{"id":18287566,"url":"https://github.com/tsffarias/scrapy_monitoramento_preco_ecommerce","last_synced_at":"2026-04-12T01:44:55.647Z","repository":{"id":241933369,"uuid":"808238192","full_name":"tsffarias/scrapy_monitoramento_preco_ecommerce","owner":"tsffarias","description":"Projeto de ETL para Monitoramento de Preços e produtos E-commerce com o objetivo de coletar informações detalhadas e implementar um dashboard que facilite a visualização e análise desses dados.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-01-04T04:32:26.000Z","size":4547,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-07-25T21:44:40.483Z","etag":null,"topics":["pandas","pricing","python","scrapy","sqlite3","streamlit","webscraping"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://www.linkedin.com/in/thiagosilvafarias/","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/tsffarias.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-05-30T16:53:35.000Z","updated_at":"2025-06-19T20:57:07.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-01-04T05:19:16.832Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/tsffarias/scrapy_monitoramento_preco_ecommerce","commit_stats":null,"previous_names":["tsffarias/scrapy_monitoramento_preco_ecommerce"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/tsffarias/scrapy_monitoramento_preco_ecommerce","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tsffarias%2Fscrapy_monitoramento_preco_ecommerce","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tsffarias%2Fscrapy_monitoramento_preco_ecommerce/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tsffarias%2Fscrapy_monitoramento_preco_ecommerce/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tsffarias%2Fscrapy_monitoramento_preco_ecommerce/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/tsffarias","download_url":"https://codeload.github.com/tsffarias/scrapy_monitoramento_preco_ecommerce/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/tsffarias%2Fscrapy_monitoramento_preco_ecommerce/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":31701641,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-04-11T21:17:31.016Z","status":"ssl_error","status_checked_at":"2026-04-11T21:17:24.556Z","response_time":54,"last_error":"SSL_read: unexpected eof while reading","robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":false,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["pandas","pricing","python","scrapy","sqlite3","streamlit","webscraping"],"created_at":"2024-11-05T13:28:19.992Z","updated_at":"2026-04-12T01:44:55.626Z","avatar_url":"https://github.com/tsffarias.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Projeto de ETL para Monitoramento de Preços e Produtos E-commerce\n\n## Descrição\n\nImagine que uma marca de tênis deseja avaliar sua relevância no ecossistema do Mercado Livre e Centauro. Para isso, é necessário obter **KPIs** relacionados ao segmento de tênis nessas plataformas. O objetivo é coletar informações detalhadas e implementar um dashboard que facilite a visualização e análise desses dados.\n\n### Diagrama\n\n![arquitetura](/pics/arquitetura.png)\n\n## Proposta do Projeto\n\nFomos contratados por uma grande empresa para fazer uma pesquisa de mercado na categoria de tênis esportivos dentro de diversos e-commerces: Mercado Livre e Centauro. O objetivo dessa empresa é avaliar:\n- 👟 Quais marcas são mais encontradas até a 10ª página\n- 💰 Qual o preço médio por marca\n- ⭐ Qual a satisfação por marca\n\n# Fontes de Dados\n- Mercado Livre\n- Centauro\n\n### Dashboard\n![dashboard](/pics/mercado_livre.png)\n\n## Etapas do Projeto\n\n### Etapa 1: Extração dos Dados\nUtilização de **Web Scraping** com a biblioteca **Scrapy** para obter os dados necessários do Mercado Livre e Centauro.\n\n### Etapa 2: Transformação dos Dados\nProcessamento e limpeza dos dados utilizando a biblioteca **Pandas** para garantir que estejam prontos para análise.\n\n### Etapa 3: Carregamento dos Dados\nArmazenamento dos dados transformados em um banco de dados **SQLite3**.\n\n### Etapa 4: Visualização dos Dados\nDesenvolvimento de um **dashboard interativo** usando **Streamlit** para consumir os dados e apresentar os insights de forma visual e intuitiva.\n\n## Ferramentas Utilizadas\n\n- **Python**: Linguagem de programação utilizada para o desenvolvimento do projeto.\n- **Pandas**: Biblioteca utilizada para manipulação e transformação de dados.\n- **Scrapy**: Framework utilizado para realizar o web scraping e extrair dados da web.\n- **Streamlit**: Framework utilizado para criar aplicações web interativas e visualizar os dados extraídos.\n- **SQLite3**: Banco de dados utilizado para armazenar os dados transformados.\n\n## Estrutura de Diretórios\n\n```plaintext\n.\ndata/\n│── centauro.jsonl\n│── mercado_livre.jsonl\n│── quotes.db\npics/\n│── arquitetura.png\nsrc/\n├── coleta/\n│   ├── spiders/\n│   │   └── centauro.py\n│   │   └── mercadolivre.py\n│   ├── pipelines.py\n│   ├── items.py\n│   ├── settings.py\n├── transformacao/\n│   ├── centauro.py\n│   ├── mercadolivre.py\n├── dashboard/\n│   ├── app.py\n├── requirements.txt\n└── README.md\n```\n\n## Como Executar o Projeto\n\nPrimeiramente, acesse a pasta do projeto e instale as dependências usando o `pip` ou o `Poetry`. Para isso, execute um dos comandos abaixo:\n\n```sh\npoetry install\n```\n\nou\n\n```sh\npip install -r requirements.txt\n```\n\n## Instalação via Docker\nCaso queira realizar a instalação via Docker:\n1. Antes de rodar o Docker, crie um arquivo `.env` na raiz do projeto com os seguintes valores (exemplo está no arquivo .env_example):\n\n```plaintext\nDB_HOST_PROD=postgres\nDB_PORT_PROD=5432\nDB_NAME_PROD=mydatabase\nDB_USER_PROD=user\nDB_PASS_PROD=password\nPGADMIN_EMAIL=email_pgadmin\nPGADMIN_PASSWORD=password_pgadmin\n```\n\n2. Para iniciar a aplicação, execute:\n\n```bash\ndocker-compose up -d --build\n```\n\nEm seguida, para executar cada etapa, siga as instruções abaixo:\n\n### Extração dos dados usando Web Scraping\n\n```sh\ncd src/coleta/\nscrapy crawl mercadolivre -o ../../data/mercado_livre.jsonl\nscrapy crawl centauro -o ../../data/centauro.jsonl\n```\n\n### Transformar e carregar os dados\n\n```sh\npython src/transformacao/mercado_livre.py\npython src/transformacao/centauro.py\n```\n\n### Visualizar Dashboard\n\n```sh\nstreamlit run src/dashboard/app.py\n```\n\n## Análise dos Dados do dia 07/06/2024\n\n### 📊 Análise Descritiva dos Dados\n\n#### Mercado Livre:\n- **Marcas mais comuns**:\n  - **Olympikus**: 148 produtos\n  - **Mizuno**: 40 produtos\n  - **Fila**: 29 produtos\n\n- **Preço médio por marca**:\n  - **MVP FITNESS**: R$ 360,00\n  - **FILA**: R$ 301,38\n  - **NEW BALANCE**: R$ 257,47\n  - **PUMA**: R$ 256,85\n  - **QIX**: R$ 237,00\n  - **UNDER ARMOUR**: R$ 223,77\n  - **ADIDAS**: R$ 216,40\n  - **MIZUNO**: R$ 214,21\n  - **N\u0026W**: R$ 189,00\n  - **MZ**: R$ 183,50\n\n- **Satisfação por marca (por maior número de quantidade de avaliação)**:\n  - **OLYMPIKUS**: 4,73 e quantidade de avaliações: 119\n  - **MIZUNO**: 4,59 e quantidade de avaliações: 28\n  - **FILA**: 4,78 e quantidade de avaliações: 25\n\n#### Centauro:\n- **Marcas mais comuns**:\n  - **Olympikus**: 104 produtos\n  - **Everlast**: 76 produtos\n  - **Under Armour**: 73 produtos\n\n- **Preço médio por marca**:\n  - **New Balance**: R$ 974\n  - **Reebok**: R$ 697\n  - **Nike**: R$ 582\n  - **Asics**: R$ 448\n  - **Adidas**: R$ 414\n  - **Armour**: R$ 399\n  - **Bull**: R$ 399\n  - **Under Armour**: R$ 388\n  - **Skechers**: R$ 323\n\n- **Satisfação por marca (por maior número de quantidade de avaliação)**:\n  - **Nike**: 4,00 e quantidade de avaliações: 18\n  - **Olympikus**: 4,62 e quantidade de avaliações: 7\n  - **Under Armour**: 3,60 e quantidade de avaliações: 5\n\n\n### 💡 Insights Relevantes:\n\n1. **Marcas Mais Comuns**:\n   - **Mercado Livre**: A marca Olympikus é a mais comum com 148 produtos, seguida por Mizuno com 40 produtos e Fila com 29 produtos.\n   - **Centauro**: A Olympikus também lidera com 104 produtos, seguida por Everlast com 76 produtos e Under Armour com 73 produtos.\n\n2. **Preço Médio por Marca**:\n   - **Mercado Livre**: As marcas com os preços médios mais altos são MVP FITNESS (R$ 360,00), FILA (R$ 301,38) e NEW BALANCE (R$ 257,47).\n   - **Centauro**: As marcas com os preços médios mais altos são New Balance (R$ 974), Reebok (R$ 697) e Nike (R$ 582).\n\n3. **Satisfação por Marca (com base na quantidade de avaliações)**:\n   - **Mercado Livre**: A Olympikus possui uma alta satisfação com uma média de 4,73 (119 avaliações), seguida por Mizuno com uma média de 4,59 (28 avaliações) e Fila com uma média de 4,78 (25 avaliações).\n   - **Centauro**: A Nike tem uma média de satisfação de 4,00 com 18 avaliações, Olympikus com 4,62 e 7 avaliações, e Under Armour com 3,60 e 5 avaliações.\n\nEsses insights mostram que a Olympikus é uma marca muito presente e bem avaliada em ambas as plataformas, indicando uma forte aceitação no mercado. As marcas com preços mais altos no Mercado Livre são MVP FITNESS, FILA e NEW BALANCE, enquanto na Centauro, as marcas mais caras são New Balance, Reebok e Nike, o que pode indicar uma diferenciação no mercado de produtos premium. A satisfação média elevada de marcas como Olympikus, Mizuno e Fila no Mercado Livre, e Nike e Olympikus na Centauro, sugere uma boa aceitação dos consumidores.\n\nEssas análises fornecem uma visão clara das tendências de mercado e preferências do consumidor nos e-commerces analisados, permitindo que a marca de tênis avalie sua relevância e competitividade no mercado.\n\n## Melhorias Futuras no Projeto\n- Adicionar mais fontes de dados: Magalu, Netshoes e Amazon","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ftsffarias%2Fscrapy_monitoramento_preco_ecommerce","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Ftsffarias%2Fscrapy_monitoramento_preco_ecommerce","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Ftsffarias%2Fscrapy_monitoramento_preco_ecommerce/lists"}