Python — очень мощный язык программирования, и я создал на нем множество проектов. От трекеров цен Amazon до рекомендаций Spotify — он может делать множество разных вещей, и мой последний проект заключался в создании финансовой панели, которая может отображать данные из CSV. Он отслеживает расходы, сбережения и расходы по категориям и может дать вам краткий обзор ваших расходов из месяца в месяц.
Естественно, существует множество вариантов, которые вы можете использовать, включая множество шаблонов в Excel. Однако это тот, который вы полностью контролируете, и вы можете довольно легко его изменить, если вы хорошо владеете Python.
Python отлично подходит для анализа данных
Все, что вам нужно сделать, это отслеживать свои расходы в формате CSV.
Я много анализирую данные на Python, потому что это мощный язык программирования с отличными и простыми в использовании модулями для анализа и построения графиков. Кроме того, Flask — это модуль, который вы можете использовать для размещения веб-сайтов на Python, и вы можете комбинировать эти графические модули с Flask для вставки графиков на веб-страницу при ее рендеринге.
Для этого проекта я использовал Flask и создал базовую страницу Material Design, на которую можно было загрузить CSV-файл, разделенный на дату, категорию и сумму расходов. Затем он группирует эти расходы как по месяцам, так и по категориям, показывая общую сумму заработанных, потраченных, сэкономленных, а затем сколько было потрачено в отдельных категориях. Затем эти данные отображаются в виде графика с помощью Plotly, поскольку это графическая библиотека на основе браузера, которую вы можете легко вставлять на веб-страницы.
Оттуда изображения вставляются в HTML-шаблон из CSV-файла, отправленного пользователем, и это может дать обзор всех ваших привычек расходования средств. Я создал образец CSV для анализа, чтобы показать, что он работает, используя рандомизированные значения доходов и расходов, что, в свою очередь, также изменило сумму сбережений. Наконец, рассчитывается среднее значение того, какая часть вашего дохода идет на сбережения.
Причина, по которой я также использовал формат CSV, заключается в том, что большинство банков поддерживают экспорт ваших выписок в этот формат, и хотя вам может потребоваться выполнить некоторую базовую очистку данных, чтобы они работали с этой программой, конвертировать их должно быть относительно легко. в большинстве форматов. Ваш банк может не поддерживать категории, и это может быть самым большим недостатком. Если да, то вы можете сами комбинировать категории и объединять их вместе.
Связанный
Я создал свой собственный трекер цен для Amazon, чтобы получать лучшие предложения в этот праздничный сезон.
Вы даже можете отслеживать цены на другие услуги.
Python отлично подходит для визуализации данных
Вы можете нарисовать любые данные, которые вам нужны
Python идеально подходит для визуализации данных, и он очень универсален. Вот почему он также отлично подходит для сопряжения с Excel и почему Microsoft внедряет эту функцию для людей, которые хотят насладиться мощью Python вместе со своими электронными таблицами. С помощью подобных проектов вы можете многому научиться с помощью Python, а также он научит вас управлять данными. Если вы предпочитаете не использовать Python, существует множество финансовых шаблонов Excel, но вы можете посетить GitHub для этого проекта, если хотите попробовать.
