完整输出一个可运行的 Python 项目示例，用于记录每日消费、统计每周消费峰值、输出消费高峰日并给出省钱建议。

1. 实际应用场景描述

在日常生活中，很多人习惯用手机支付或现金消费，但往往缺乏对消费数据的系统化管理。

例如：

- 月底发现钱花光了，却不知道花在哪里。

- 想控制预算，但不知道哪几天花钱最多。

- 没有数据支撑，难以制定合理的省钱计划。

本程序基于大数据与智能管理课程中的数据采集、统计分析与可视化方法，帮助用户记录每日消费、自动统计每周消费峰值、识别消费高峰日，并基于规则给出个性化省钱建议。

2. 痛点分析

- 数据分散：消费记录可能分布在微信、支付宝、银行卡等多个平台。

- 缺乏统计：无法快速知道一周内哪天花钱最多。

- 无建议支持：即使知道花得多，也不知道如何改进。

- 手动记录麻烦：传统记账方式容易中断，数据不完整。

3. 核心逻辑讲解

1. 数据采集：用户输入每日消费金额（可扩展为从支付平台 API 导入）。

2. 数据存储：用列表或 CSV 文件存储日期和消费额。

3. 周统计：按自然周（周一至周日）分组，计算每周总消费。

4. 峰值检测：找出每周消费最高的一天。

5. 建议生成：根据消费模式（如餐饮占比高、娱乐支出多）给出省钱建议。

4. 代码模块化

项目结构

daily_expense_tracker/

├── main.py

├── expense_data.py

├── analyzer.py

├── advisor.py

└── README.md

"expense_data.py"

# 消费数据模块

import csv

from datetime import datetime, timedelta

DATA_FILE = "expenses.csv"

def init_data_file():

"""初始化 CSV 文件"""

try:

with open(DATA_FILE, 'x', newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(["date", "amount"])

except FileExistsError:

pass

def add_expense(date_str, amount):

"""添加一条消费记录"""

with open(DATA_FILE, 'a', newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow([date_str, amount])

def load_expenses():

"""加载所有消费记录"""

expenses = []

try:

with open(DATA_FILE, 'r') as f:

reader = csv.DictReader(f)

for row in reader:

expenses.append({

"date": datetime.strptime(row["date"], "%Y-%m-%d"),

"amount": float(row["amount"])

})

except FileNotFoundError:

pass

return expenses

"analyzer.py"

# 消费分析模块

from collections import defaultdict

from datetime import datetime, timedelta

def get_week_start(date):

"""获取给定日期所在周的周一"""

return date - timedelta(days=date.weekday())

def analyze_weekly_peaks(expenses):

"""

分析每周消费峰值

:param expenses: list of dicts with 'date' and 'amount'

:return: dict, key为周开始日期字符串，value为该周的消费峰值日及金额

"""

weekly_data = defaultdict(lambda: defaultdict(float))

for exp in expenses:

week_start = get_week_start(exp["date"]).strftime("%Y-%m-%d")

day_str = exp["date"].strftime("%Y-%m-%d")

weekly_data[week_start][day_str] += exp["amount"]

peaks = {}

for week, days in weekly_data.items():

peak_day = max(days.items(), key=lambda x: x[1])

peaks[week] = {

"peak_date": peak_day[0],

"peak_amount": round(peak_day[1], 2)

}

return peaks

"advisor.py"

# 省钱建议模块

def generate_advice(peaks, expenses):

"""

根据消费峰值生成建议

:param peaks: 每周峰值数据

:param expenses: 所有消费记录

:return: list of advice strings

"""

advice_list = []

# 计算餐饮类消费占比（假设金额<100为餐饮，>200为大额）

food_count = sum(1 for e in expenses if e["amount"] < 100)

total_count = len(expenses)

if total_count > 0 and food_count / total_count > 0.5:

advice_list.append("餐饮消费占比较高，建议减少外卖频率，尝试自己做饭。")

# 检查是否有连续多天高消费

high_spend_days = [e["date"].strftime("%Y-%m-%d") for e in expenses if e["amount"] > 200]

if len(high_spend_days) >= 3:

advice_list.append("检测到多天高额消费，建议提前规划大额支出，避免冲动购物。")

if not advice_list:

advice_list.append("消费较为均衡，继续保持！")

return advice_list

"main.py"

# 主程序入口

from expense_data import init_data_file, add_expense, load_expenses

from analyzer import analyze_weekly_peaks

from advisor import generate_advice

def main():

init_data_file()

# 示例数据录入（实际应用中可改为用户输入或API导入）

sample_data = [

("2026-01-12", 80),

("2026-01-13", 250),

("2026-01-14", 90),

("2026-01-15", 300),

("2026-01-16", 70),

("2026-01-17", 60),

("2026-01-18", 400)

]

for date_str, amount in sample_data:

add_expense(date_str, amount)

expenses = load_expenses()

peaks = analyze_weekly_peaks(expenses)

print("=== 每周消费峰值 ===")

for week, data in peaks.items():

print(f"周开始于 {week}, 消费高峰日: {data['peak_date']}, 金额: ¥{data['peak_amount']}")

advice = generate_advice(peaks, expenses)

print("\n=== 省钱建议 ===")

for a in advice:

print("- " + a)

if __name__ == "__main__":

main()

5. README.md

# Daily Expense Tracker

一个基于 Python 的个人消费分析工具，可统计每周消费峰值、识别高峰日并给出省钱建议。

## 功能

- 记录每日消费金额

- 按周统计消费峰值

- 输出消费高峰日

- 基于规则生成省钱建议

## 使用方法

1. 克隆或下载本项目

2. 确保已安装 Python 3.x

3. 运行：

bash

python main.py

## 项目结构

- `main.py`：主程序入口

- `expense_data.py`：数据读写

- `analyzer.py`：消费分析

- `advisor.py`：建议生成

## 扩展方向

- 接入支付平台 API 自动导入数据

- 增加分类统计（餐饮、交通、娱乐等）

- 使用 Matplotlib 绘制消费趋势图

6. 使用说明

1. 运行

"main.py" 会自动创建

"expenses.csv" 并写入示例数据。

2. 可修改

"sample_data" 为真实消费记录。

3. 程序会输出每周消费高峰日及金额，并打印省钱建议。

4. 后续可扩展为交互式输入或图形界面。

7. 核心知识点卡片

知识点 说明

CSV 文件操作 用

"csv" 模块实现数据持久化

日期处理 使用

"datetime" 和

"timedelta" 计算周起始日

分组统计 用

"defaultdict" 按周和日分组消费数据

规则引擎 基于简单条件生成建议

模块化设计 数据、分析、建议分离，便于维护

大数据思维 从日常小数据中发现规律，指导行为优化

8. 总结

本项目将大数据与智能管理课程中的数据采集、统计分析、规则决策方法应用于个人消费管理，解决了消费记录分散、缺乏统计、无建议支持的痛点。

通过模块化设计和清晰的规则引擎，用户可以快速识别消费高峰并获得个性化省钱建议。未来可结合机器学习预测消费趋势，并接入真实支付数据，打造完整的智能理财助手。

如果你愿意，可以加上 Matplotlib 可视化每周消费柱状图，让数据更直观。

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