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Sistema de Gestão e Análise de Dados para Tabacaria

Sistema desktop desenvolvido em Python para auxiliar na gestão e visualização de análises de dados relevantes para o negócio. O software oferece uma interface intuitiva para gerenciar produtos, vendas e clientes, além de fornecer análises detalhadas que auxiliam na tomada de decisões estratégicas.

🛠️ Stack

• PyQt6: Framework para interface gráfica desktop
• PostgreSQL: Banco de dados relacional
• Matplotlib: Biblioteca para criação de visualizações gráficas
• NumPy: Cálculos numéricos e análises estatísticas

🎯 Objetivos

• Desenvolver um sistema de gestão desktop usando Python para auxiliar na visualização de análises e dados relevantes para o negócio
• Disponibilizar uma visualização de fácil acesso, com visualizações relevantes para os sócios
• Integrar um sistema de gestão básico que ofereça cadastro de produtos, vendas e clientes
• Suportar conexão com banco de dados PostgreSQL

Funcionalidades

🎨 Interface

A interface foi desenvolvida utilizando PyQt6, organizada em uma estrutura hierárquica de abas que separa as funcionalidades principais do sistema:

• Barra Superior: Botões para conectar ao banco de dados e alternar tema (claro/escuro)
• Navegação Principal: Botões para alternar entre Gestão e Análise de Dados
• Seção de Gestão: Tabelas interativas com formulários laterais para CRUD
• Seção de Análise: Abas especializadas com gráficos e visualizações
• Filtros Laterais: Painel de filtros por data e categoria nas análises

📊 Gestão

Gerenciamento de produtos, vendas e clientes através de tabelas interativas e formulários:

• Produtos: Cadastro, edição, exclusão e controle de estoque. Gestão de categorias, preço e custo.
• Vendas: Registro de vendas com cálculo automático de total. Filtros por categoria e período. Atualização automática de estoque.
• Clientes: Cadastro completo (nome, email, telefone) e associação às vendas.

📈 Análise de Dados

Visualizações organizadas em abas especializadas:

• Dashboard: Métricas principais (vendas, receita, ticket médio), evolução temporal de vendas, produtos mais vendidos e sazonalidade semanal.
• Análises Temporais: Sazonalidade por dia da semana e tendências de crescimento/declínio por produto.
• Análise de Produtos: Produtos mais vendidos e análise de margem de lucro (lucro total, margem percentual, rentabilidade).
• Estatísticas: Estatísticas descritivas de preços, correlação preço vs quantidade e detecção de anomalias.
• Gestão de Estoque: Giro de estoque e dias de estoque disponível por produto.
• Análise de Clientes: Clientes mais frequentes, ticket médio e receita total por cliente.

⚙️ Setup

1. Instalar Dependências

pip install -r requirements.txt

2. Configurar Banco de Dados

1. Crie um banco de dados PostgreSQL chamado TabacariaDB:

CREATE DATABASE TabacariaDB;

2. Crie um arquivo .env na raiz do projeto com a senha do banco:

DB_PASSWORD=sua_senha_aqui

3. Gerar Dados de Exemplo (Opcional)

Para popular o banco com dados de exemplo:

python src/mock_data.py

Este script criará:

• Produtos de exemplo em várias categorias
• Clientes aleatórios
• Histórico de vendas dos últimos 12 meses

4. Executar a Aplicação

python src/main.py

📦 Compilação para Executável

Usando PyInstaller

1. Instale o PyInstaller:

pip install pyinstaller

2. Execute o script de build:

./build_exe.sh

Ou manualmente:

pyinstaller --onefile --windowed --name "TabacariaDashboard" src/main.py

Executando o .exe

1. Execute o arquivo executável gerado
2. Clique em "Conectar" no topo da interface
3. Configure os parâmetros de conexão:
   • Banco: TabacariaDB (ou o nome do seu banco)
   • Usuário: postgres (ou seu usuário)
   • Senha: sua senha do PostgreSQL
   • Host: localhost (ou endereço do servidor)
   • Porta: 5432 (porta padrão do PostgreSQL)