Dash Vendas

Este projeto é fruto do curso Dashboards com Dash da plataforma Asimov Academy onde se tem um dashboard interativo desenvolvido com Dash e Plotly em Python, que analisa os dados de vendas de um supermercado. Ele permite a visualização dinâmica de diferentes métricas, como receita bruta, avaliações (ratings), métodos de pagamento, e linhas de produtos, filtradas por cidades.

Funcionalidades

• Seleção de Cidades: Use a checklist para filtrar os gráficos com base em uma ou mais cidades.
• Análise de Variáveis: Escolha entre gross income (receita bruta) ou Rating (avaliações) para análise, com opções de soma ou média.
• Gráficos Interativos:
  • Por Cidade: Mostra a soma ou média da variável selecionada agrupada por cidade.
  • Por Método de Pagamento: Analisa as vendas por diferentes formas de pagamento.
  • Por Linha de Produtos: Detalha o desempenho por tipo de produto, colorido e agrupado por cidade.

Estrutura do Projeto

• app.py: Contém o código principal da aplicação.
• supermarket_sales.csv: Arquivo com os dados de vendas do supermercado (pasta assets).

Pré-requisitos

• Python 3.7+
• Dependências listadas no arquivo requirements.txt:
  • dash
  • pandas
  • numpy
  • plotly

Como Executar

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/msbzz/dash_vendas.git
   cd dash_vendas 

2. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

3. Execute o servidor:

   python app.py

4. Acesse o dashboard:

   • O servidor estará disponível em http://localhost:8051.

Estrutura do Dashboard

Layout

O dashboard possui os seguintes elementos:

• Checklist de cidades: Filtra os dados exibidos nos gráficos.
• Radio buttons de variáveis: Alterna entre gross income (receita bruta) e Rating (avaliações).
• Gráficos interativos:
  1. Por Cidade: Representação por barras.
  2. Por Método de Pagamento: Barras horizontais.
  3. Por Linha de Produtos: Barras agrupadas por cidade e coloridas.

Callbacks

Os gráficos são atualizados dinamicamente com base nas entradas do usuário, utilizando filtros e operações de soma/média.

Exemplo de Uso

1. Selecione as cidades desejadas na checklist.
2. Escolha a variável de análise (gross income ou Rating) nos botões de rádio.
3. Explore os gráficos atualizados com base nas suas seleções.

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Possíveis Melhorias Futuras

• Adicionar mais dimensões de análise, como período de tempo.
• Melhorar a experiência visual com customizações de cores e temas.
• Implementar funcionalidades de exportação de dados filtrados.

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