消费账单数据集

我们发布了从2024年1月到2025年3月的消费账单数据集，并将所有数据按季度分为5个数据集。数据包括交易时间、类型和金额（人民币），并将消费分为餐饮、娱乐、购物和生活四个类别。

We have released a consumption bill dataset spanning from January 2024 to March 2025, which is divided into 5 quarterly datasets. The dataset includes transaction time, transaction type, and transaction amount (CNY), with consumption transactions categorized into four categories: catering, entertainment, shopping, and daily life.

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：Software Engininging
• 创建者：Zijun Geng, Ye Wang, Wenrui Bai, Jiayi Zhou, Yihui He, Yuyuan Zhao, Wenxuan Zeng
• 创建时间：2025年
• 访问地址：https://github.com/gengzijun/Software-Engining

数据集内容

• 数据收集时间范围：2024年1月至2025年3月
• 数据分类：按季度划分为5个数据集
• 数据类型：消费账单
• 数据字段：
  • Transaction time（交易时间）
  • Type（消费类型）
  • Amount (RMB)（金额，人民币）

消费类型分类

• Catering（餐饮）
• Entertainment（娱乐）
• Shopping（购物）
• Living（生活）

数据集示例

Transaction time	Type	Amount (RMB)
2024/3/1 18:11	Catering	￥14.00

数据集统计

• 提供了前四个数据集的消费类型数量分布饼图：
  • 2024.01-2024.03
  • 2024.04-2024.06
  • 2024.07-2024.09
  • 2024.10-2024.12

相关项目

• 项目名称：AI - empowered Personal Finance Manager
• 项目描述：一个综合的桌面个人财务管理工具，具有多模态AI引擎和中国中心的金融生态系统，提供精确、灵活和安全的财务生命周期管理。

引用信息

bib @misc{Group96SoftwareEngining, author = {Zijun Geng and Ye Wang and Wenrui Bai and Jiayi Zhou and Yihui He and Yuyuan Zhao and Wenxuan Zeng}, title = {Software Engininging}, howpublished = {url{https://github.com/gengzijun/Software-Engining}}, note = {Accessed: 2025-03-015}, year = {2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

消费账单数据集的构建基于2024年1月至2025年3月期间的消费记录，数据按季度划分为五个子集。每个子集包含详细的交易时间、消费类型及金额信息。消费类型被划分为餐饮、娱乐、购物和生活四大类，确保了数据的多样性和代表性。数据的收集与整理过程严格遵循标准化流程，确保了数据的准确性和一致性。

特点

该数据集的特点在于其时间跨度和分类的细致性。涵盖了长达15个月的消费记录，能够反映不同季节和节假日的消费趋势。四大消费类别的划分使得数据具有较高的可分析性，适用于多种消费行为研究。此外，数据以季度为单位进行划分，便于进行时间序列分析和季节性对比研究。

使用方法

使用该数据集时，研究人员可以通过分析不同时间段的消费数据，探索消费行为的变化趋势。数据集适用于机器学习模型的训练，特别是用于预测消费模式、识别异常消费行为等任务。数据集的分类结构也为消费行为的多维度分析提供了便利，支持从不同角度进行深入的数据挖掘和统计分析。

背景与挑战

背景概述

消费账单数据集由Zijun Geng、Ye Wang等研究人员于2025年创建，旨在支持个人财务管理工具的开发。该数据集涵盖了2024年1月至2025年3月期间的消费记录，并按季度划分为五个子集。数据集中包含交易时间、消费类型及金额等关键信息，消费类型分为餐饮、娱乐、购物和生活四大类。该数据集的发布为个人财务管理领域的研究提供了重要的数据支持，尤其在智能预测、风险预警和税务适应等方面具有显著的应用潜力。

当前挑战

消费账单数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，数据采集的广度和深度要求较高，需确保数据的多样性和代表性，以覆盖不同消费场景和用户群体。其次，数据清洗和分类的复杂性不容忽视，尤其是消费类型的准确划分和异常数据的处理。此外，数据隐私保护问题也尤为突出，如何在保证数据可用性的同时，确保用户隐私不被泄露，是数据集构建中的一大难题。最后，数据集的时效性和动态更新需求也对数据管理提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

消费账单数据集在个人财务管理领域具有广泛的应用场景。通过分析用户的消费行为，该数据集能够帮助用户了解其消费习惯，识别潜在的浪费行为，并优化预算分配。特别是在智能预测和风险预警方面，数据集为个人提供了精准的财务规划支持，帮助用户更好地管理日常开支和长期储蓄。

实际应用

在实际应用中，消费账单数据集被广泛应用于个人财务管理工具的开发。例如，基于该数据集的AI赋能个人财务管理系统，能够为用户提供智能化的消费分类、预算控制和税务优化服务。这些功能不仅提升了用户的财务管理效率，还增强了用户的财务素养，使其能够更好地应对复杂的经济环境。

衍生相关工作

基于消费账单数据集，衍生出了多项经典研究工作。例如，研究者利用该数据集开发了智能消费预测模型，能够根据历史消费数据预测未来的消费趋势。此外，数据集还被用于设计个性化的预算优化算法，帮助用户实现更高效的财务规划。这些工作不仅推动了个人财务管理领域的技术进步，也为相关行业提供了宝贵的实践参考。