Este projeto é realizado em parceria com a empresa Di2win🩷, onde efetuamos o tratamento e a análise de dados. Com base nos dados fornecidos pela empresa, elaboramos um relatório detalhado sobre as taxas de documentos processados.
Antes de começar, certifique-se de ter o seguinte instalado em seu ambiente:
- Python 3.8+
- PostgreSQL 12+
- Jupyter Notebook
- Pandas
- SQLAlchemy
- psycopg2
- Streamlit
- Gerar relatório de taxa de documentos processados
- Dados de formatação exigida na documentação do projeto da residência
- Saída realizada pelo Excel
- Histograma dos dados corretos e incorretos por tipo de documentos
- Formatação em cores
- Gráficos de pizza de porcentagem de cada documentos
- Inserção das tabelas no documento Excel
- gerar gráficos em PowerBi
- Criar o Streamlit
- Isolamento e escalabilidade com Docker
├── /img
├── .env
├──.gitignore
├── Di2win PB.pbix
├── Dockerfile
├── README.md
├── app.py
├── docker-compose.yml
├── embarque_2024.sql
├── main.ipynb
└── requirements.txt
graph TD
Cliente[Cliente] --> ExtraiDados[Extrai Dados]
ExtraiDados --> Login[Login]
Login --> Streamlit[Streamlit]
Streamlit --> TratamentoDados[Tratamento dos Dados]
TratamentoDados --> Excel[Extração do Excel]
TratamentoDados --> Graficos[Geração de Gráficos]
Graficos --> PowerBI[PowerBI]
subgraph Infraestrutura
Streamlit -->|Conexão| PostgreSQL[(PostgreSQL)]
PostgreSQL --> Jupyter[Jupyter Notebook]
Streamlit --> Docker(Docker)
Streamlit --> Kubernetes[Kubernetes]
end
| Área | Descrição |
|---|---|
| 🔗 Integrações | Acesso a APIs externas para coleta de dados em tempo real. |
| 🚀 Escalabilidade | Suporte a outras plataformas de nuvem como AWS e Azure. |
| 📊 Visualização | Permitir que os usuários criem dashboards personalizados com widgets para diferentes tipos de visualizações e dados. |
| 📊 Relatórios | Capacidade de exportar relatórios para formatos como PDF, Excel, CSV e PowerPoint para facilitar o compartilhamento e a apresentação. |
| 🔒 Segurança | Autenticação via OAuth2/SSO e logs de auditoria para rastreabilidade. |
| 📂 Estrutura de Dados | Otimização de queries e índices no PostgreSQL, suporte a MySQL e MongoDB. |
- @Marcellyz - Marcelly Eduarda Santos da Silva
- @giclocate - Giovanna Clócate Cavalcante de Almeida
- @katiarochaalmeida - Katia Rocha de Almeida
- @HelengAraujo - Helen Gabriely Lima de Araujo
- @rubyzim - Higor Gomes Ramos da Silva
Agradecemos profundamente à empresa Di2Win 🏢🩷 pela parceria e apoio, aos professores 🎓📚 pelo conhecimento compartilhado, à equipe 👥🤝 pelo trabalho dedicado, e a todos que, de alguma forma, contribuíram para a realização deste projeto. Cada um de vocês foi fundamental para o sucesso desta iniciativa 💖✨.