bank statement analysis

銀行声明アナライザー

概要

このアプリケーションは、銀行の明細書を分析し、アカウント費用に関する分析レポートを提供します。これは、私の費用についてのアイデアを得て、次のテクノロジーのセットに関する知識を磨くための個人的なプロジェクトです。

• Python Flaskフレームワーク
• コンピュータービジョン（GoogleのTesseract OCR）
• Image Pythonパッケージ（pdf2image）へのpdf
• トランザクションカテゴリを予測するための機械学習（SCIKIT Learn）
• トランザクションデータとユーザーログインの詳細を保存するAzure SQLデータベース
• Powerbiの視覚化

舞台裏では、アプリはドキュメントからトランザクションの詳細を抽出し、各トランザクションのカテゴリを予測し、データをインタラクティブなPowerBIの視覚化にリンクしたSQLデータベースにアップロードします。

デモ

https://bsa-demo.azurewabsites.net/
ユーザー名：admin
パスワード：パスワード123

視覚化は、transaction.dbで表示できる〜3000トランザクションサンプルから生成されます。

アプリケーションには3つのメイン画面があります。

• トランザクションの詳細
• ダッシュボードビュー
• ステートメントアップロード

トランザクションの詳細

ダッシュボードの選択画面

ダッシュボードビュー（総支出）

年とカテゴリごとにフィルタリングされたダッシュボード

さらに読んで、独自のアプリを作成してください

初期セットアップ

独自のデータを表示した視覚化にリンクするには、次の手順が必要です

• 以下に提案するテーブルを使用してSQLデータベースを作成します *
• パラメーターのデータベース接続変数をPARAMETERS.PYに置き換えます
• 各PowerBiファイル（.pbix）で、データベースに直接クエリを設定します
• PowerBiサービスに.pbixファイルをアップロードし、共有可能なリンクを作成します（Webに公開）
• 対応するHTMLテンプレートに各リンクを挿入します

* SQLテーブル：

トランザクションレコードを含むトランザクションテーブル

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

ログインの詳細を含むユーザーテーブル

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

アプリをローカルに実行します

コマンドプロンプトで、次を実行します。

1. Dockerをインストールします

    $ pip install docker
   

2. Dockerのインストールを確認します

    $ docker version
   

3. BSA-APPフォルダーにCD

    $ cd full/path/to/bsa-app
   

4. Docker画像を作成します

    $ docker build -t bsa_image:latest .
   

5. コンテナを生成して実行します

    $ docker run -p 5000:5000 bsa_image:latest
   

6. http：// localhost：5000/