analiseCovid19v20

Este repositório contém os arquivos do novo aplicativo Streamlit da Análise da Covid-19 versão 2.0

Explorando o Impacto da COVID-19 no Brasil: Uma Análise por Estado

Descrição do Projeto

Este projeto de Ciência de Dados, desenvolvido com Python e Streamlit, analisa o impacto da pandemia da COVID-19 no Brasil, com foco na propagação do vírus em cada estado. O objetivo é fornecer um dashboard interativo que permita aos usuários explorar os dados e obter insights relevantes sobre a crise.

Acesse o aplicativo online: https://aplicativocovid19ericv20.streamlit.app/

Funcionalidades

• Visualização de Dados por Estado: O dashboard exibe um gráfico de barras interativo que compara diferentes métricas (total de casos, óbitos e taxa de mortalidade por 100 mil habitantes) entre os estados brasileiros.
• Análise Geográfica: As barras do gráfico são coloridas por região, permitindo identificar padrões regionais na propagação da COVID-19.
• Storytelling: O aplicativo inclui textos explicativos que contextualizam a análise e destacam a importância de entender o impacto da pandemia em diferentes áreas do país.
• Interface Intuitiva: O Streamlit proporciona uma interface amigável e fácil de usar, tornando a análise acessível a um público amplo.

Como Executar o Projeto

1. Requisitos: Certifique-se de ter o Python instalado em sua máquina.
2. Bibliotecas: Instale as bibliotecas necessárias: streamlit, pandas, plotly.
3. Clone o Repositório: Clone este repositório para o seu computador.
4. Executar o Aplicativo: Navegue até a pasta do projeto no seu terminal e execute o comando streamlit run seu_script.py, substituindo seu_script.py pelo nome do arquivo Python do projeto.

Desafios Encontrados

• Integração de Mapa Interativo: Inicialmente, o projeto previa um mapa de calor interativo do Brasil, mas a implementação apresentou desafios inesperados, levando à escolha de uma visualização alternativa (gráfico de barras com cores por região).
• Responsividade da Imagem na Barra Lateral: Foi necessário usar CSS para garantir que a imagem na barra lateral se ajustasse corretamente ao espaço disponível em diferentes tamanhos de tela.

Soluções Encontradas

• Visualização Alternativa: Em vez do mapa de calor, optou-se por um gráfico de barras interativo, que se mostrou mais eficiente para a comparação direta entre os estados.
• CSS para Responsividade: O uso de CSS permitiu controlar o tamanho da imagem na barra lateral, tornando-a responsiva e visualmente agradável.

Lições Aprendidas e Próximos Passos

• Flexibilidade na Visualização de Dados: A experiência com o mapa de calor reforçou a importância de ser flexível e buscar alternativas quando uma visualização se mostra problemática.
• Poder do CSS no Streamlit: O projeto permitiu explorar as capacidades de personalização do Streamlit com CSS, abrindo portas para designs mais sofisticados no futuro.
• Próximos Passos: Expandir o dashboard com mais dados e funcionalidades, como a análise temporal da pandemia e a inclusão de outros indicadores de saúde.

Captura de Telas

Tela Principal:

Imagem do dashboard principal

gravacaoTela.mp4

Barra Lateral:

Imagem da barra lateral