Essenciais para visualização de dados e tomada de decisão. Dashboards permitem a visualização rápida e fácil de dados facilitando a identificação de tendências e padrões que serão usados para melhorar os negócios.
A construção de dashboards pode ser um processo demorado e caro, especialmente se você estiver usando uma ferramenta de BI tradicional. No entanto, com Python e Streamlit, podemos criar dashboards de forma rápida e com maior facilidade, sem a necessidade de um conhecimento profundo de ferramentas de BI.
No mundo dos negócios, onde agilidade é a chave para o sucesso. As empresas precisam tomar decisões informadas em tempo real, acompanhar análises importantes e comunicar resultados de maneira eficaz. E quando se trata de construir dashboards, o Python se torna uma escolha popular entre os profissionais de análise de dados e desenvolvedores.
Uma das maiores vantagens de optar pelo Python é a vasta quantidade de bibliotecas de análise de dados disponíveis, como Pandas, Matplotlib, Seaborn e muitas outras. Isso permite que você manipule, visualize e analise seus dados de maneira flexível e personalizada, atendendo às necessidades exclusivas de sua empresa.
Além disso, o Python é uma linguagem de programação de código aberto, o que significa que você não precisa se preocupar com custos de licença. Isso pode ser uma economia significativa, especialmente quando comparado a soluções privadas de Business Intelligence (BI).
A principal razão pela qual muitos profissionais optam por usar Python e Streamlit é a rapidez com que é possível criar dashboards funcionais. Com o Streamlit, você pode transformar seu código Python em um aplicativo web interativo em questão de minutos. Isso significa que você pode entregar valor aos seus stakeholders mais rapidamente, permitindo que eles tomem decisões mais informadas e reajam às mudanças de mercado em tempo real.
Em resumo, este tutorial explorará como é possível criar dashboards de forma rápida e eficiente usando Python e Streamlit. Ao fazer isso, você estará preparado para tomar decisões mais informadas, comunicar dados de maneira eficaz e fornecer valor aos seus negócios de maneira mais rápida e econômica. Vamos começar a construir dashboards que farão a diferença!
Imagine-se trabalhando em uma rede de varejo, onde sua empresa lida diariamente com uma vasta quantidade de dados. Estes dados abrangem informações cruciais, como filiais, tipos de clientes, gênero, categoria de produtos, preços, quantidade de itens vendidos, taxas, dados de compra, horários das transações, etc.
Aqui está o desafio: seu chefe quer que você apresente um dashboard que forneça uma visão abrangente das operações da empresa. Especificamente, ele deseja vender informações planejadas sobre o faturamento mensal e por unidade, o tipo de produto mais e a contribuição financeira de cada filial, além de uma análise do desempenho dos métodos de pagamento e da avaliação média dada pelos clientes para cada filial.
Este é um problema comum que muitas empresas enfrentam hoje em dia: como transformar um mar de dados em informações acionáveis que possam contribuir para a tomada de decisões estratégicas. É um desafio que envolve coletar, analisar e visualizar dados de maneira eficaz, permitindo que as partes interessadas obtenham insights cruciais para o sucesso do negócio.
Agora que compreendemos o desafio é hora de iniciar o processo de desenvolvimento. Passo a passo, vamos explorar as etapas para criar um painel eficaz. Inicialmente, abordaremos as configurações iniciais do projeto, garantindo que tudo esteja pronto para a construção. Em seguida, mergulharemos na manipulação de dados, trabalhando para garantir que as informações sejam organizadas de maneira adequada e útil. Por fim, nos concentraremos na criação de visualizações interativas que permitirão que você extraia insights valiosos a partir dos dados. Portanto, vamos começar!
Configurando o Ambiente Para iniciar o projeto, estou utilizando uma máquina Ubuntu. Pensando na organização adequada e para garantir que todas as dependências sejam gerenciadas de forma isolada, criamos uma estrutura básica.
Criamos uma pasta dedicada para armazenar todos os arquivos relacionados ao projeto. Dentro dessa pasta, estabelecemos um ambiente virtual, uma prática recomendada no desenvolvimento do Python, que nos permite isolar as bibliotecas e pacotes específicos deste projeto.
Aqui estão os comandos essenciais para criar e ativar o ambiente virtual:
pip install virtualenv
python3 -m venv venv
venv/scripts/activate
Isso nos permite manter um ambiente limpo e independente para o nosso projeto, garantindo que as dependências sejam gerenciadas de forma eficaz e evitando conflitos com outras aplicações ou projetos em execução em nossa máquina. Com essa base sólida, estamos prontos para exigir a configuração e o desenvolvimento do dashboard.
Instalação das Bibliotecas Agora que configuramos o ambiente e estamos prontos para avançar, o próximo passo importante é garantir que todas as bibliotecas e dependências estejam instaladas. Fundamental para garantir que nosso projeto funcione sem problemas.
pip install streamlit pandas plotly-express
Para simplificar esse processo, podemos usar o comando abaixo para instalar todas as bibliotecas específicas no arquivo requirements.txt, caso você tenha baixado o repositório do tutorial:
pip install -r requirements.txt
For the Python 3 version, the command is:
pip3 install -r requirements.txt
Essas bibliotecas são fundamentais para criar nosso dashboard de forma eficiente e interativa. O Streamlit é a ferramenta principal que usaremos para construir uma interface, enquanto o Pandas e o Plotly Express nos ajudam a manipular e visualizar os dados de maneira eficaz. Com as bibliotecas instaladas, estamos prontos para continuar!