大数据在会计中的应用

数据挖掘具有高度的灵活性，可以提供更加丰富的API和工具。还可以基于C语言、C++等其他语言工具编写和扩展模块，兼容第三方数据库。因此，Python在数据挖掘方面表现出更高的灵活性，可以广泛应用于金融数据采集。

数据分析高效快捷。当数据量巨大，需要更复杂的计算分析时，比如多个表的快速切换、聚合、分组、数据建模等，Excel无法高效处理。此时使用Python熊猫库进行高阶数据处理，优势明显，效果突出。

3.数据分析的可视化，将财务分析的结果以数字报表或表格的形式展现出来，无法直观的展现数据的变化，图表的使用可以让人更好的把握信息的本质。Python的图表可视化功能完全可以满足这种需求，生动展现数据核心，为公司的管理决策提供依据。