投資するための財務分析step2「XBRLファイルをDBに取り込む」 - Qiita
◇PythonでCSVへデータ変換 以下の記事を参考にPythonでデータを取得するプログラムを作り直しました。 EDINETのXBRLファイルから情報抽出 上記はPython2系で動くようなアプリですが、3系で動くように変更しています。 その他にも、IRデータベースが作成できるように一括で取得するような定義に変更しています。 主な変更点は以下になります 前章で取得したXBRLファイルの全データをCSVへparseするようにロジックを変更 ラベル情報の取得などは別途マスタ化を行うものとして、XBRLのみをparseするように変更 ラベル定義は外出しして、取得したいラベルのみ情報を取得できるように変換 結果をすべて１ファイルのCSV形式で出力(DBロードしやすくするため) 以下コードでは、前ステップで取得したXBRLファイルを一括でCSVファイルへ変換します。 # coding: utf-8
EXCELで決算短信XBRLを使った独自の財務DBを作る 〜簡単で実用的なXBRLの活用のすすめ〜 - XBRLな社長のブログ
このエッセイでは、決算短信サマリのXBRLを使って、上場企業の財務情報のデータベースを作成するという問題に取り組む。 XBRLの専用ソフトを使わずとも、EXCELだけで十分実用的なデータベースを作れるということがわかる。 XBRLの予備概念 最初に必要な概念をいくつか確認しておこう。 XBRLの正確な仕様はびっくりするほど複雑で難しいが、利用者が理解しなければいけない概念はたった２つしかない。「コンテキスト」と「要素」だ。 XBRLでは、すべての事実がコンテキストと要素の組み合わせで記述されていることを理解しよう。要素は測定される概念で、コンテキストは期間やシナリオのことだ。例えば『X社の2012年3月期の売上高100万円』という事実がXBRLで記述されていたとしよう。この場合「X社の2012年3月期」がコンテキストで、「売上高」が要素となる。 事実 ＝ コンテキスト × 要素 ここで重要
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