Contul de profit și pierdere Tesla

Setul de date pentru contul de profit și pierdere Tesla se numește income_statement.

Acest set de date are o coloană finală numită Trailing Twelve Months (TTM), care reprezintă cele mai recente 12 luni de date disponibile. O vom folosi pentru a calcula o prognoză pentru Tesla pe anul 2018.

Ne interesează doar rândurile 'Revenue', 'Gross profit', 'Total operating expenses' și 'Net income', așa că vom crea un cont de profit și pierdere filtrat pentru a afișa doar aceste rânduri. Codul de filtrare folosește următorul șablon.

dataframe[dataframe.columnname.isin(list_of_categories)]

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognoze financiare în Python

Instrucțiuni pentru exercițiu

Examinează income_statement în consolă.
Creează o listă numită interesting_metrics care să conțină rândurile care ne interesează.
Folosește metoda .isin() pentru a filtra contul de profit și pierdere și a păstra doar rândurile în care metric se află în interesting_metrics.
Examinează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Choose some interesting metrics
interesting_metrics = ['____', '____', '____', '____']

# Filter for rows containing these metrics
filtered_income_statement = income_statement[income_statement.____.____(____)]

# See the result
print(filtered_income_statement)

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Prognoze financiare în Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

În acest capitol, vom învăța elementele de bază ale situațiilor financiare, cu accent pe contul de profit și pierdere, care oferă detalii despre vânzări, costuri și profituri. Vom învăța cum să calculăm indicatori de profitabilitate și vom finaliza cu construirea prognozei de profit pentru Tesla!

Exercise 1: Introducere în situațiile financiare Exercise 2: Calcularea profitului brut Exercise 3: Calcularea profitului net Exercise 4: Elemente din profitul net și profitul brut Exercise 5: Calcularea vânzărilor și a Costului Bunurilor Vândute (COGS)Exercise 6: Calcularea vânzărilor Exercise 7: Prognoza vânzărilor cu reducere Exercise 8: Calcularea COGS Exercise 9: Calcularea punctului de echilibru Exercise 10: Lucrul cu seturi de date brute pentru prognoze Exercise 11: Contul de profit și pierdere Tesla

Exercițiul curent

Exercise 12: Prognoza profitului pentru Tesla

În acest capitol, vom aprofunda bilanțul contabil, acoperind activele și pasivele, precum și rate specifice care ajută la evaluarea sănătății financiare și a eficienței unei companii. Vom vedea, de asemenea, cum aceste rate ne pot sprijini în construirea unei prognoze solide.

Exercise 1: Introducere în bilanțul contabil Exercise 2: Calcularea creanțelor (debitori)Exercise 3: Creanțe nerecuperabile Exercise 4: Calcularea conturilor de plătit (creditori)Exercise 5: Înțelegerea conturilor de plătit și de încasat Exercise 6: Ratele de eficiență ale bilanțului contabil – Partea 1 Exercise 7: Rata zilelor de încasare a creanțelor Exercise 8: Zile de plată restante Exercise 9: Ratele de eficiență ale bilanțului – Partea 2 Exercise 10: Zile în stoc și rata de rotație a activelor Exercise 11: Înțelegerea ratelor financiare Exercise 12: Calcularea ratiourilor din bilanț pentru Ford Exercise 13: Prognozarea bilanțului pentru Ford

Am dobândit deja o înțelegere de bază a conturilor de profit și pierdere și a bilanțurilor contabile. Consolidarea datelor pentru prognoze este însă un proces complex. În acest capitol, vom explora câteva instrumente utile pentru a rezolva unele dintre aceste complexități specifice domeniului financiar – lucrul cu date calendaristice și perioade financiare diferite, precum și formatarea datelor brute în formatul potrivit pentru prognoze financiare.

Exercise 1: Perioadele financiare și cum să lucrezi cu ele Exercise 2: Conversia trimestrelor în luni Exercise 3: Combinarea lunilor în trimestre Exercise 4: Biblioteca datetime Exercise 5: Lucrul cu biblioteca datetime Exercise 6: Conversia formatelor de dată – simplu Exercise 7: Conversia formatelor de dată – explicit Exercise 8: Sfaturi și trucuri pentru lucrul cu seturi de date Exercise 9: Lucrul cu seturi de date – totaluri lunare Exercise 10: Lucrul cu seturi de date – combinarea seturilor de date Exercise 11: Lucrul cu seturi de date – exportul datelor

În acest capitol, vom explora două aspecte esențiale ale construirii unei prognoze bune. Mai întâi, vom analiza ipotezele: ce le influențează și ce se întâmplă când o ipoteză se schimbă? Apoi, vom aborda abaterile – o prognoză este construită la un moment dat, dar ce se întâmplă când rezultatele reale nu corespund prognozei? Avem nevoie de o prognoză flexibilă, care să fie sensibilă atât la schimbările de ipoteze, cât și la abateri. Exact asta vom explora în acest capitol.

Exercise 1: Construirea unor modele de prognoză sensibile Exercise 2: Probabilitate ponderată Exercise 3: Sentimentul pieței Exercise 4: Dependențe și sensibilitate Exercise 5: Definirea dependențelor pentru vânzări și COGS Exercise 6: Construirea unei analize de sensibilitate pentru profitul brut Exercise 7: Atribuirea dependențelor pentru cheltuieli Exercise 8: Construiește o analiză de sensibilitate pentru profitul net Exercise 9: Lucrul cu variațiile în prognoză Exercise 10: Construirea unei previziuni alternative Exercise 11: Construirea unei analize a diferențelor dintre previziuni Exercise 12: Stabilirea dependențelor pentru Netflix Exercise 13: Calcularea unei previziuni alternative pentru Netflix