Transformando dados financeiros em decisões estratégicas.
Dashboard financeiro executivo e inteligente que transforma extratos bancários em análises visuais, estratégicas e acionáveis — sem banco de dados, sem cadastro, sem armazenamento.
- Python 3.12+
- pip
# Acesse a pasta do projeto
cd "Finance Analytics"
# Crie um ambiente virtual (recomendado)
python -m venv .venv
# Ative o ambiente
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source .venv/bin/activate
# Instale as dependências
pip install -r requirements.txtstreamlit run main.pyO app abrirá automaticamente no navegador em http://localhost:8501.
- Faça upload de um arquivo PDF ou XLSX de extrato financeiro
- O sistema processa automaticamente os dados em memória
- O dashboard completo é gerado instantaneamente
- Use os filtros laterais para refinar a análise
- Exporte os dados via CSV ou Excel na aba "Tabela Analítica"
Planilha com colunas (mapeamento automático):
| Coluna original | Mapeado para |
|---|---|
| Data | data |
| Conta Financeira | conta_financeira |
| Descrição / Histórico | descricao |
| Categoria | categoria |
| Centro de Custo | centro_custo |
| Pago Para / Recebido De | contraparte |
| Cliente | cliente |
| Documento | documento |
| Caso / Projeto | caso |
| Responsável | responsavel |
| Valor | valor |
| Tipo | tipo |
| Status | status |
Extrai automaticamente:
- Cabeçalho do extrato (saldo anterior, saldo final, período)
- Tabela de lançamentos (múltiplas páginas)
- Totais de entradas e saídas
- Saldo anterior e final
- Total de entradas e saídas
- Resultado líquido
- Total recebido / não recebido / a pagar
- Ticket médio (geral, entradas, saídas)
- Taxa de inadimplência
- Percentual recebido
- Total e quantidade de lançamentos vencidos
- Fluxo de caixa diário (entradas, saídas, saldo acumulado)
- Realizado vs Pendente
- Top Pendências
- Distribuição por categoria (entradas e saídas)
- Treemap por centro de custo
- Distribuição por status
- Aging de pendências
- Ranking por cliente (entradas e saídas)
- Ranking por responsável
- Período (data início / fim)
- Tipo (Entrada / Saída)
- Status, Categoria, Centro de custo
- Cliente, Responsável, Conta financeira
- Busca textual
- Ordenação por colunas
- Exportação CSV e Excel
- Resultado negativo no período
- Alta inadimplência detectada
- Contas vencidas
- Concentração de receita em cliente único
- Maior categoria de gasto
- Parcelamentos ativos
- Pico de movimentação
Finance Analytics/
├── main.py # Entrada da aplicação Streamlit
├── requirements.txt
├── README.md
└── app/
├── parsers/
│ ├── pdf_parser.py # Parser de PDF com pdfplumber
│ └── xlsx_parser.py # Parser de XLSX/XLS com pandas
├── services/
│ ├── data_processor.py # Normalização, KPIs e filtros
│ └── insights_engine.py # Geração de insights automáticos
├── components/
│ ├── kpi_cards.py # Cards de KPIs
│ ├── charts.py # Todos os gráficos Plotly
│ ├── filters.py # Filtros da sidebar
│ └── table.py # Tabela analítica e exportação
├── utils/
│ └── formatters.py # Formatadores de moeda, data, etc.
└── styles/
└── theme.py # Tema visual e CSS premium
| Biblioteca | Versão | Função |
|---|---|---|
| Streamlit | ≥1.35 | Interface e dashboard |
| Pandas | ≥2.2 | Processamento de dados |
| NumPy | ≥1.26 | Cálculos numéricos |
| Plotly | ≥5.22 | Gráficos interativos |
| pdfplumber | ≥0.11 | Leitura de PDF |
| OpenPyXL | ≥3.1 | Leitura de XLSX |
| xlrd | ≥2.0 | Leitura de XLS legado |
- Sem banco de dados — todos os dados ficam exclusivamente em memória durante a sessão
- Sem autenticação — acesso direto, uso local ou em rede privada
- Sem armazenamento — ao fechar o browser ou carregar novo arquivo, os dados são descartados
- Sem histórico — cada upload é uma análise independente
Finance Analytics — Dashboard financeiro executivo.