bank statement analysis

银行说明分析仪

概述

该应用程序分析银行对帐单并提供有关帐户费用的分析报告。这是一个个人项目，以了解我的费用并在以下一组技术方面提高我的知识：

• Python烧瓶框架
• 计算机视觉（Google的Tesseract OCR）
• PDF到图像Python软件包（PDF2Image）
• 机器学习（Scikit Learn）预测交易类别
• Azure SQL数据库存储交易数据和用户登录详细信息
• PowerBi可视化

在幕后，该应用程序从文档中提取事务详细信息，可以预测每个事务的类别，并将数据上传到链接到Interactive PowerBi可视化的SQL数据库。

演示

https://bsa-demo.azurewebsites.net/
用户名：管理员
密码：密码123

可视化是由约3000个交易样本产生的，这些样本可以在交易中查看。db

该应用程序有三个主要屏幕：

• 交易细节
• 仪表板的视图
• 语句上传

交易细节

仪表板选择屏幕

仪表板视图（总支出）

按年份和类别过滤仪表板

进一步阅读以创建自己的应用

初始设置

需要以下步骤将您自己的数据链接到显示的可视化

• 使用下面建议的表格创建一个SQL数据库 *
• 在参数中替换数据库连接变量
• 在每个PowerBi文件（.pbix）中，设置了数据库的直接标志
• 将.PBIX文件上传到PowerBi服务并创建可共享的链接（发布到Web）
• 在相应的HTML模板中插入每个链接

* SQL表：

包含交易记录的交易表

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

一个包含登录详细信息的用户表

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

本地运行应用程序

在命令提示符中，运行以下内容：

1. 安装Docker

    $ pip install docker
   

2. 验证Docker安装

    $ docker version
   

3. CD进入BSA-APP文件夹

    $ cd full/path/to/bsa-app
   

4. 构建Docker图像

    $ docker build -t bsa_image:latest .
   

5. 生成并运行一个容器

    $ docker run -p 5000:5000 bsa_image:latest
   

6. 访问http：// localhost：5000/