Sistema de Análisis de Finanzas Personales

Plataforma de análisis financiero con Python, procesamiento de datos y aplicación Android.

Planificado

Proyecto de sistema financiero personal que combinará Python, análisis de datos y una aplicación Android para procesar extractos bancarios, categorizar movimientos y visualizar ingresos, gastos y tendencias de consumo.

Descripción del proyecto

Sistema de Análisis de Finanzas Personales es un proyecto orientado a facilitar el seguimiento y la comprensión de los movimientos económicos personales mediante herramientas de programación y análisis de datos.

La solución permitirá importar extractos bancarios en formato CSV, procesar automáticamente las operaciones y organizar los movimientos en diferentes categorías de ingresos y gastos.

El núcleo del sistema estará desarrollado en Python, utilizando Pandas para la limpieza, transformación y análisis de los datos financieros.

La información procesada se almacenará en PostgreSQL y estará disponible mediante una API REST desarrollada con FastAPI.

Como complemento, se desarrollará una aplicación móvil Android en Java que permitirá consultar balances, visualizar gráficos, comparar períodos y analizar la distribución de los gastos.

El proyecto también contempla como posible evolución la incorporación de técnicas de aprendizaje automático para mejorar la clasificación de movimientos financieros.

Funcionalidades previstas

Importación de extractos bancarios en formato CSV.
Limpieza y normalización de movimientos.
Identificación y eliminación de registros duplicados.
Clasificación de ingresos y gastos por categorías.
Cálculo de balances y estadísticas mensuales.
Comparación de gastos entre diferentes períodos.
Visualización de gráficos desde Android.
Consulta de movimientos mediante una API REST.
Autenticación y protección de la información financiera.

Objetivos principales

Automatizar el procesamiento de movimientos bancarios.
Centralizar la información financiera personal.
Identificar patrones de consumo y distribución de gastos.
Aplicar técnicas de limpieza, transformación y análisis de datos.
Integrar un backend Python con una aplicación Android.
Desarrollar una solución ampliable hacia modelos de análisis predictivo.

Arquitectura prevista

Sistema cliente-servidor compuesto por tres componentes principales.

Procesamiento de datos

Python y Pandas se encargarán de importar, limpiar, transformar y categorizar los movimientos financieros.

Backend

FastAPI proporcionará los endpoints REST necesarios para consultar movimientos, balances y estadísticas, utilizando SQLAlchemy para interactuar con PostgreSQL.

Aplicación móvil

Android Studio y Java permitirán desarrollar una interfaz desde la que consultar la información financiera mediante Retrofit y representar estadísticas con gráficos interactivos.