АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СБОР ДАННЫХ КЛЮЧЕВЫХ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЙ IT-ОТРАСЛИ РЕГИОНА
https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-3-39-45
Аннотация
Рассматривается новое программное обеспечение для автоматизированного сбора данных, позволяющее на основе парсинга открытых сайтов за короткое время получать в Excel-формате данные о наиболее значимых финансово-экономических показателях фирм конкретной отрасли, что позволяет провести полноценный финансово-экономический анализ выбранной отрасли в данном регионе. Важным условием для сбора данных является наличие списка необходимых для изучения фирм на официальном сайте export-base.ru. В качестве основного инструмента написания программы был выбран язык программирования Python и ключевые библиотеки, такие как request, selenium, beautifulsoup4 и csv. Рассматриваемое в работе ПО апробировано на примере быстрого по-лучения комплексных данных IT-компаний Ростовской области для проведения финансово-экономического анализа IT-отрасли региона.
Об авторах
С. О. Крамаров
Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону
Россия
Россия
доктор физико-математичес-ких наук, профессор
E-mail: maoovo@yandex.ru
В. А. Овсянников
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
Россия
Россия
магистрант
E-mail: viktordee41@gmail.com
Л. В. Сахарова
Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), Ростов-на-Дону
Россия
Россия
доктор физико-математических наук, доцент
E-mail: L_Sakharova@mail.ru
Р. С. Усатый
Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), Ростов-на-Дону
Россия
Россия
аспирант
E-mail: rs.usaty@gmail.com
Г. В. Лукьянова
Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), Ростов-на-Дону
Россия
Россия
кандидат технических наук, доцент
E-mail: lukyanova.g@yandex.ru
Список литературы
1. Krotov V., Silva L. Legality and Ethics of Web Scraping // Proceedings of the 24th Americas Con-ference on Information Systems, New Orleans, 2018. URL: https://www.researchgate.net/publication/3249 07302_Legality_and_Ethics_of_Web_Scraping (дата обращения: 30.08.2022).
2. Рожкова М. А. Базы данных и сервисы онлайн-классифайдов: пользование базой и использование информации // Журн. суда по интеллектуал. правам. 2019. № 26. С. 25-32.
3. Государственный информационный ресурс бухгалтерской (финансовой) отчетности. URL: https://bo.nalog.ru (дата обращения: 30.08.2022).
4. Всероссийская система проверки контрагентов. URL: https://zachestnyibiznes.ru (дата обращения: 30.08.2022).
5. Спектр-аудит. URL: https://spektr-audit.com (дата обращения: 30.08.2022).
6. Бухгалтерская (финансовая) отчетность предприятий. URL: https://e-ecolog.ru/buh (дата обращения: 30.08.2022).
7. Сравнение финансового состояния фирмы с отраслевыми показателями и конкурентами. URL: https://www.testfirm.ru (дата обращения: 30.08.2022).
8. Mitchell R. Web Scraping with Python. 2nd Ed. 2018. 288 p.
9. Chromedriver. URL: https://chromedriver.chromium.org downloads (дата обращения: 30.08.2022).
10. Adams M. D. Principled Parsing for Indentation-Sensitive Languages: Revisiting Landin’s Offside Rule // ACM SIGPLAN Notices. Vol. 48, Is. 1. P. 511‒522. (дата обращения: 30.08.2022).
11. Ramu C., Gemünd C., Gibson T. J. Object-Oriented Parsing of Biological Databases with Python // Bio-informatics. 2000. Vol. 16, Is. 7. P. 628‒638. URL: https://academic.oup.com/bioinformatics/article/16/7/628/227928?login=false (дата обращения: 30.08.2022).
12. Chapagain A. Hands-On Web Scraping with Python: Perform Advanced Scraping Operations Using Various Python Libraries and Tools Such as Selenium, Regex, and Others. 2019. 189 p. URL: https://books. google.ru/books?hl=ru&lr=&id=j-6iDwAAQBAJ&oi= fnd&pg=PP1&dq=parsing+python+selenium&ots=J9F2ScFdG8&sig=y0U5WR-xLhvNR3bGpJdAOyDrXR 8&redir_esc=y#v=onepage&q=parsing%20python%20selenium&f=false (дата обращения: 30.08.2022).
13. ExportBase. URL: https://export-base.ru (дата обращения: 30.08.2022).
Рецензия
Для цитирования:
Крамаров С.О., Овсянников В.А., Сахарова Л.В., Усатый Р.С., Лукьянова Г.В. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СБОР ДАННЫХ КЛЮЧЕВЫХ ФИНАНСОВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРЕДПРИЯТИЙ IT-ОТРАСЛИ РЕГИОНА. Вестник кибернетики. 2022;(3 (47)):39-45. https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-3-39-45
For citation:
Kramarov S.O., Ovsyannikov V.A., Sakharova L.V., Usatyi R.S., Lukyanova G.V. AUTOMATED DATA COLLECTION OF KEY FINANCIAL INDICATORS OF IT ENTERPRISES IN THE REGION. Proceedings in Cybernetics. 2022;(3 (47)):39-45. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/1999-7604-2022-3-39-45
Просмотров:
125
Послать статью по эл. почте 