智谱清言助力财务分析

本文主要是介绍智谱清言助力财务分析，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

智谱清言介绍

智谱清言，是北京智谱华章科技有限公司推出的生成式AI助手，可在工作、学习和日常生活中为用户解答各类问题，完成各种任务。

相较于其他大型语言模型，智谱清言具备上传文档的功能，而且更重要的是，它还能够上传包含大量数据的Excel表格文档。这一特性使其在数据分析方面表现出众，其他模型要么不能上传Excel文件，要么不支持太大的Excel文件。

智谱清言助力财务分析示例

prompt

您要做个年终复盘，请结合示例数据文件，从财务的角度，分析一下利润情况，提出一些业务优化建议。

智谱清言回答

首先，我将查看您提供的“示例数据.xlsx”文件的内容，以便了解其结构和数据。然后，我将基于这些数据为您提供财务分析。

import pandas as pd# Load the provided Excel file
data = pd.read_excel("/mnt/data/示例数据.xlsx")
data.head()

根据提供的数据，这是一个关于办公用品销售的分析。以下是每列的简要描述：

行 ID：行标识符。
订单 ID：订单的唯一标识符。
订单日期：订单的日期。
发货日期：发货的日期。
邮寄方式：产品的邮寄方式（例如，一级、二级、标准级等）。
客户 ID：客户的唯一标识符。
客户名称：客户名称。
细分：客户细分的描述（例如，公司、消费者等）。
城市：客户所在的城市。
省/自治区：客户所在省份或自治区。
国家/地区：客户所在的国家或地区。
地区：客户所在的地区。
产品 ID：产品的唯一标识符。
类别：产品类别。
子类别：产品子类别。
产品名称：产品名称。
销售额：产品的销售额。
数量：产品的数量。
折扣：产品的折扣率。
利润：产品的利润。

为了分析利润情况，我们将关注“利润”这一列。首先，我们来看一下基本的统计数据和图表。

import matplotlib.pyplot as plt# Basic statistics of the '利润' column
profit_stats = data['利润'].describe()# Plotting the distribution of profits
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(data['利润'], bins=50, color='skyblue', edgecolor='black')
plt.title('Distribution of Profits')
plt.xlabel('Profit')
plt.ylabel('Frequency')
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.tight_layout()
plt.show()profit_stats

结果

count     9959.000000
mean       215.638008
std        858.710532
min      -7978.320000
25%          7.756000
50%         74.200000
75%        277.200000
max      10108.280000
Name: 利润, dtype: float64

从“利润”这一列的基本统计数据和图表中，我们可以观察到以下信息：

数据中共有9959条记录。
平均利润为约215.64元。
\3. 利润的标准差为约858.71元，显示出利润的分布相对集中，但也存在一些较大的波动。
最小利润为-7978.32元，表示亏损；最大利润为10108.28元。
约25%的订单利润在7.76元或以下，而75%的订单利润在277.2元或以下。

从这些信息中，我们可以看到利润的分布是右偏的，即有一部分订单带来了较高的利润，但也有一些订单导致了较大的亏损。

为了进一步优化业务，我们可以考虑以下几点：

减少亏损订单：可以通过分析亏损的原因，如退货、物流成本等，来减少亏损订单的数量。
优化产品定价：根据产品的成本、市场需求和竞争情况来调整产品价格，以确保合理的利润。
提高销量：通过市场推广、广告投放等方式来增加产品的销量。
降低成本：寻找降低物流、仓储、人力等成本的方法，以提高利润率。
精准营销：根据客户的购买历史、偏好和行为来开展有针对性的营销活动，以增加客户忠诚度和提高订单价值。

接下来，我们可以选取一些具有代表性的城市，查看其利润情况，以获得更具体的业务优化建议。

# Group by city and calculate the sum of profits for each city
city_profit = data.groupby('城市')['利润'].sum().sort_values(ascending=False)# Display the top 5 cities with the highest total profits
top_cities = city_profit.head(5)
top_cities

结果

城市
上海    121650.088
天津    101854.410
北京     85823.500
广州     69654.767
深圳     64050.602
Name: 利润, dtype: float64

以下是我们选出的前五个城市，以及它们的总利润：

上海：总利润为 121,650.09 元
天津：总利润为 101,854.41 元
北京：总利润为 85,823.50 元
广州：总利润为 69,654.77 元
深圳：总利润为 64,050.60 元

从这些数据中，我们可以看到不同城市的业务表现存在差异。为了进一步优化业务，可以考虑以下几点：

比较不同城市的业务策略：分析这些城市的业务策略、产品定价、营销活动等，找出成功的关键因素，并在其他城市复制这些策略。
优化物流和仓储：根据不同城市的物流和仓储情况，寻找优化方案，以确保高效、低成本的物流服务。
开展有针对性的营销活动：针对不同城市的客户偏好和行为，开展有针对性的营销活动，以提高销售额和利润。

综上所述，为了提高业务表现和优化利润，建议采取综合措施，包括调整产品定价、减少亏损订单、提高销量、降低成本和开展有针对性的营销活动等。同时，还可以比较不同城市的业务策略，并根据其成功因素来调整其他城市的业务策略。