TRANSFORMATION OF FINANCIAL ANALYSIS USING PYTHON PROGRAMMING LANGUAGE: FROM ROUTINE CALCULATIONS TO STRATEGIC DECISIONS
DOI:
https://doi.org/10.52754/16948610_2025_2_11Keywords:
Automation, financial analysis, Python, pandas, numpy, matplotlib, economics, dataAbstract
The digitalization of economic processes is radically changing the paradigm of financial analysis, transforming it from a set of routine calculations into a tool for strategic planning and decision-making. Modern economic challenges require the rapid processing of large volumes of data, making the automation of financial analysis one of the key areas for the application of information technologies. This article explores the use of the Python programming language to simplify and accelerate financial calculations, data analysis, and result visualization. The focus is placed on practical examples of automating tasks such as budgeting, investment portfolio analysis, and financial forecasting. The use of libraries such as pandas, numpy, and matplotlib not only reduces the time needed to complete tasks but also improves the accuracy of the analysis. The authors provide a comparative analysis of traditional financial data processing methods versus modern programming approaches. The results show that automation with Python makes financial analysis accessible even to professionals without deep programming knowledge, freeing up time for strategic planning and opening new opportunities for informed business decisions.
References
Аркабаев Н. К., Доолотбек кызы Г., Аманбаев С. М. Оптимизация логистических процессов и транспортных задач в условиях динамичной онлайн-торговли // Бюллетень науки и практики. 2024. Т. 10. №1. С. 292-298. https://doi.org/10.33619/2414-2948/98/35 DOI: https://doi.org/10.33619/2414-2948/98/35
Аркабаев, Н. К. Оптимизация складского учета с использованием технологий Интернета вещей и платформы.NET / Н. К. Аркабаев, А. С. Орозбаева, Т. А. Наралиев // Вестник Ошского государственного университета. – 2024. – № 4. – С. 150-163. – DOI 10.52754/16948610_2024_4_16. – EDN IORHBN. DOI: https://doi.org/10.52754/16948610_2024_4_16
Борисова, М.Н., Дашин, А.К. (2025). Система автоматизации анализа финансовых результатов предприятия, №1(204), сс. 166-169. https://scilead.ru/article/7862-sistema-avtomatizatsii-analiza-finansovikh-re
Имаралиев, О. Р. Кайра иштетүү ишканаларында өндүрүмдүүлүктү оптималдаштыруу усулдары / О. Р. Имаралиев, М. О. Какеева, Б. А. Абрасулова // Вестник Ошского государственного университета. – 2025. – No. 1. – P. 153-160. – DOI 10.52754/16948610_2025_1_13. – EDN MIVJQW. DOI: https://doi.org/10.52754/16948610_2025_1_13
Как можно использовать Python для финансов https://ru.bitdegree.org/rukovodstvo/python-dlya-finansov (дата обращения: 10.04.2025).
Наралиев, Т. А. Аймактардагы кайра иштетүү өндүрүш ишканаларына социалдык-экономикалык анализ / Т. А. Наралиев, О. Р. Имаралиев, К. Б. Бакытбек Кызы // Вестник Ошского государственного университета. – 2021. – Vol. 2, No. 1. – P. 76-87. – DOI 10.52754/16947452_2021_2_1_76. – EDN HKYYXJ.
Суханова, И.В. (2021). Проектирование автоматизации анализа финансового состояния компании электросетевого комплекса, № 4(44). сс. 28-39. https://doi.org/10.34822/1999-7604-2021-4-28-39
Челухина, Н.Ф., Асяева, Э. А. (2021). Цифровые технологии в страховом бизнесе: преимущества и риски. Материалы III Международной научной конференции “Тенденции экономического развития в XXI веке” (сс. 1038-1041). Минск: БГУ
VanderPlas, J. (2016). Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, O'Reilly Media. Beijing: O’Reilly.
Sharpe, W.F. (1994). The Sharpe Ratio. Journal of Portfolio Management, 21(1), pp. 49-58. http://dx.doi.org/10.3905/jpm.1994.409501 DOI: https://doi.org/10.3905/jpm.1994.409501
Stop Using Excel for Data Analytics: Upgrade to Python https://towardsdatascience.com/stop-using-excel-for-data-analytics-upgrade-to-python-46b5963fb036/ (дата обращения: 10.04.2025).
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 The Author(s)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Accepted 2025-06-25
Published 2025-06-25
