真情侣，不记账：用支付宝荷包 + 飞书多维表格建立消费记录与分析系统

真情侣，不记账：用支付宝荷包 + 飞书多维表格建立消费记录与分析系统

本文适用于有以下消费习惯的情侣：

1. 对于情侣间的共同支出，采用 AA 制或 AB 制。
2. AA 制，就是在一起消费时，每个人都是A角，所有费用共同平均负担，每个人支付一样多；
3. AB 制，将共同消费的人员如演员角色分配一样分 A 角、B 角，B 角做 A 角的替补，因此共同消费中，A 角承担大头如 3/4 额度，而 B 角只担一小部分剩余的 1/4 额度。
4. 双方有较深基础的信任。
5. 薛定谔地懒，不想逐笔记账、分账。
6. 但又想知道两个人到底花了多少钱，花在了哪里。

第一步，确认两边的比例，比如 1:1 或 2:1；

第二步，建立起共同账户，按照比例存入金额，比如两边都各放 1000；

第三步，在月末分别导出账单，筛选出使用共同账户流转的金额，合并成为当月的数据源；

第四步，将数据源导入数据模版进行数据分析，并生成逐月报表、累计报表。

共同账户之所以选择支付宝小荷包，一方面是便捷性，它背靠支付宝，不需要额外下载和管理新的应用，安全性也得到了保障；另一方面当然是通用性，能选择支付宝支付的账单占到了通用场景的 90%，剩下的 10% 也可以通过从共同账户转出并备注的方式得以补充，确保了数据的完整性。

唯一令人惋惜的是，支付宝小荷包的统计分析不能说是一片空白，只能说是毫无意义。目前小荷包的统计分析能做到的只有统计月收入、月支出，形成月收入和月支出的折线图，不会对支出的构成进行分析。更鸡肋的是，作为一个共同账户，小荷包特别在统计部分展示了成员的收支情况，这就像是我给我们家买了一个锅，小荷包执着于把这个锅的帐记到我一个人头上。

明明我们需要关注的是这个锅本身：如果买一个锅就占到了全部支出的50%，那我们是不是应该下次一起挑选锅的时候能更具有性价比一些。

当然，这也可能是由于支付宝小荷包主打的场景是「攒钱」，把更多的精力放在打造「荷包圈」——一个公布自己攒钱进度并在评论区引流如何一天赚几千方法的平台。

为了弥补小荷包统计分析上的不足，我只能亲自上阵做数据清洗和数据分析。飞书的多维表格是我的不二之选，它灵活、美观，在后面的具体使用中会结合场景进一步说明。

首先，存钱、花钱。

在支付宝搜索「小荷包」，新建「情侣用小荷包」，预估一下共同支出的额度，按照比例放入金额；在小荷包金额不足的时候，再及时按比例补充。

在共同支出时，有以下两种方式进行共同账户支出：

1. 正常扫一扫或者出示付款码，在下方切换到「支付宝小荷包」进行支付；
2. 在支付宝首页进入到「小荷包」界面后，通过页面内的扫一扫和付款码进行支付。

以上两种直接使用小荷包付款的支出会由支付宝自动分类，比如小卖部的账单会自动列为「生活百货」，火车票会自动列为「交通出行」，无需手动分类。

左：正常扫码付款 右：在小荷包界面付款

如果因为支付渠道受限或者忘记切换，使用了其他钱包进行支付，可以到「小荷包」中「转出」，选择「转给自己」或者「转给他人」，在转出理由中备注花在什么东西上了，需要在数据清洗环节根据这个备注来对支出进行手动归类。

其次，导出，清洗。

通过身份证密码后六位分别解密解压流水文件，以其中一方的数据源为基础，合并另一方的数据源到同一表格，在这一个表格上进行数据清洗的工作。

左：原始流水 右：解压后重命名

数据清洗包括以下几步：

1.删去冗余信息

2.取出通过共同账户消费的记录

2.1 直接通过小荷包进行的消费

在「收/付款方式」中筛选出包含「小荷包」的记录，在「交易状态」中筛选出包括「交易成功」和「等待确认收货」的记录，这一步是为了剔除那些退货退款的记录；

接下来，检查「交易分类」中的自动分类，因为支付宝的自动分类中会有一项叫做「酒店旅游」，为了更好地区分场景，我一般会根据商品说明，再特别手动把这一类拆分为「酒店住宿」和「旅游景点」，也可以保留原有的自动分类；

将结果取出到「清洗后」的工作簿。

2.2 通过小荷包转出并备注进行的消费

取消前面的筛选，重新设置筛选条件；

在「交易对方」中筛选包含「小荷包」选项，在「收/支」中筛选「收入」，并将「商品说明」一栏的列宽增加，就可以看到当时消费后备注的具体事项了；

区别于 2.1 的记录，此类记录无法自动生成分类，全部都显示为「转账红包」。所以还需要手动调整「交易分类」这一列的内容。结合自动分类以及实际场景，目前数据表盘中的分类可参考下列：

将结果取出到「清洗后」的工作簿。

最后，导入，分析。

将清洗后的数据复制粘贴到飞书多维表格模版的数据表中，模版可参考以下链接：

https://o90hpulfak.feishu.cn/base/Cq7UbVoF0aVPWKsD1pTcNAronKc

根据模版中内嵌的表格和表盘，无需二次配置就可以获得的数据分析包括：

各项开销（除住房外）分组聚合折线图

该折线图可通过点击具体的类别，查看该类别随时间发生的变化，并可定位到消费激增的月份。

各项开销分布（累计）

该饼图可对消费的各项占比有直观的了解，发现帝都的租房不是贵啊，是要人命啊。

除住房外开销分布（累计）

该饼图可对除住房外的各项占比有直观的了解，发现我们不是在吃饭就是在去吃饭的路上。

累计总支出数与历史月份支出

该数据统计主要是看个大数，具体的每月支出可以到逐月报表中查看。

在这一页面中，选择左上角的「添加组件」，选择「统计数字」，按照下图的条件进行配置，并拖动生成的表盘到合适的位置，即可新增最新月份的数据。或者复制已有表盘，在「筛选数据」中更新筛选条件为最新的月份即可。

当然，这一步也可以前置，批量配置好一整年的表盘，在数据导入后就能自动计算和呈现。

除日常开支外，涉及到的旅行场景就可以根据旅行出行日期进行配置，得到特定场景下的开支分析。为了实现这一点，在数据导入的时候需要手动修改消费时间，比如 12.15 支出的旅行车票，会被手动修改为 12.31 支出，视为元旦假期旅行场景中的数据。

逐月报表左侧的饼图，展示的是除去场景支出、租房支出的生活支出分布，右侧展示的是除去场景支出、租房支出的生活总支出，通过浏览这一数据表，能较为直观地纵览每个月的生活支出变化。

也可以通过点击饼图，查看到具体的支出明细。

在这一表盘中，需要通过添加组件或复制现有表盘，来生成新一月的数据分析。

以 1 月数据为例，由于 1.1 的数据视为元旦假期旅行场景的支出，在配置时会按照以下条件进行配置，来达成去除旅行场景支出的目的。另外，由于住房物业一般是三个月交一次，并且每个月的变化几乎没有，所以将它从生活支出的表盘剔除，只在累计表盘中体现。

同理，对数字仪表盘也做相同条件的配置即可。上述的每个表盘都可以通过右上角的「更多」进行配置、重命名和复制。

显而易见，这种数据分析的实现路径还是太长了，在支付宝小荷包的产品经理意识到这是一个非常刚需的功能点之前，还是需要个人投入一定的时间和耐心进行数据的清洗和分析。

这种方式只是一定程度上省去了「记账」的动作，而无法完全坐享其成。另外需要特别说明的是，每对情侣、夫妻都有自洽的消费习惯和经济水平，这篇文章的做法仅限于很小一部分的群体，希望能给这部分用户一些自己的经验和模版，也绝对尊重不同的观念和习惯。另外，这种涉及资金转入转出的方式不适用于尚未成熟的、未建立强信任的恋爱关系，毕竟防人之心不可无。

最后还是谢谢飞书多维表格，灵活的配置、数据的穿透、舒服的UI在这应用场景中缺一不可。

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