Contexto Geral do Projeto: Análise de Sistemas Integrados com Microsoft BI
Este projeto tem como objetivo a criação de um sistema completo de Análise de Sistemas Integrados utilizando o Microsoft BI (Business Intelligence). Ele foca em fornecer uma solução eficiente e avançada para o processamento e visualização de dados empresariais, utilizando uma combinação de tecnologias e linguagens de programação para suportar análises preditivas, relatórios e dashboards dinâmicos.
O sistema é dividido em três principais componentes:
Backend em PHP e Banco de Dados Mysql:
php é utilizado para a criação de uma api, permitindo o fornecimento de dados em formato json para as ferramentas front-end. O backend é responsável por se conectar ao banco de dados MySQL e realizar consultas dinâmicas, extraindo dados de vendas, previsões e outras métricas essenciais.
O MySQL serve como o repositório central dos dados de vendas. Ele armazena informações em uma tabela estruturada, que é constantemente atualizada e utilizada para análises históricas e preditivas.
Front-end com html, css, javascript:
a interface do usuário é construída usando html para a estrutura, css para o design responsivo e moderno, e javascript para interatividade avançada. O
Chart.js é usado para renderizar gráficos dinâmicos, permitindo que o usuário visualize rapidamente o desempenho das vendas e previsões futuras.
Javascript também conecta-se à api php, buscando dados do banco de dados e exibindo-os na interface de forma visual e interativa.
Análise Preditiva e Machine Learning com Python:
O componente de Python é utilizado para executar análises preditivas sobre os dados de vendas, utilizando bibliotecas de machine learning como scikit-learn. O modelo preditivo de regressão linear é treinado com dados históricos de vendas, e utilizado para prever o desempenho futuro com base em padrões passados.
O Python também gera visualizações dos dados preditivos, que podem ser integradas com a interface do usuário para criar uma experiência completa de visualização de dados.
Fluxo do Projeto
Coleta de Dados:
Os dados de vendas mensais são inseridos e armazenados no banco de dados MySQL.
Processamento de Dados:
O backend em php consulta o banco de dados, processa os dados e retorna as informações em formato json.
Análise Preditiva:
Python realiza a análise preditiva usando machine learning e retorna previsões sobre os próximos meses com base em tendências históricas.
Visualização e Interatividade:
O front-end em html/css/javascript exibe os dados históricos e as previsões em gráficos interativos, proporcionando ao usuário uma visão clara do desempenho atual e futuro das vendas.
Relatórios e Dashboards:
O sistema permite a criação de relatórios detalhados e dashboards, onde os dados podem ser analisados em tempo real, facilitando a tomada de decisões estratégicas.
Objetivos e Importância do Projeto
Integração de Tecnologias: Este projeto une diversas tecnologias — PHP, MySQL, Python, html/css/javascript — em uma solução coesa para análise de dados.
Análise Preditiva: Utilizar machine learning para prever vendas futuras é essencial para decisões estratégicas de negócios, otimizando recursos e investimentos.
Microsoft BI: A análise e apresentação dos dados podem ser facilmente exportadas e integradas com o Microsoft BI, permitindo a criação de relatórios detalhados e dashboards profissionais.
Potencial de Expansão
Mais Funções de Análise: Integração com dados financeiros, de marketing e produção para uma análise mais abrangente.
Autenticação e Permissões: Adição de camadas de segurança para autenticar usuários e controlar o acesso às informações sensíveis.
Escalabilidade: Expansão para incluir mais fontes de dados e mais tipos de relatórios, integrando sistemas externos.
Esse projeto oferece uma solução robusta para empresas que precisam transformar dados em insights valiosos, utilizando uma combinação de tecnologias de ponta para análise e visualização.
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