Criar uma inteligência artificial para pesquisa de preços de mercado publico

1.  Escopo
Objetivo principal: Capturar e analisar dados de preços
Público-alvo : Órg
Cobertura de produtos : Determine quais
2. Coleta de Dados
Fontes de dados : A
Raspagem da Web :web scraping para extrairSopaBelae **ScrapyRaspadovagem
APIs de terceiros :
3. Banco de dados para armazenamento de informações
Armazene os dados coletados em um banco de dados (MySQL, PostgreSQL, MongoDB) para facilitar o acesso e análise.
Estrutura dos dados com campos como produto, categoria,preço, `dados dedata de coleta, local,fonte,
4. Análise de Dados e Inteligência Artificial
Limpeza e pré-processamento :
Modelos de IA para análise de preços :
Análise de tendências : Utilize séries temporais para identificar tendências de preços.
Previsão de preços : Algoritmos de Machine Learning, como arima e redes neurais (rnn ou lstm), são úteis para especificação de preços futuros.
Análise comparativa : Crie um modelo que compare preços entre diferentes mercados e identifique o local mais vantajoso para compra.
5. Desenvolvimento de um Portal de Acesso
Interface de usuário : Desenvolva uma interface web onde os usuários podem fazer consultas, visualizar gráficos e definir alertas para variações de preços.
Filtros e relatórios personalizados : Oferece opções de filtro por categoria de produto, localização, dados, etc.
Alertas e notificações : Configure notificações por e-mail ou SMS para informar sobre mudanças significativas nos preços de determinados produtos.
6. Monitoramento e Atualização
Rotinas automáticas de coleta de dados : Configure scripts para coleta de dados em intervalos regulares.
Manutenção de dados : Planeje uma rotina para atualização e eliminação de dados desatualizados.
7. Compliance e Considerações Legais
Verifique se a coleta de dados de sites de mercado é permitida (muitos sites têm políticas restritivas sobre web scraping).
Considere a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) se houver coleta de dados sensíveis de usuários.
Ferramentas e Tecnologias
Python para coleta e processamento de dados (bibliotecas como Pandas , NumPy , BeautifulSoup e Scrapy ).
Frameworks de Machine Learning como scikit-learn , TensorFlow ou PyTorch para análise e previsão.
Frontend : html, css, e frameworks como react ou vue.js para a interface do portal.
Backend : Django ou Flask para criar uma API que alimentará o portal.