストに渡されました。
5、配列の初期化
arturnover = []
arturndays = []
inventory_turnover = []
inventory_days = []
currentasset_turnover = []
currentasset_days = []
データを格納するための配列の初期化の売上高と日のターンオーバー数、。
6、財務データへのアクセス
用 I で ：timelist
operation_data = ts.get_operation_data（I、4）
operation_data.index = operation_data.code
データ= operation_data [operation_data.index == SCODE]
arturnover.append（フロート（data.arturnover））
arturndays.append（フロート（ data.arturndays））
inventory_turnover.append（フロート（data.inventory_turnover））
inventory_days.append（フロート（data.inventory_days））
currentasset_turnover.append（フロート（data.currentasset_turnover））
currentasset_days.append（フロート（data.currentasset_days））
必要な財務データにクロール。
7、売掛金回転率の折れ線グラフ
plt.figure（figsize =（12 ,. 6））
IND np.arange =（5）＃債権回転率線グラフplt.subplot（231）
plt.title（'売上高、AR（CI）'）
plt.plot （arturnover、 'R＆LT' 、ラベル= '売上高、AR' ）
plt.xticks（IND、（YEAR1、YEAR2、year3、year4、year5））
出力：
現金は心神耗弱を流し、売掛金回転率は、2011年から年々減少しアカウント。
図8に示すように、棚卸資産回転率、折れ線グラフ
在庫回転＃線グラフplt.subplot（232）
plt.title（'棚卸資産回転率、（CI）'）
plt.plot（inventory_turnover、 'B' 、ラベル= '棚卸資産回転率、'）
plt.xticks（IND、（YEAR1、 YEAR2、year3、year4、year5） ）
出力：
エンタープライズ在庫回転率は、2010年から2014年まで年々減少し、売上高は、製品の能力を減少させました。
9、現在の資産の線グラフ
＃現在の資産線グラフplt.subplot（233）
plt.title（'売上高、CA（CI）'）
plt.plot（currentasset_turnover、 'G' 、ラベル= '売上高、CA' ）
plt.xticks（IND、（YEAR1 、YEAR2、year3、year4、year5 ））
出力：
資産回転率におけるコーポレート・流動性の変動は、流動資産が運用能力を増加し、2014年に2010年から増加しました。
10、債権離職日の折れ線グラフを占めます
受信売上高＃日はplt.subplot（234）ヒストグラム
plt.bar（IND、arturndays、カラー= '黄緑色'）
plt.title（'売上高、AR日'）
plt.xticks（IND、（YEAR1、YEAR2をyear3、year4、year5））のための A、B に ZIP（IND、arturndays）：
plt.text（A、B + 0.05、 '％.2f' ％B、HA = 行く'、VA = '底'、のfontSize = 7）
出力：
11、在庫回転日数の折れ線グラフ
在庫回転日数は＃plt.subplotヒストグラム（235）
plt.bar（IND、inventory_days、色= 'ゴールド'）
plt.title（'棚卸資産回転率、日'）
plt.xticks（IND、（YEAR1、YEAR2、year3、year4 、year5））のための A、B に ZIP（IND、inventory_days）：
plt.text（A、B + 0.05、 '％.2f' ％B、HA = 行く'、VA = '底'、のfontSize = 7）。
出力：
12、流動性フローラインチャートの日
日＃流動動線グラフ plt.subplot（236） plt.bar（IND、currentasset_days、カラー= '＃FFA500'） plt.title（ '売上高、CA日'） plt.xticks（IND、（YEAR1、YEAR2、year3 、year4、year5）） Aは、ZIPにB（IND、currentasset_days）： plt.text（A、B + 0.05、 '％.2f' ％B、HA =行く'、VA = '底'のfontSize = 7） plt.show（）
出力：
13、最終結果
今日ここに共有する小さなパートナーのメンバーは、これは、分析やプレゼンテーションをクロール、企業のデータ資産の状況を説明しています。
ちょっとソースビデオチュートリアルケース加法群：850591259