https://github.com/fernandogomesfg/datawave-2024
Como tirar proveito de Ferramentas de Dados para a rede de transporte em Moçambique
https://github.com/fernandogomesfg/datawave-2024
acessibility datawave geoprocessing gis mozdevz python qgis streamlit transport
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Como tirar proveito de Ferramentas de Dados para a rede de transporte em Moçambique
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/fernandogomesfg/datawave-2024
- Owner: fernandogomesfg
- License: mit
- Created: 2024-09-12T01:25:41.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-12-31T18:36:29.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-22T08:37:37.890Z (over 1 year ago)
- Topics: acessibility, datawave, geoprocessing, gis, mozdevz, python, qgis, streamlit, transport
- Language: Python
- Homepage: https://datawave2024.streamlit.app/
- Size: 10.4 MB
- Stars: 1
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# DataWave 2024: Projetos de Transporte em Moçambique
Este repositório contém o código-fonte dos três projectos apresentados na **DataWave 2024**, a maior conferência de Ciência de Dados e IA organizada pela *MozDevz*. Esses projectos têm como foco o uso de **Python** e **QGIS** para melhorar a rede de transporte em Moçambique, explorando temas como **frete e logística**, **acidentes de trânsito** e **acessibilidade**.
## 🌍 Projetos Apresentados
### Projecto Análise de Frete e Logística
Este projecto explora dados de transporte e frete, oferecendo insights sobre custos, cubagem, tendências temporais e desempenho das entregas. Utilizando **Python**, a análise inclui:
- **Custo Total de Transporte**: Exibição do valor total de frete.
- **Tendências Temporais**: Análise de tendências mensais dos valores de frete.
- **Desempenho de Transporte**: Distribuição de status de entregas (no prazo/atrasado) e atrasos por transportadora.
- **On-Time Delivery (OTD)**: Cálculo da pontualidade das entregas (% de entregas no prazo), com visualização em gráfico de manômetro.
A aplicação é construída com **Streamlit** e permite interação através de filtros dinâmicos, e pode ser acessado pelo [link](https://datawave2024.streamlit.app/transport_dash)
#### Imagens das Análises
### Projecto Análise de Acidentes na Cidade de Maputo
Este projecto analisa os dados de acidentes ocorridos na cidade de Maputo, oferecendo visualizações e insights sobre causas, localização e gravidade dos eventos. Utilizando **Streamlit**, **Pandas**, **Plotly** e **Folium**, o projecto apresenta:
- **Total de Acidentes Registrados**: Exibição do número total de eventos.
- **Principais Causas de Acidentes**: Visualização das 5 maiores causas de acidentes em um gráfico de barras interativo.
- **Geolocalização dos Eventos**: Mapa de calor exibindo a concentração de acidentes na cidade de Maputo.
- **Ocorrências com Mais de 3 Óbitos**: Tabela filtrada com detalhes de acidentes que resultaram em mais de 3 fatalidades.
O projeto facilita a análise interativa, permitindo explorar padrões e insights geoespaciais críticos, e pode ser acessado pelo [link](https://datawave2024.streamlit.app/acidentes_dash)
#### Imagens das Análises
### Projecto Análise de Acessibilidade a Pé
Este projecto visa analisar a acessibilidade a pé em diferentes áreas, ajudando a identificar regiões com limitações no acesso ao transporte público e sugerindo melhorias. Utilizando **QGIS**, o projecto apresenta um mapa:
- **Aplicações**:
- Planeamento de novas rotas de transporte ou melhoria das existentes.
- Identificação de áreas com acesso limitado ao transporte público.
- Propostas de ajustes em rotas para reduzir o tempo de viagem dos usuários.
- Planejamento de novos terminais de transporte.
A análise oferece suporte ao desenvolvimento de soluções eficientes de mobilidade urbana.
## 🛠 Tecnologias Utilizadas
- **Python**: Scripts de análise e processamento de dados.
- **QGIS**: Geoprocessamento e produção do terceiro projecto.
- **Streamlit**: Interface web para visualização interativa dos projectos.
- **Folium**: Visualização de dados geográficos em mapas interativos.
# 📝 Licença
Este projecto está licenciado sob a Licença MIT, o que significa que você pode usar, modificar e distribuir o código livremente, desde que atribua o devido crédito.
# 🌟 Agradecimentos
Agradecimentos especiais à MozDevz pela organização da DataWave 2024 e por proporcionar um espaço de troca de conhecimento e networking.
# 📬 Contacto
Se tiver dúvidas ou quiser discutir mais sobre o projeto, sinta-se à vontade para me contatar:
LinkedIn: [Fernando Gomes](https://www.linkedin.com/in/fernandogomesfg/)