Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/ribeirogab/fiap-farm-tech-solutions
Agricultural management system for crop calculation and data analysis using R.
https://github.com/ribeirogab/fiap-farm-tech-solutions
python r
Last synced: 19 days ago
JSON representation
Agricultural management system for crop calculation and data analysis using R.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/ribeirogab/fiap-farm-tech-solutions
- Owner: ribeirogab
- Created: 2024-09-06T02:05:59.000Z (4 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-09-16T03:14:10.000Z (4 months ago)
- Last Synced: 2024-10-28T04:58:34.263Z (2 months ago)
- Topics: python, r
- Language: R
- Homepage:
- Size: 123 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# FIAP - Farm Tech Solutions
Este é um sistema de gestão agrícola que ajuda a gerenciar dados relacionados a diferentes culturas, calcular a área de plantio e estimar os insumos necessários (por exemplo, fertilizantes, pesticidas) com base no tipo de cultura e na área plantada. A aplicação usa Python e Tkinter para fornecer uma interface gráfica simples que permite aos usuários inserir, atualizar, deletar, visualizar e analisar (com a linguagem R) os dados das culturas.
## Funcionalidades
- Adicionar novos dados de cultura selecionando o tipo de cultura, inserindo as dimensões (comprimento e largura) e calculando automaticamente a área de plantio e os insumos necessários.
- Atualizar dados de cultura existentes selecionando uma linha na tabela e modificando os valores.
- Deletar culturas selecionadas da tabela.
- Carregar e salvar dados de culturas de/para um arquivo CSV (`data.csv`).
- **Consultar previsão do tempo** para uma cidade específica utilizando a API OpenWeather.
- Analisar os dados de plantio e insumos usando uma aplicação em R que calcula estatísticas básicas, como média e desvio padrão, e gera visualizações gráficas.
## Demonstração
Assista ao vídeo no YouTube que mostra todas as funcionalidades do sistema:
[FIAP - Farm Tech Solutions - Demonstração](https://youtu.be/TA8ZpcP39e0)
## Tecnologias
- **Python 3.x**
- **Tkinter** para a GUI
- **CSV** para armazenamento de dados
- **R** para análise estatística e visualizações
- **dplyr** para manipulação de dados
- **ggplot2** para visualizações gráficas
- **httr** e **jsonlite** para consultar a previsão do tempo
- **OpenWeather API** para dados meteorológicos
## Instalação
1. Clone o repositório ou baixe o código-fonte.
```bash
git clone [email protected]:ribeirogab/fiap-farm-tech-solutions.git
cd fiap-farm-tech-solutions
```
2. Verifique se o Python está instalado. Você pode verificar com o comando:
```bash
python --version
```
3. Verifique se o R está instalado e certifique-se de usar o `renv` para restaurar o ambiente R:
```bash
Rscript -e "renv::restore()"
```
4. Execute o script Python e gere o arquivo `data.csv`.
5. Previsão do tempo: Crie um arquivo `.env` com sua chave de API do OpenWeather, seguindo o exemplo do arquivo `.env.example`.
## Como Executar
1. **Execução do Python**:
- Abra o terminal ou prompt de comando na pasta do projeto.
- Execute o script Python para gerar o arquivo CSV:
```bash
python main.py
```
2. **Análise de Dados com R**:
- Execute o script R para calcular estatísticas e visualizar os dados:
```bash
Rscript data_analysis.r
```
- O script R irá calcular a média e o desvio padrão das colunas **Área** e **Insumos**, além de gerar gráficos (histograma e boxplot) e realizar uma análise de outliers.
3. **Consulta de Previsão do Tempo**:
- No terminal, forneça o nome da cidade como argumento ao executar o script R:
```bash
Rscript weather.r "São Paulo"
```
- O script retornará informações como a temperatura atual, condições climáticas, umidade e velocidade do vento da cidade especificada.
## Como Usar
1. **Adicionar Dados**:
- Selecione uma cultura no menu suspenso.
- Insira os valores de `Length` e `Width` (ambos devem ser numéricos).
- Clique em **Add Data** para calcular a área e os insumos necessários para aquela cultura.
- Os dados serão exibidos na tabela e salvos no arquivo `data.csv`.
2. **Atualizar Dados**:
- Selecione uma linha na tabela.
- Clique em **Update** para modificar a cultura, o comprimento e a largura.
- Os dados atualizados serão refletidos na tabela e salvos no arquivo `data.csv`.
3. **Deletar Dados**:
- Selecione uma ou mais linhas na tabela.
- Clique em **Delete Selected** para remover as entradas.
- Os dados serão atualizados na tabela e salvos no arquivo `data.csv`.
4. **Analisar Dados**:
- Execute o script R `data_analysis.r` para calcular estatísticas básicas e gerar gráficos de análise dos dados de plantio e insumos.
5. **Consultar Previsão do Tempo**:
- Execute o script `weather.r` para consultar a previsão do tempo para uma cidade específica, utilizando a API do OpenWeather.