DEEPEXIDF:数字化业财融合与管理创新

需积分: 5 0 下载量 131 浏览量 更新于2024-06-14 收藏 4.53MB PDF 举报
"DF数字化业财产品介绍.pdf" DF数字化业财产品旨在推动财务与业务的深度融合,提高财务管理效率和价值贡献。该产品基于当前企业财务管理面临的问题和挑战,如传统财务作业效率低下、人力成本高、错误率高等,通过引入先进的IT技术,实现了财务作业的自动化和智能化。 产品的主要能力与优势体现在以下几个方面: 1. **战略规划**:财务深度参与公司的战略制定,利用财务和非财务信息为企业决策提供支持,确保战略的理性制定。这包括对宏观环境、行业状况、竞争对手的分析,以及对公司资源和能力的评估。 2. **经营计划**:在经营计划层面,财务部门不仅要参与到各部门的计划编制中,确保计划的合理性,还需要通过预算管理工具进行资源配置,促进经营计划的有效执行。 3. **业务运营**:在企业的各个业务环节,例如研发、采购、生产、营销、销售和售后,财务数据与非财务数据结合,支持业务运营决策,实现业务与财务的实时联动。 4. **业财融合**:DF产品倡导的业财融合不仅是管理思想的革新,也是IT技术的应用。它打破了传统的职能壁垒,强化了组织内部的协调与协作,推动财务管理回归到支持业务发展的本源,为价值创造提供强有力的支持。 面对的困难和挑战包括大量依赖人工处理的高频、高量会计作业,导致效率低下、错误率高。DF数字化业财产品通过自动化和智能化的解决方案,解决了这些难题,降低了人力成本,提升了处理速度和准确性。 总裁办的电子邮件强调了财务应以服务业务为核心,以客户为中心,通过数字化平台和工具实现业财融合,从而提高整体组织效率。产品旨在帮助财务人员从单纯的会计服务转变为更具战略影响力的决策支持角色,同时也为可能的领导层晋升(如从CFO到CEO)打下基础。 DF数字化业财产品是一款创新的财务管理工具,它借助现代信息技术,推动财务管理的转型,实现与业务的深度协同,提升企业整体运营效率和决策质量。

import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally distributed from dataframe def normal_test(df): for i in range(len(df.columns)): y = select_data(df,i) p = kstest(y,'norm') print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1])) # rescale feature i in dataframe def standard_rescale(df, i): y = select_data(df,i) m = np.mean(y) s = np.std(y) y = (y-m)/s return y # log-transform feature of dataframe def log_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.log(y) return y # square root transform feature of dataframe def sqrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.sqrt(y) return y # cube root transform feature of dataframe def cbrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.cbrt(y) return y # transform dataframe into one of: standard, log, sqrt, cbrt def transform_dataframe(df, transformation): df_new = [] if transformation == "standard": for i in range(len(df.columns)-1): y = standard_rescale(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "log": for i in range(len(df.columns)-1): y = log_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "sqrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = sqrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "cbrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = cbrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) else: return "wrong arguments" df_new = pd.DataFrame(df_new) df_new = df_new.T return df_new df = pd.read_csv('iris.csv') no_feats = 4 df.columns =['0', '1', '2', '3', '4'] #normal_test(df) df_standard = transform_dataframe(df, "standard") #df_log = transform_dataframe(df, "log") #df_sqrt = transform_dataframe(df, "sqrt") #df_cbrt = transform_dataframe(df, "cbrt") #df_wrong = transform_dataframe(df, "lo") #print("standard-----------------------------------------") #normal_test(df_standard) #print("log-----------------------------------------") #normal_test(df_log) #print("square root-----------------------------------------") #normal_test(df_sqrt) #print("cube root-----------------------------------------") #normal_test(df_cbrt) result = df_standard # create new csv file with new dataframe result.to_csv(r'iris_std.csv', index = False, header=True)解释每一行代码

2023-06-11 上传