Skip to content

💰 Domowy Budżet Finansowy (v1.5)

Zaawansowana aplikacja backendowo-analityczna stworzona w Pythonie, która automatyzuje proces zarządzania finasami osobistymi, kategoryzacji wydatków oraz analizy budżetowej na podstawie wyciągów bankowych.

🚀 Linki do projektu

🛠️ Główne funkcje

  • Automatyczne parsowanie PDF: Moduł backendowy pozwalający na bezbłędne czytanie i wyciąganie surowych danych tekstowych z oficjalnych wyciągów bankowych.
  • Inteligentna kategoryzacja AI: Integracja z OpenAI API, która analizuje opisy transakcji i automatycznie przypisuje wydatki do odpowiednich kategorii budżetowych.
  • Relacyjna baza danych (SQLite): Pełna inicjalizacja, zapis oraz bezpieczne przechowywanie historii transakcji w lokalnej bazie danych, eliminujące ryzyko utraty danych sesyjnych.
  • Zaawansowana analiza Pandas: Przetwarzanie, filtrowanie i agregowanie danych finansowych w ramkach danych (DataFrames) w celu generowania statystyk wydatków.

🔄 Nadchodząca aktualizacja (v1.6)

  • Optymalizacja zapytań SQL: Refaktoryzacja kodu bazy danych i czyszczenie funkcji inicjalizacyjnych w celu przyspieszenia zapisu dużych paczek transakcji.
  • Rozbudowany system powiadomień: Wdrożenie automatycznych alertów o przekroczeniu założonych limitów budżetowych w kluczowych kategoriach.
  • Zaawansowane wykresy analityczne: Dodanie interaktywnych paneli wizualizujących trendy wydatków w ujęciu miesięcznym i rocznym.

🔐 Architektura i Bezpieczeństwo (FinOps)

  • Zabezpieczenie budżetu: Klucz do OpenAI API oraz dane dostępowe bazy są ładowane lokalnie z pliku .env. W chmurze aplikacja korzysta z bezpiecznego mechanizmu st.session_state, blokując moduły AI do momentu podania tokenu przez użytkownika.
  • Responsywny interfejs: Wygląd dashboardu analitycznego został w pełni zintegrowany z systemowym trybem jasnym oraz ciemnym (Dark Mode) w Streamlit.

💻 Użyte technologie

  • Język: Python
  • Biblioteki analityczne: Pandas, NumPy
  • Baza danych: SQLite / Sqlite3
  • Integracje AI: OpenAI API (Modele tekstowe do klasyfikacji danych)
  • Kontrola wersji: Git / GitHub