Desenvolver uma plataforma no qual os jornalistas da rede de televisão Vanguarda possam acessar informações e dados de eleitores de diferentes regiões da área de abrangência no qual a rede trabalha.
O projeto têm como objetivo o desenvolvimento dos alunos do curso de Desenvolvimento de Software Multiplataforma da Fatec de São José dos Campos - Prof Jessen Vidal, na criação de uma plataforma para análise estatística. O trabalho visa a interação dos alunos com o cliente, que é a Rede Vanguarda, no qual os mesmos possuem acesso as regras do projeto que são definidas pelo cliente, para assim atender suas demandas e necessidades.
O site desenvolvido têm como meta proporcionar a melhor experiência ao usuário, para que consiga obter informações consistentes e análises utéis referente aos eleitores da região desejada. Para isso, serão utilizadas técnicas de usuabilidade, diferentes filtros e gráficos. Além disso, optamos por um design minimalista e moderno, para o site ser bem intuitivo independente de quem use. O desenvolvimento será de maneira simples afim de que, futuramente, o cliente também possa realizar modificações de acordo com o seu gosto.
O cliente solicitou que o site deverá possuir os seguintes requisitos:
-
Dados do perfil do eleitorado atual
-
Dados do perfil do eleitorado na última eleição
-
Dados por regiões
-
Visualizar esses dados através de diferentes tipos de gráficos
-
Estrutura e código de fácil entendimento para realizar modificações
-
Documentação para guiar navegação e futuras modificações
-
Possibilidade de exportação das informações para outras plataformas
-
Utilizar Jupyter Notebook para as entregas dos dados
Tela Inicial
- Ícones direcionáveis das cinco cidades
- Hover para destacar e apresentar o nome da cidade no ícone
- Cabeçalho da página com data, logo do cliente e ícone do menu
- Menu arrastar no canto superior esquerdo com nome das cidades
Tela da Cidade Selecionada
- Ícones direcionáveis para as seções de eleitores por prefeito, vereador e região
- Menu arrastar no canto superior esquerdo com as regiões da cidade
- Hover para destacar uma região selecionada
- Exibição das informações específicas referentes a região selecionada
Análise de Dados
- Definir os filtros
- Buscar as bases de dados necessárias
- Fazer o tratamento dos dados
- Gerar análise estatística dos dados de acordo com perfil do eleitorado
- Gerar análise estatística dos dados de acordo com as eleições municipais 2020
- Gerar os gráficos para visualização
- Visualização na plataforma web
- Exportação das informações
Documentação
- Local fonte das bases de dados
- Explicação sobre as bases de dados
- Explicação sobre as análises geradas
- Explicação sobre as ferramentas de dados utilizadas
- Explicação sobre o desenvolvimento web
- Explicação sobre as ferramentas utilizadas para o front-end
- Guia para realizar modificações
-
Gabriele Gonçalves Vieira (Development Team) Linked In | GitHub
-
Isabelle Dias Ribeiro Silva (Development Team) Linked In | GitHub
-
Rafael Hideki Hirayama (Development Team) Linked In | GitHub
-
Vinicius Buarque De Gusmão Catonho (Development Team) Linked In | GitHub
-
Front-end: HTML5, CSS3, Javascript
-
Análise de Dados: Python, Pandas, Plotly, Jupyter Notebook
-
Design: FIGMA
-
Entrega 1 - 08/03/2021 à 28/03/2021 - Para visualizar a entrega, clique aqui.
-
Entrega 2 - 29/03/2021 à 18/04/2021 - Para visualizar a entrega, clique aqui.
-
Entrega 3 - 26/04/2021 à 16/05/2021 - Para visualizar a entrega, clique aqui.
-
Entrega 4 - 17/05/2021 à 06/06/2021 - Para visualizar a entrega, clique aqui.
- Entrega 1 - 08/03/2021 à 28/03/2021
-
Levantamento dos requisitos
-
Fazer User Stories
- Exemplo de algumas User Stories desenvolvidas:
1- "Como um jornalista quero poder navegar entre as regiões do vale do paraíba por que eu quero fazer uma análise geral por região."
2- "Como jornalista eu quero visualizar a média de homens e mulheres que votaram em cada região para que eu possa utilizar esses dados em minha matéria."
3- "Como jornalista eu quero visualizar a média de pessoas PNE (portador de necessidades especiais) que participam das eleições de cada região para que eu possa utilizar esses dados em minha matéria."
4- "Como jornalista eu desejo visualizar gráficos de diferentes tipos como gráficos de barra, de pizza, de rosca, para visualização de dados."
5- "Como jornalista desejo saber a porcentagem de eleitores justificados na última eleição."
6- "Como jornalista desejo saber a porcentagem de eleitores faltosos na última eleição."
7- "Como jornalista gostaria de saber a evolução do número de eleitores."
-
Realizar validação com o cliente
Segundo os requisitos levantados pelo cliente, foi definido os seguintes filtros que serão utilizados para a coleta e extração dos dados:
- Estado: São Paulo
- Municípios: São José dos Campos, Taubaté, Jacareí, Pinda e Caraguatatuba
- Nome Social
- Faixa Etária
- Estado Civil
- Escolaridade
- Gênero
- Portadores de Necessidades Especiais
- Zona Eleitoral
- Justificativa Eleitoral - Eleições Municipais 2020
- Eleitores Faltosos - Eleições Municipais 2020
- Prefeitos Eleitos - Eleições Municipais 2020
- Vereadores Eleitos - Eleições Municipais 2020
- Evolução do Eleitorado
- Introdução
- Descrição do site
- Objetivo
- Exemplos dos dados a ser utilizados
👉 Para acessar o arquivo da documentação desenvolvida até o momento, basta acessar aqui. | (Caso demore e/ou não carregue o documento, atualize a página)
- Definir as informações que precisam ser apresentadas em telas
- Definir os tipos de telas
- Definir quantidade de telas
- Definir organização das telas
- Fazer protótipo navegável no FIGMA
- Realizar validação com o cliente
- Documentar o Wireframe em PDF
- Fazer video demonstrativo do protótipo navegável
👉 Para acessar as telas em arquivo PDF, basta acessar aqui. | (Caso demore e/ou não carregue o documento, atualize a página)
👉 Para acessar o protótipo navegável em formato FIGMA, basta acessar aqui.
👉 Para assistir o video completo com a demonstração do wireframe, acesse aqui.
- Entrega 2 - 29/03/2021 à 18/04/2021
- Definir e fazer correções do primeiro protótipo
- Ícones direcionáveis das cinco cidades
- Hover para destacar e apresentar o nome da cidade no ícone
- Cabeçalho da página com data, logo do cliente e ícone do menu
- Menu arrastar no canto superior esquerdo com nome das cidades
👉 Para acessar todo o código dessa página desenvolvido até o momento, clique aqui. | (Caso demore e/ou não carregue o documento, atualize a página)
- Definir e fazer correções do primeiro protótipo
- Menu arrastar no canto superior esquerdo com as regiões da cidade
- Hover para destacar e apresentar a região selecionada
👉 Para acessar todo o código dessa página desenvolvido até o momento, clique aqui. | (Caso demore e/ou não carregue o documento, atualize a página)
- Definir e buscar bases de dados necessárias
As bases de dados utilizadas nessa sprint podem ser encontradas no seguinte site: Repositório de Dados Eleitorais
- Definir ferramentas a ser utilizada para realizar a funcionalidade
- As ferramentas utilizadas nessa sprint foram:
Jupyter Notebook
Python
Biblioteca pandas
- Definir as User Stories a serem utilizadas
- Foram selecionadas as seguintes User Stories:
“Como um jornalista, eu quero saber a classificação do eleitorado a partir do estado civil, escolaridade e gênero para que eu obtenha conteúdo para minha matéria.”
“Como um jornalista, eu quero saber a porcentagem de eleitores que utilizam nome social para que eu obtenha conteúdo para minha matéria.”
“Como um jornalista, eu quero saber quais as cidades com eleitorado mais jovem e mais velho”
"Como jornalista eu quero visualizar a média de homens e mulheres que votaram em cada região para que eu possa utilizar esses dados em minha matéria."
"Como jornalista eu quero visualizar a média de pessoas PNE (portador de necessidades especiais) que participam das eleições de cada região para que eu possa utilizar esses dados em minha matéria."
-
Fazer o tratamento dos dados
-
Definir parâmetros
- Os seguintes parâmetros foram definidos:
É considerado público jovem eleitores entre 16 anos á 29 anos
É considerado público mais velho eleitores entre 60 anos ou mais
Foi considerado os eleitores como um todo, sem a divisão entre voto obrigatório e voto facultativo
- Aplicar filtros definidos na sprint 1
- Filtros aplicados nessa sprint:
Estado: São Paulo
Municípios: São José dos Campos, Taubaté, Jacareí, Pinda e Caraguatatuba
Nome Social
Faixa Etária
Estado Civil
Escolaridade
Gênero
Portadores de Necessidades Especiais
Zona Eleitoral
- Gerar análise estatística dos dados de acordo com o perfil do eleitorado
- As seguintes análises foram feitas de acordo com as informações recolhidas:
A faixa etaria que contém o número de eleitores
O grau de escolaridade entre o maior número de eleitores
O gênero que tem predominancia entre os eleitores
O estado civil que contém o número de eleitores
Número de eleitores com nome social
Número de eleitores Portadores de Necessidades Especiais
Comparação de idade entre as cidades
- Exemplo das análises feitas:
👉 Para acessar todo o código desenvolvido até o momento, clique aqui. | (Caso demore e/ou não carregue o documento, atualize a página)
- Realizar validação com o cliente
- Entrega 3 - 26/04/2021 à 16/05/2021
- - Implementação dos gráficos
*gerados a partir das análises realizadas na sprint anterior
A faixa etaria que contém o número de eleitores
O grau de escolaridade entre o maior número de eleitores
O gênero que tem predominancia entre os eleitores
O estado civil que contém o número de eleitores
Número de eleitores com nome social
Número de eleitores Portadores de Necessidades Especiais
Comparação de idade entre as cidades
- demonstração dos gráficos gerados
- - Otimização no código para adequar o layout em diferentes monitores e dispositivos.
- - Otimização geral no código para melhor desempenho em navegadores (Mozilla Firefox)
Todo código que foi otimizado pode ser encontrado aqui
- - Integração do jupyter notebook com a aplicação web
- Integrou-se os gráficos dinâmicos gerados em Jupyter para o html, implemntando o código dos gráficos ao código do arquivo html, permitindo que o usuário interaja com os gráficos.
- - Conforme citado acima, os dados que foram gerados, estão contidos nos gráficos gerados pelo Jupyter notebook.
As bases de dados utilizadas nessa sprint podem ser encontradas no seguinte site: Repositório de Dados Eleitorais
- Entrega 4 - 17/05/2021 à 06/06/2021
- - Exportação do gráfico em formato PNG através da biblioteca Plotly, utilizada para extração dos gráficos.
Em todos os gráficos contém um ícone com algumas ferramentas. O icone demarcado na imagem abaixo possibilita o download do gráfico em forma PNG.
👉 Para acessar os arquivos com os códigos de Front-End desenvolvidos, clique aqui.
- Local fonte das bases de dados
- Explicação sobre as bases de dados
- Explicação sobre as análises geradas
- Explicação sobre as ferramentas de dados utilizadas
- Explicação sobre o desenvolvimento web
- Explicação sobre as ferramentas utilizadas para o front-end
- Guia para realizar modificações
👉 Para acessar o pdf com a documentação completa, clique aqui. | (Caso demore e/ou não carregue o documento, atualize a página)
Mudança: Foi decidido não dividir as cidades por regiões, trazer apenas os dados da cidades como um todo. Isso ocorreu por conta da dificuldade de se encontrar as divisões regionais das cidades pequenas do vale.
- Incrementação com os seguintes Municípios:
- Caçapava
- Ilhabela
- São Sebastião
- Ubatuba
- Campos do Jordão
👉 Para acessar os arquivos com os gráficos desenvolvidos, clique aqui.
👉 Para acessar o arquivo Jupyter com os códigos das análises feitas em Python, clique aqui.
