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技术赋能,洞见未来 | Python爬虫与可视化在会计研究中的应用分享

  • 2026-09-07 21:15:39
技术赋能,洞见未来 | Python爬虫与可视化在会计研究中的应用分享

项目展示

Student Project Showcase

在近日举办的“财务共享与数字人力资本研究分享会”上,来自不同年级和领域的同学们展示了前沿的研究与项目成果。本期推文将聚焦25会计周希妍同学带来的《基于Python的上市公司数据爬取与可视化项目》,及其在交流环节中获得的专业点评,一探技术如何。

PART1

大数据分析展示

基于Python的上市公司数据爬取与可视化

汇报人:25会计 周希妍

以下为项目PPT展示:

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一 、技术实现与框架

周希妍同学的项目核心是构建一个自动化、可复用的数据获取与分析管道。项目成功抓取了巨潮资讯网的公开数据,其技术框架包含以下几个关键模块:

  • 配置管理:集中管理请求头、参数等设置。

  • 请求管理:内置指数退避重试机制,有效应对网络波动。

  • 核心引擎:协调整个爬取流程。

  • 数据解析器:精准提取所需的结构化信息。

在实现过程中,团队攻克了多项技术挑战,包括补充对POST请求方法的支持、修正API参数混淆(如code与score),以及确保对分页数据的完整遍历,最终实现了从9个核心API接口稳定、完整地获取数据。

二、可视化分析与业务洞察

    获取数据仅是第一步,如何让数据“说话”更为关键。项目利用多种可视化工具,对上市公司(以福田公司为例)的经营状况进行了多维度的直观呈现:

  • 词云图:快速提炼公司公告中的高频关键词,把握管理层关注焦点。

  • 双Y轴折线图:清晰展示近5年营业收入与净利润的变化趋势及关联。

  • 饼图:直观呈现公司股权结构。

三、未来优化方向

周希妍同学也分享了项目的后续优化计划,旨在提升系统的工程化水平:

  • 引入代理IP池:增强系统的反爬能力,保障长期稳定运行。

  • 采用多线程并发技术:大幅提升数据抓取速度。

  • 接入数据库进行存储:实现数据的高效管理、查询与持久化。

PART2

导师点评

总结

刘骏老师点评:

  • 关于图表选择:刘骏老师特别指出,在展示时间序列数据(如多年营收趋势)时,折线图比柱状图更能清晰地反映数据随时间变化的趋势和连续性。这是数据可视化中一个非常关键且实用的原则。

陈勇老师点评:

  • 关于图表深度:陈勇老师鼓励同学们超越基础图表的应用。他以饼图为例,建议可以尝试在其中融入更复杂的统计元素,例如带箱形图(Bar)的分布展示。这样不仅能呈现构成比例,还能展现数据的分布特征,更能体现使用编程工具(相对于Excel)进行数据分析的技术优势与深度。

图文来源 | 连玉欣

图文编辑 | 连玉欣

初审 | 罗涂潞

复审 | 张媛、郭晨妍

终审 | 陈勇

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