bank statement analysis

Analizador de extracto bancario

Descripción general

Esta aplicación analiza los extractos bancarios y proporciona informes analíticos sobre los gastos de la cuenta. Este es un proyecto personal para tener una idea sobre mis gastos y agudizar mi conocimiento sobre el siguiente conjunto de tecnologías:

• Marco de frascos de Python
• Visión por computadora (Tesseract OCR de Google)
• Paquete PDF a Image Python (PDF2Image)
• Aprendizaje automático (Scikit Learn) para predecir las categorías de transacciones
• Base de datos de Azure SQL para almacenar datos de transacciones y detalles de inicio de sesión del usuario
• Visualizaciones de PowerBi

Detrás de escena, la aplicación extrae los detalles de la transacción de los documentos, predice una categoría para cada transacción y cargue los datos en una base de datos SQL vinculada a visualizaciones interactivas de PowerBI.

Manifestación

https://bsa-demo.azurewebsites.net/
Nombre de usuario: administrador
Contraseña: contraseña123

Las visualizaciones se generan a partir de ~ 3000 muestras de transacción que se pueden ver en transacciones.db

Hay tres pantallas principales para la aplicación:

• Detalles de la transacción
• Vistas del tablero
• Declaraciones de carga

Detalles de la transacción

Pantalla de selección del tablero

Vista del tablero (gasto total)

Tablero filtrado por año y categoría

Lea más para crear su propia aplicación

Configuración inicial

Se requieren los siguientes pasos para vincular sus propios datos a las visualizaciones mostradas

• Cree una base de datos SQL con las tablas sugeridas a continuación *
• Reemplace las variables de conexión de la base de datos en parámetros.py
• En cada archivo de PowerBi (.pbix), configure un DirectQuery en la base de datos
• Cargar archivos .pbix al servicio PowerBi y crear enlaces compartibles (publicar en Web)
• Inserte cada enlace en la plantilla HTML correspondiente

* Tablas SQL:

Una tabla de transacciones que contiene registros de transacciones

 CREATE TABLE transactions (
    ID varchar(255) NOT NULL PRIMARY KEY,
    Date datetime NOT NULL,
    Value float,
    Category varchar(255),
	Reference varchar(255)
);

Una tabla de usuarios que contiene detalles de inicio de sesión

 CREATE TABLE users (
    id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY Identity(1, 1),
    username VARCHAR(15) UNIQUE,
	email VARCHAR(50) UNIQUE,
	password VARCHAR(80)
);

Ejecute la aplicación localmente

En el símbolo del sistema, ejecute lo siguiente:

1. Instalar Docker

    $ pip install docker
   

2. Verificar la instalación de Docker

    $ docker version
   

3. CD en la carpeta BSA-APP

    $ cd full/path/to/bsa-app
   

4. Imagen de Docker de construcción

    $ docker build -t bsa_image:latest .
   

5. Generar y ejecutar un contenedor

    $ docker run -p 5000:5000 bsa_image:latest
   

6. Visite http: // localhost: 5000/