552. 데이터 분석 (재무제표 분석)

# 한글 폰트 설치 — 그래프 한글이 깨지지 않게 나눔고딕을 설치한다
!apt-get -qq install fonts-nanum > /dev/null
import matplotlib.font_manager as fm
import matplotlib.pyplot as plt
fm.fontManager.addfont("/usr/share/fonts/truetype/nanum/NanumGothic.ttf")
plt.rcParams["font.family"] = "NanumGothic"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
print("폰트 설정 완료")

# 재무제표 엑셀 파일 업로드 — 실행하면 나오는 [파일 선택] 버튼으로
# 한빛정밀_재무제표_2023-2025.xlsx 를 선택한다
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
FILE = list(uploaded)[0]          # 업로드한 파일 이름
print("업로드 완료:", FILE)

# 재무제표 3개 시트 읽기 — 제목 3행을 건너뛰고(header=3) 계정과목을 인덱스로 쓴다
import pandas as pd

Y = [2023, 2024, 2025]            # 분석 대상 3개년

def load_sheet(name):
    df = pd.read_excel(FILE, sheet_name=name, header=3, index_col=0)
    df.index = df.index.astype(str).str.strip()   # 계정과목의 들여쓰기 공백 제거
    return df

bs = load_sheet("재무상태표")
pl = load_sheet("손익계산서")
cf = load_sheet("현금흐름표")
print("재무상태표", bs.shape, "| 손익계산서", pl.shape, "| 현금흐름표", cf.shape)

# 3개년 핵심 요약표 — 손익계산서·재무상태표에서 여섯 항목을 뽑아 하나로 합친다
요약 = pd.concat([pl.loc[["매출액", "영업이익", "당기순이익"], Y],
                  bs.loc[["자산총계", "부채총계", "자본총계"], Y]])
요약.style.format("{:,.0f}")

# 지표 계산에 쓸 값 꺼내기 — 계정과목 이름으로 조회한다
매출액     = pl.loc["매출액", Y]
매출총이익 = pl.loc["매출총이익", Y]
영업이익   = pl.loc["영업이익", Y]
당기순이익 = pl.loc["당기순이익", Y]
금융비용   = pl.loc["금융비용", Y]
자산총계   = bs.loc["자산총계", Y]
부채총계   = bs.loc["부채총계", Y]
자본총계   = bs.loc["자본총계", Y]
유동자산   = bs.loc["유동자산", Y]
유동부채   = bs.loc["유동부채", Y]
print("값 준비 완료")

# 성장성 지표 — 전년 대비 증가율(%)
성장성 = pd.DataFrame({
    "매출액증가율":   매출액.pct_change() * 100,
    "영업이익증가율": 영업이익.pct_change() * 100,
    "순이익증가율":   당기순이익.pct_change() * 100,
    "총자산증가율":   자산총계.pct_change() * 100,
}).T[Y[1:]].round(1)              # 2023년은 전년 자료가 없어 제외
성장성

# 수익성 지표(%) — ROA·ROE는 기말잔액 기준
수익성 = pd.DataFrame({
    "매출총이익률": 매출총이익 / 매출액 * 100,
    "영업이익률":   영업이익 / 매출액 * 100,
    "순이익률":     당기순이익 / 매출액 * 100,
    "ROA(총자산순이익률)":   당기순이익 / 자산총계 * 100,
    "ROE(자기자본순이익률)": 당기순이익 / 자본총계 * 100,
}).T.round(1)
수익성

# 안정성 지표 — 유동비율·부채비율·자기자본비율(%), 이자보상배율(배)
안정성 = pd.DataFrame({
    "유동비율":     유동자산 / 유동부채 * 100,
    "부채비율":     부채총계 / 자본총계 * 100,
    "자기자본비율": 자본총계 / 자산총계 * 100,
    "이자보상배율(배)": 영업이익 / 금융비용,
}).T.round(1)
안정성

# 그래프① 성장성 — 매출액·영업이익 추이
x = [str(y) for y in Y]
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
ax[0].bar(x, 매출액, color="#2a78d6", width=0.55)
ax[0].set_title("매출액 추이 (백만원)")
ax[1].bar(x, 영업이익, color="#008300", width=0.55)
ax[1].set_title("영업이익 추이 (백만원)")
for a, v in zip(ax, [매출액, 영업이익]):
    for i, val in enumerate(v):
        a.text(i, val, f"{val:,.0f}", ha="center", va="bottom", fontsize=10)
    a.set_ylim(0, max(v) * 1.18)
    a.spines[["top", "right"]].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 그래프② 수익성 — 이익률·ROE 추이
x = [str(y) for y in Y]
지표색 = {"매출총이익률": "#2a78d6", "영업이익률": "#008300",
          "순이익률": "#e87ba4", "ROE(자기자본순이익률)": "#eda100"}
plt.figure(figsize=(8, 4.5))
for 지표, 색 in 지표색.items():
    plt.plot(x, 수익성.loc[지표], marker="o", color=색, label=지표)
    plt.text(2.06, 수익성.loc[지표, Y[-1]], f"{수익성.loc[지표, Y[-1]]}%",
             color=색, va="center", fontweight="bold")
plt.xlim(-0.3, 2.75)
plt.title("수익성 지표 추이 (%)")
plt.legend(loc="upper left", frameon=False)
plt.gca().spines[["top", "right"]].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 그래프③ 안정성 — 유동비율·부채비율·자기자본비율
import numpy as np

x = [str(y) for y in Y]
지표3 = ["유동비율", "부채비율", "자기자본비율"]
색3 = ["#2a78d6", "#008300", "#e87ba4"]
pos = np.arange(len(Y))
w = 0.26
plt.figure(figsize=(8, 4.5))
for i, (지표, 색) in enumerate(zip(지표3, 색3)):
    vals = 안정성.loc[지표, Y]
    plt.bar(pos + (i - 1) * w, vals, width=w - 0.03, color=색, label=지표)
    for p, v in zip(pos + (i - 1) * w, vals):
        plt.text(p, v, f"{v:.0f}", ha="center", va="bottom", fontsize=9)
plt.xticks(pos, x)
plt.ylim(0, 안정성.loc[지표3].to_numpy().max() * 1.15)
plt.title("안정성 지표 추이 (%)")
plt.legend(frameon=False, ncol=3)
plt.gca().spines[["top", "right"]].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 그래프④ 현금흐름 — 3개 활동별 현금흐름 추이
import numpy as np

x = [str(y) for y in Y]
활동 = ["영업활동현금흐름", "투자활동현금흐름", "재무활동현금흐름"]
색4 = ["#2a78d6", "#008300", "#e87ba4"]
pos = np.arange(len(Y))
w = 0.26
plt.figure(figsize=(8, 4.5))
for i, (이름, 색) in enumerate(zip(활동, 색4)):
    vals = cf.loc[이름, Y]
    plt.bar(pos + (i - 1) * w, vals, width=w - 0.03, color=색, label=이름[:4])
    for p, v in zip(pos + (i - 1) * w, vals):
        plt.text(p, v, f"{v:,.0f}", ha="center",
                 va="bottom" if v >= 0 else "top", fontsize=9)
plt.xticks(pos, x)
plt.axhline(0, color="#666666", linewidth=0.8)
plt.margins(y=0.15)
plt.title("활동별 현금흐름 추이 (백만원)")
plt.legend(frameon=False, ncol=3)
plt.gca().spines[["top", "right"]].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 한글 폰트 설정 — 윈도우 기본 폰트 '맑은 고딕'을 쓰므로 설치가 필요 없다
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"] = "Malgun Gothic"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
print("폰트 설정 완료")

# 재무제표 엑셀 파일 지정 — 노트북(.ipynb)과 같은 폴더에 엑셀 파일을 둔다
# 다른 폴더에 있다면 전체 경로를 적는다 (예: r"C:\재무자료\한빛정밀_재무제표_2023-2025.xlsx")
FILE = "한빛정밀_재무제표_2023-2025.xlsx"
print("분석 대상:", FILE)