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https://github.com/ledsouza/dashboard_mais1cafe

Dashboard interativo para acompanhar os indicadores de desempenho da cafeteria "Mais1Café Canoas"
https://github.com/ledsouza/dashboard_mais1cafe

docker mongodb pandas plotly pymongo pytest python streamlit

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Dashboard interativo para acompanhar os indicadores de desempenho da cafeteria "Mais1Café Canoas"

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README

          

# Dashboard de Indicadores de Desempenho e Gerenciamento de Banco de Dados

Este projeto consiste em uma aplicação web desenvolvida utilizando Streamlit para fornecer um dashboard interativo para acompanhar os indicadores de desempenho da cafeteria "Mais1Café Canoas". Além disso, a aplicação permite o gerenciamento do banco de dados associado às metas da cafeteria e aos pedidos dos produtos vendidos.

| :books: Vitrine.Dev | |
| ------------- | --- |
| :sparkles: Nome | **Dashboard de Indicadores de Desempenho e Gerenciamento de Banco de Dados**
| :label: Tecnologias | python, streamlit, plotly, pandas, mongodb, pymongo, docker, pytest
| :rocket: URL | https://dashboard-mais1cafecanoas.streamlit.app

## Funcionalidades
### Dashboard de Indicadores de Desempenho:
Visualização dos principais indicadores de desempenho da cafeteria, como metas de clientes, ticket médio, faturamento, PA e etc.
Gráficos interativos para acompanhar tendências ao longo do tempo e comparar diferentes métricas.
Tabela de estatística descritiva para obter outros indicadores de desempenho
### Gerenciamento de Banco de Dados:
Adição, remoção e atualização de dados referentes às metas da cafeteria.
Registro e acompanhamento de pedidos dos produtos vendidos na cafeteria.

## Estrutura do Projeto
O projeto está estruturado da seguinte forma:

- home.py: O código principal da aplicação Streamlit.
- requirements.txt: Arquivo contendo as dependências necessárias para executar o projeto.
- .streamlit/: Pasta reservada para arquivos de configuração da aplicação.
- Dockerfile: Arquivo para construir uma imagem no docker.
- database/: Módulo python para conexão ao banco de dados.
- data_processing/: Módulo python para realizar o processamento dos dados.
- exceptions/: Módulo python para lidar com as exceptions envolvidas no projeto.
- menu/: Módulo python para criar o menu de navegação da aplicação.
- pages/: Pasta referentes a renderização de cada uma das páginas da aplicação.
- tests/: Pasta referentes ao códigos para a realização dos testes da aplicação.
- widgets/: Módulo python para criar os widgets relevantes para a aplicação.

## Como Executar o Projeto
### Instale as Dependências:
```zsh
pip install -r requirements.txt
```
### Execute a Aplicação:
```zsh
streamlit run app.py
```
### Acesse a Aplicação:
Acesse o navegador e vá para o endereço local fornecido após a execução do comando anterior (normalmente http://localhost:8501).