Kennzahlen visualisieren
Die Bruttomarge (gross margin ratio) ist eine wichtige Rentabilitätskennzahl, die bewertet, wie gut ein Unternehmen mit seinen Verkäufen Gewinne erzielt. Die Umschlagshäufigkeit des Vermögens (asset turnover ratio) ist eine zentrale Effizienzkennzahl, die misst, wie effizient ein Unternehmen seine Vermögenswerte einsetzt.
In dieser Übung visualisierst und berechnest du die Bruttomarge und die Asset Turnover Ratio von Microsoft im Zeitverlauf. So kannst du den Trend dieser Kennzahlen für Microsoft visuell analysieren: Sind sie konstant, verbessern sie sich im Laufe der Zeit, sind sie volatil oder verschlechtern sie sich? Finden wir es heraus!
Anders als im Video, in dem wir mit Seaborn Balkendiagramme gezeichnet haben, verwendest du hier Seaborn für ein Liniendiagramm. Ein Liniendiagramm mit Seaborn erstellst du, indem du sns.barplot durch sns.lineplot ersetzt. Die übrigen Argumente bleiben gleich.
Ein DataFrame namens msft ist bereits geladen, ebenso pandas als pd und Seaborn als sns. Du kannst print(msft.columns) in der Konsole ausführen, um die Spalten zu sehen, die du für diese Übung verwendest.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Finanzberichte mit Python analysieren
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Compute asset turnover ratio
msft["asset_turnover"] = msft[____] / msft[____]
# Compute gross margin ratio
msft["gross_margin"] = (____) / msft[____]