财务数据分析优化 ｜ 实战应用小浣熊

前言

随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策和战略规划的重要依据。作为数据分析师，每天都需要面对海量的原始数据，进行数据清洗、数据运算、趋势分析、预测性分析、比较分析、关联性分析和数据可视化等一系列复杂工作。为了提升工作效率和分析效果，商汤科技推出了小浣熊办公助手，提供智能化的数据分析辅助。

办公小浣熊

下面分享一下我在工作中遇到的数据分享相关问题，使用办公小浣熊快速帮我处理并解决问题。

背景介绍

在某金融公司，数据分析团队负责每日处理客户交易数据，分析市场趋势并预测未来市场走向。这些数据来自不同的系统，格式各异，质量不一，需要花费大量时间进行数据清洗和预处理。数据清洗是整个数据分析流程中耗时最长且最为关键的一步，直接影响到后续分析结果的准确性。

分析目标

此次分析的主要目标是：

对原始交易数据进行清洗和标准化处理。
通过数据运算和趋势分析，了解市场交易趋势。
进行预测性分析，预测未来市场交易量的变化。
通过数据可视化工具，展示分析结果，为决策提供支持。

分析思路

数据清洗

将来自不同系统的交易数据导入到商汤小浣熊办公助手中。小浣熊办公助手支持JSON、Excel、CSV三种格式，可以轻松应对各种数据格式。使用小浣熊的智能数据清洗功能，可以自动识别并处理缺失值、重复数据和异常值，大幅减少手动清洗数据的时间。

数据运算

在完成数据清洗后，使用小浣熊的高效数据运算功能，对交易数据进行整理和运算，计算每笔交易的总金额、平均交易量等关键指标。小浣熊提供的自动化运算功能，不仅节省了大量时间，还提高了运算的准确性。

趋势分析和预测性分析

利用小浣熊的趋势分析和预测性分析功能，分析交易数据的变化趋势，并对未来市场交易量进行预测。小浣熊采用先进的机器学习算法，结合历史数据进行建模和预测，得出的预测结果具有较高的准确性和可信度。

数据可视化

利用小浣熊的数据可视化工具，将分析结果以图表的形式直观展示出来。通过折线图、柱状图和饼图等多种图表形式，可以清晰地展示交易趋势和预测结果，为公司管理层的决策提供数据支持。

使用小浣熊得出的分析报告

数据清洗效果

由于人为处理数据中的失误，导致一些数据缺失，在小浣熊的帮助下不仅帮我自动处理了缺失的数据，还除去了异常值。原本需要几个小时的数据清洗工作，现在只需几分钟即可完成，还可以根据规则自动归类和标准化数据。以下是数据清洗前后的数据对比：

数据清洗前的原始数据

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客户ID, 交易日期, 交易金额, 交易类型, 备注
123, 2023-01-01, 1000, 存款, "客户存入现金"
124,, 500, 提款, "缺失交易日期"
125, 2023-01-03, , 存款, "缺失交易金额"
126, 2023-01-04, 1500, , "缺失交易类型"
127, 2023-01-05, 2000, 存款, 
128, 2023-01-01, 700, 提款, "客户提取现金"
129, 2023-01-03, 1200, 存款, "客户存入现金"
123, 2023-01-05, 3000, 提款, "客户提取现金"
130, 2023-01-06, 900, 存款, "客户存入现金"
, 2023-01-07, 1000, 存款, "缺失客户ID"
132, 2023-01-08, -300, 存款, "负数交易金额"
133, 2023-01-09, 2500, 提款, "客户提取现金"
134, 2023-01-01, 1500, 存款, "客户存入现金"
135, 2023-01-11, 2000, 存款, "客户存入现金"