O projeto consiste em um painel de calcula a variação mensal de faturamento de uma empresa de Telemedicina (dados fictícios). O painel consiste em uma seção de dados gerais do faturamento mensal e dois gráficos: variação por categoria e variação por produtos. Na parte de filtros, é possível filtrar o ano e mês de análise e o painel calculará a variação do mês selecionado imediatamente com o mês anterior.
- Explicação das Pastas
- Status do Projeto
- Descrição dos Scripts
- Features
- Deploy
- Tecnologias Utilizadas
- Autor
.devcontainer/: Arquivo de configuração para o ambiente de desenvolvimento no Docker.streamlit/: Contém o arquivoconfig.tomlpara definir o tema e as configurações do painel no Streamlitimages/: Contém imagens que ilustram o projeto ou que são usadas no dashboard.notebooks/: Notebooks Jupyter para análise exploratória e scripts de conexão e manipulação do banco de dadossrc/: Código principal do projeto.gitignore: Define arquivos e pastas a serem ignorados pelo Git, como o.env(contendo variáveis sensíveis) e arquivos temporáriosrequirements.txt: Especifica as bibliotecas Python necessárias para rodar o projeto
O projeto ainda está em desenvolvimento. Algumas funcionalidades estão implementadas, enquanto outras estão em progresso ou planejadas para futuras versões.
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eda_matplotlib_pandas.ipynb - Análise Exploratória dos Dados (EDA) utilizando as bibliotecas
matplotlibepandas. A ideia geral deste notebook foi pensar em um formato interessante para os gráficos do dashboard. - telemedicina_bd_conexao.ipynb - Notebook dedicado à conexão e manipulação do banco de dados.
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app.py - Script para construir o dashboard com o
streamlit.
- ✅ Painel de Faturamento Mensal com visualização de dados gerais
- ✅ Gráfico de Variação de Faturamento por Categoria
- ✅ Gráfico de Variação de Faturamento por Produto
- ✅ Filtros avançados para comparação de múltiplos períodos
- ✅ Exportação de relatórios em PDF
Em breve: O deploy do projeto está em fase de planejamento. Detalhes de acesso e link para o painel online serão disponibilizados assim que concluídos.
- Python: para manipulação de dados e geração dos cálculos de variação mensal
- Streamlit: para criação do painel interativo e visualização dos gráficos
- Pandas: para análise e transformação de dados.
- Matplotlib: para geração de gráficos de variação de faturamento.
- SQLAlchemy: para conexão com o banco de dados onde os dados de faturamento estão armazenados.
Desenvolvido por Rodrigo Bessa. Entre em contato:
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