bank statement analysis

銀行說明分析儀

概述

該應用程序分析銀行對帳單並提供有關帳戶費用的分析報告。這是一個個人項目，以了解我的費用並在以下一組技術方面提高我的知識：

• Python燒瓶框架
• 計算機視覺（Google的Tesseract OCR）
• PDF到圖像Python軟件包（PDF2Image）
• 機器學習（Scikit Learn）預測交易類別
• Azure SQL數據庫存儲交易數據和用戶登錄詳細信息
• PowerBi可視化

在幕後，該應用程序從文檔中提取事務詳細信息，可以預測每個事務的類別，並將數據上傳到鏈接到Interactive PowerBi可視化的SQL數據庫。

演示

https://bsa-demo.azurewebsites.net/
用戶名：管理員
密碼：密碼123

可視化是由約3000個交易樣本產生的，這些樣本可以在交易中查看。 db

該應用程序有三個主要屏幕：

• 交易細節
• 儀表板的視圖
• 語句上傳

交易細節

儀表板選擇屏幕

儀表板視圖（總支出）

按年份和類別過濾儀表板

進一步閱讀以創建自己的應用

初始設置

需要以下步驟將您自己的數據鏈接到顯示的可視化

• 使用下面建議的表格創建一個SQL數據庫 *
• 在參數中替換數據庫連接變量
• 在每個PowerBi文件（.pbix）中，設置了數據庫的直接標誌
• 將.PBIX文件上傳到PowerBi服務並創建可共享的鏈接（發佈到Web）
• 在相應的HTML模板中插入每個鏈接

* SQL表：

包含交易記錄的交易表

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

一個包含登錄詳細信息的用戶表

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

本地運行應用程序

在命令提示符中，運行以下內容：

1. 安裝Docker

    $ pip install docker
   

2. 驗證Docker安裝

    $ docker version
   

3. CD進入BSA-APP文件夾

    $ cd full/path/to/bsa-app
   

4. 構建Docker圖像

    $ docker build -t bsa_image:latest .
   

5. 生成並運行一個容器

    $ docker run -p 5000:5000 bsa_image:latest
   

6. 訪問http：// localhost：5000/