bank statement analysis

Анализатор банковской выписки

Обзор

В этой приложении анализируется банковские отчеты и содержит аналитические отчеты о расходах счета. Это личный проект, чтобы получить представление о моих расходах и отточить мои знания о следующем наборе технологий:

• Python Flask Framework
• Компьютерное зрение (Google Tesseract OCR)
• PDF -phyne Python Package (pdf2image)
• Машинное обучение (Scikit Learn) для прогнозирования категорий транзакций
• База данных Azure SQL для хранения данных транзакции и входа в систему пользователя
• Визуализация Powerbi

За кулисами приложение извлекает данные транзакции из документов, предсказывает категорию для каждой транзакции и загружает данные в базу данных SQL, связанную с интерактивными визуализациями PowerBI.

Демо

https://bsa-demo.azurewebsites.net/
Имя пользователя: администратор
Пароль: пароль123

Визуализация генерируется из ~ 3000 образцов транзакций, которые можно просматривать в Transaction.db

В приложении есть три основных экрана:

• Детали транзакции
• Просмотры приборной панели
• Заявления загрузки

Детали транзакции

Экран выбора приборной панели

Вид на панели панели (общие расходы)

Отфильтрованная панель мониторинга по годам и категории

Читайте далее, чтобы создать свое собственное приложение

Начальная настройка

Следующие шаги необходимы для связи ваших собственных данных с отображаемыми визуализациями

• Создайте базу данных SQL с таблицами, предложенными ниже *
• Замените переменные подключения базы данных в параметрах.py
• В каждом файле PowerBI (.pbix) настройте DirectQuery для базы данных
• Загрузить файлы .pbix в службу Powerbi и создать общими ссылками (опубликовать в Интернете)
• Вставьте каждую ссылку в соответствующий шаблон HTML

* Таблицы SQL:

Таблица транзакций, содержащая записи транзакций

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

Таблица пользователей, содержащая данные входа в систему

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

Запустите приложение локально

В командной строке запустите следующее:

1. Установите Docker

    $ pip install docker
   

2. Проверьте установку Docker

    $ docker version
   

3. CD в ​​папку BSA-APP

    $ cd full/path/to/bsa-app
   

4. Стройте изображение Docker

    $ docker build -t bsa_image:latest .
   

5. Создать и запустить контейнер

    $ docker run -p 5000:5000 bsa_image:latest
   

6. Посетите http: // localhost: 5000/