A pesquisa de satisfação interna em uma empresa é uma ferramenta essencial para entender o nível de contentamento e engajamento dos colaboradores em relação ao ambiente de trabalho, políticas da empresa, cultura organizacional, liderança, oportunidades de desenvolvimento e outros aspectos relevantes para o bem-estar no ambiente profissional. Nesse projeto a proposta é justamente essa, o painel é alimentado por uma planilha do GoogleForms. O link para responder a pesquisa pode ser colocar em refeitórios, relógios de ponto e outros locais de grande circulação da empresa. Esse Dashboard é atualizado em tempo real!

Desenvolvi um painel interativo para monitoramento e gestão de frota de ônibus, focado em eficiência operacional e tomada de decisão baseada em dados. A aplicação permite visualizar em tempo real informações como status dos veículos, localização no mapa, consumo de combustível, e dados dos motoristas. O painel também inclui gráficos dinâmicos, alertas personalizados e integração com dados externos, otimizando a operação e garantindo maior controle sobre a frota. Construído utilizando Python, Streamlit, e ferramentas de visualização como Plotly. 

Esse painel de acompanhamento logístico é uma ferramenta robusta, idealizada para dar aos diretores e gestores da empresa uma visão estratégica e detalhada sobre os valores de fretes praticados pelas transportadoras parceiras. A interface é intuitiva e bem organizada, com visualizações de dados em tempo real, diretamente conectadas ao banco de dados da empresa.

Além disso, o painel oferece filtros dinâmicos que permitem a seleção de transportadoras, regiões e períodos, ajustando automaticamente as visualizações e os cálculos apresentados. Os usuários podem acompanhar KPIs importantes, como o Percentual de Fretes sobre o Custo Total, Evolução dos Valores Cotados, e a Variação Percentual dos fretes ao longo do tempo, o que facilita a identificação de tendências e potenciais áreas para otimização.

Este dashboard é uma ferramenta poderosa para análise de vendas, com ênfase nos seguintes indicadores:

• A participação de cada filial nas vendas totais, comparar o desempenho das filiais ao longo do tempo e identificar tendências ou disparidades;

• Método de pagamento, analisando como é distribuído por métodos de pagamento, como cartão de crédito, carteira digitais e pagamento em dinheiro;

• uma análise geográfica das vendas, destacando as cidades onde as vendas estão concentradas, permitindo aos usuários clicar em cada cidade para ver detalhes específico das transações. 

O projeto proposto é um sistema de controle financeiro em Python, focado na gestão de contas, movimentações financeiras, e oferecendo funcionalidades como a modificação do status de uma movimentação, adição e exclusão de entradas e saídas, cada tipo com uma página dedicada. A estrutura do projeto inclui módulos dedicados a contas, movimentações e relatórios.

Este projeto pode ser expandido e personalizado com funcionalidades adicionais, como categorização de movimentações, alertas de orçamento, exportação de dados, entre outros. Além disso, a implementação de testes unitários seria uma prática recomendada para garantir a robustez do sistema.

Com dados fictícios ele retrata as vendas de uma loja de artigos de qualquer natureza. A rede de loja em questão possui 3 filiais, todas com um totem para que os clientes avaliem de forma anônima o atendimento, utilizei disso para criar um indicador de satisfação do cliente. Busquei também as análises típicas como total de vendas e ticket médio. Nesse caso em específico o sistema exportava a hora exata da venda, aproveitei-me disso e o fato da possuir a data da venda para criar uma visão de movimento da loja, podendo ser esta vista pelo dia da semana e pelo horário. Tudo isso dando ao usuário o poder de filtrar por loja, mês e ano. Usei bibliotecas que são amplamente utilizadas para esse fim como "Pandas", "Plotly" e "Numpy".