📈 E-commerce Data Analysis [Python-Next.js]

Esta implementação destaca e fornece uma análise abrangente de dados de e-commerce de dois projetos Next.js diferentes. Utilizando Python (Framework Flask) com Gunicorn e Implantação Azure.

Atualização: 24 de abril de 2024

• Migração do Azure para o Vercel: Melhoria significativa na Experiência do Usuário (UE) ao migrar a infraestrutura de implantação do Azure para o Vercel. Essa migração estratégica aborda preocupações de desempenho encontradas com a implantação anterior no Azure. Aproveitando a plataforma otimizada do Vercel, garante operações mais suaves e eficientes, melhorando a confiabilidade e a capacidade de resposta do sistema como um todo. Mais Informações.
  

Como funciona?:

Principais Recursos:

1. Obtenha Dados como um Super Admin:

   Obtenha dados abrangentes de gerentes de loja, incluindo informações sobre suas lojas, produtos, vendas concluídas ou pendentes e clientes.

2. Renderização Comparativa de Insights Analíticos:

   Renderize e compare os dados adquiridos, fornecendo insights analíticos por meio de tabelas, gráficos do Plotly Express e visualizações do Matplotlib.

3. Dashboard Dinâmico:

   Acesse um painel dinâmico que permite monitoramento e análise em tempo real das métricas de e-commerce.

4. Interface Amigável:

   Navegue por uma interface amigável projetada para facilitar o uso e a exploração eficiente de dados.

Instalação e Execução Local:

Pré-requisitos

Python 3.11

1. Clone os Projetos ‘Code With Antonio’.

Para que esta implementação funcione corretamente, você deve clonar e configurar o ecommerce-admin (em primeiro lugar) e depois os projetos ecommerce-store de ‘Code With Antonio’. Para um tutorial detalhado, visite: Full Stack E-Commerce + Dashboard & CMS: Next.js 13 App Router, React, Tailwind, Prisma, MySQL, 2023.

AVISO LEGAL: Certifique-se de criar uma loja funcional no ecommerce-admin com produtos que possam ser visualizados no ecommerce-store do lado do cliente. Lembre-se de que os pagamentos feitos na demonstração são simulados e usam dados genéricos, seguindo as práticas recomendadas da Stripe Docs. Se você já configurou a gestão de pagamentos de acordo com sua região, então pule a simulação. É recomendável não pular esta etapa, a menos que você tenha certeza e assuma a responsabilidade pelas respectivas movimentações ou transações que você gera. Este projeto é puramente demonstrativo para mostrar como funciona uma implementação Python. Não somos responsáveis por mal-entendidos ou má gestão. Para mais informações: Clique aqui.

2. Clone o repositório de implementação

git clone https://github.com/ivnimprv/ecommerce_data_analysis.git

2.1 Navegue até o diretório do projeto

cd /your/folder/directory/ecomerce_data_analysis

3. Instale as Dependências

pip install -r requirements.txt

4. Inicie a aplicação localmente

python3 app.py

The application should now be accessible at http://localhost:8000.

Feedback e suporte:

Sua opinião é importante e estou pronto para ajudar a responder a quaisquer dúvidas ou comentários que você possa ter. Suas contribuições são essenciais para refinar o projeto e melhorar a experiência geral do usuário. Não hesite em entrar em contato comigo:

Sinta-se à vontade para compartilhar seus insights, recomendações ou sugestões para melhoria contínua. Se você encontrar algum desafio ou precisar de ajuda, crie um novo problema no GitHub. Certifique-se de fornecer uma descrição detalhada do seu problema para facilitar um suporte rápido e preciso.

Licença:

Para obter mais informações sobre este tópico, leia o seguinte Contrato do Usuário.

Conclusão:

Problemas conhecidos:

• Latência de desempenho: Ocasionalmente, altas cargas de instância do Azure resultam em latência significativa. Para resolver isso, pretendo migrar o projeto para uma plataforma diferente no futuro, melhorando assim o desempenho.

Conquistas

• Integração Bem-sucedida de Dados do Next.js: Consegui a implementação do Python, combinando efetivamente dados extraídos de dois projetos Next.js.

Aprendizados

• Estreia na Implantação Azure: Este projeto marcou minha primeira implantação no Azure. Embora eu tivesse experiência anterior com Render, Vercel e Netlify, configurar minha aplicação Python, alimentada pelo Gunicorn, para rodar eficientemente no Azure apresentou um desafio único.

Planos Futuros

• Melhorias Interativas: No futuro, aspiramos implementar interatividade aos gráficos e análises, aprimorando a experiência geral do usuário.

Agradecimientos

• Agradecimentos Especiais ao Code With Antonio: Expressando minha gratidão por inspirar com projetos fundamentais e tornar possível esta implementação.

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