一个基于 Flask 的全能账单分析工具，支持支付宝和微信账单，提供可视化的消费分析和智能洞察。
- 多平台支持：同时支持支付宝（CSV）和微信（XLSX/CSV）账单
- 年度总览：年度消费趋势、收支比例
- 月度分析：月度消费趋势、环比变化
- 分类分析：消费分类占比、分类趋势（支持按来源分组）
- 时间分析：时段分布、工作日/周末对比
- 消费洞察：智能画像、消费习惯
- 交易记录：明细查询、多维筛选
- 消费画像：个性化标签、行为特征
- 最常光顾商家：消费金额、频次分析
- 消费场景：渠道分布、时段偏好
- 消费习惯：固定支出、周末消费等指标
- 交互式图表
- 动态数据更新
- 多年份切换
- 响应式设计
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/Hessel2333/payment_record_analysis.git
cd payment_record_analysis- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt- 运行应用：
python app.py- 访问应用：
打开浏览器访问
http://localhost:8080
payment_record_analysis/
├── app.py # Flask 应用主文件
├── requirements.txt # 项目依赖
├── scripts/ # 辅助 Python 脚本 (生成演示数据、调试等)
├── backup/ # 代码及模板备份
├── templates/ # 模板文件目录
│ ├── base.html # 基础模板
│ ├── index.html # 首页
│ ├── yearly.html # 年度分析
│ ├── monthly.html # 月度分析
│ ├── category.html # 分类分析
│ ├── time.html # 时间分析
│ ├── insights.html # 消费洞察
│ ├── transactions.html # 交易记录
│ └── settings.html # 设置页面
├── static/ # 静态资源 (CSS, JS, 示例数据)
├── docs/ # 文档目录
│ ├── user_guide.md # 系统的详细使用说明
│ ├── faq.md # 使用过程中的疑问解答
│ ├── api_reference.md # 开发者接口文档
│ └── deployment_guide.md # 本地或服务器部署说明
└── README.md # 项目说明文档
支持支付宝导出的 CSV 文件，必需字段：
- 交易时间
- 交易对方
- 商品说明
- 收/支
- 金额
- 交易分类
- 交易状态 (用于识别退款)
支持微信导出的 XLSX 或 CSV 文件，必需字段：
- 交易时间
- 交易类型 (映射为交易分类)
- 商品 (映射为商品说明)
- 收/支
- 金额(元)
- 当前状态 (用于识别退款)
- 后端：Python + Flask + OpenPyXL
- 前端：HTML + CSS + JavaScript
- 数据处理：Pandas
- 可视化：ECharts
- UI设计：Apple Design 风格
- 智能消费画像生成
- 消费习惯分析
- 商家消费分析
- 场景分布分析
- 多维度数据统计
- 趋势分析
- 同比环比分析
- 分类占比分析
- 明细查询
- 多维度筛选
- 状态标记
- 分页显示
- 所有数据仅在本地处理，保护隐私安全
- 支持 GBK 编码的支付宝账单文件
- 自动处理退款和交易关闭状态
- 支持多年份数据分析
- 支持响应式布局，适配不同设备
- 添加更多智能分析维度
- 支持数据导出功能
- 优化移动端显示
- 支持自定义分类
- 添加预算管理功能
欢迎提交 Issue 和 Pull Request。在提交代码前，请确保：
- 代码风格符合项目规范
- 添加必要的注释和文档
- 测试所有功能正常
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