如今时代瞬息万变,社会环境和信息技术迅猛发展,随之汹涌而来的企业财务风险无处不在。因此,企业做出财务危机预警至关重要。目前新能源行业正在迅速发展并逐渐成为了当今国民生活中不可或缺的重要行业。但是,一旦因为管理或者防范不当,就很有可能会出现严重的财务问题。因此,通过研究新能源行业的敏感性指标,从而进行财务危机预警研究是迫在眉睫的。与此同时,以大数据为手段,从而更好的做出新能源行业的财务危机预警也是一项新的突破和尝试。本文试图依据财务风险控制以及危机预警的相关知识,借鉴优秀学者的方法和理念,运用SPSS软件建立Logistic模型,并选取60家新能源上市公司作为研究对象,研究其财务指标并构建新能源上市公司的财务危机预警模型。在此基础之上,加以大数据的背景,使用Python软件对上市公司的数据进行网络爬虫抓取和情感文本分析,从而得到企业的非财务指标。通过这种方式,将财务危机模型的精度进一步确定,并选取一部分样本对该模型进行检验。最后,将该模型应用于M新能源公司,结合文献分析法、定量分析法和案例分析法等方法分析M新能源公司各项财务指标以及非财务指标,找出其存在的问题并进行优化,从而降低该公司发生财务危机的可能性。除此之外,以此作为新能源行业的一个案例,对于整个行业提供助力。