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🚀 feat: Complete Python Data Driven Visualization Journey - 3 Working Dashboards + Professional Documentation - Codespace potential carnival 5g9r7x4r5wg4fv4wj

Author: Genovese-Felipe

.devcontainer/devcontainer.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"image":"mcr.microsoft.com/devcontainers/universal:2"}

.gitignore

@@ -1,3 +1,4 @@
+sunburst_cost_explorer (7).html
 # Python
 __pycache__/
 *.py[cod]

COMO_EXECUTAR.md

@@ -0,0 +1,109 @@
+# 🚀 INSTRUÇÕES PARA EXECUTAR O APLICATIVO
+
+## ✅ Status Atual
+- ✅ Ambiente Python configurado em: `/workspaces/Py_Vy_000/.venv/bin/python`
+- ✅ Dependências instaladas: dash, plotly, pandas, numpy
+- ✅ Código verificado e sem erros de sintaxe
+- ✅ Aplicativo melhorado criado seguindo os guias Plotly
+
+## 🎯 Como Executar
+
+### Opção 1: Aplicativo Completo (Recomendado)
+```bash
+cd /workspaces/Py_Vy_000
+/workspaces/Py_Vy_000/.venv/bin/python sunburst_cost_explorer_app.py
+```
+
+### Opção 2: Versão Simplificada (Para Teste)
+```bash
+cd /workspaces/Py_Vy_000
+/workspaces/Py_Vy_000/.venv/bin/python run_app.py
+```
+
+### Opção 3: Script Automatizado
+```bash
+cd /workspaces/Py_Vy_000
+./start_app.sh
+```
+
+## 🌐 Acesso ao Aplicativo
+Após executar qualquer uma das opções acima:
+1. Aguarde a mensagem: "Running on http://0.0.0.0:8050"
+2. Acesse: **http://localhost:8050**
+3. Ou use o Simple Browser do VS Code
+
+## 🛠️ Troubleshooting
+
+### Se não abrir:
+1. Verifique se a porta 8050 está livre:
+   ```bash
+   netstat -an | grep 8050
+   ```
+
+2. Mate processos anteriores:
+   ```bash
+   pkill -f python
+   ```
+
+3. Tente outra porta:
+   - Edite o arquivo e mude `port=8050` para `port=8051`
+
+### Logs de Debug:
+- O aplicativo roda em modo debug
+- Erros aparecerão no terminal
+- Mudanças no código são recarregadas automaticamente
+
+## 📊 Funcionalidades Implementadas
+
+### ✅ Melhorias Baseadas nos Guias Plotly:
+
+1. **Sunburst Interativo**
+   - Hierarquia de 5 níveis (Pillar → Area → Service → Task → Sub-task)
+   - Hover personalizado com informações detalhadas
+   - Controle de profundidade via slider
+
+2. **Gráficos Comparativos**
+   - Barras agrupadas (Custo Real vs Orçamento)
+   - Treemap com codificação de cor
+   - Tabela detalhada com filtros
+
+3. **Interface Profissional**
+   - Cards de métricas KPI
+   - Sistema de abas navegável
+   - Filtros dinâmicos por pilar
+   - Design responsivo
+
+4. **Customizações Avançadas**
+   - Paleta de cores corporativa
+   - Typography consistente (Arial, sans-serif)
+   - Formatação monetária adequada
+   - Estados visuais para status orçamentário
+
+## 🎨 Características Visuais
+
+- **Cores por Status**: Verde (Under Budget), Vermelho (Over Budget), Azul (On Budget)
+- **Hierarchy Colors**: Azul (Design), Laranja (Management), Verde (Construction), Vermelho (Finishing)
+- **Layout**: Grid responsivo com shadows e bordas arredondadas
+- **Interatividade**: Callbacks otimizados para performance
+
+## 📈 Dados de Exemplo
+
+O aplicativo inclui dados realistas de construção residencial:
+- **Project Design**: $315,000 (Arquitetura, Engenharia, Interior)
+- **Management**: $405,000 (Administração, Logística, Financeiro)
+- **Construction**: $2,005,000 (Fundação, Estrutura, MEP, Acabamentos)
+- **Finishing & Landscaping**: $250,000 (Móveis, Paisagismo)
+
+**Total do Projeto**: ~$3,000,000
+
+## 🚀 Próximos Passos
+
+1. Execute uma das opções acima
+2. Aguarde a inicialização (5-10 segundos)
+3. Acesse http://localhost:8050
+4. Explore as diferentes abas e filtros
+5. Teste a interatividade dos gráficos
+
+---
+**Status**: ✅ Pronto para execução
+**Versão**: 2.0 Advanced (Baseado nos guias Plotly XML)

Plan_Data_V3.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+# Prepare Data for Complex Dashboard (Simulated Dataset)
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+# Simulate a dataset for Smart Home Installation Analytics
+# Levels: Region, City, Installation Type
+# Metrics: Installation Cost, Energy Savings (Annual), Number of Devices, Customer Satisfaction Score, Latitude, Longitude
+
+data = {
+    'Region': ['North', 'North', 'North', 'South', 'South', 'South', 'East', 'East', 'West', 'West'],
+    'City': ['Seattle', 'Seattle', 'Portland', 'Austin', 'Dallas', 'Houston', 'New York', 'Boston', 'San Francisco', 'Los Angeles'],
+    'Installation_Type': ['Solar Panels', 'Smart Thermostat', 'Solar Panels', 'Smart Thermostat', 'Security System', 'Solar Panels', 'Smart Thermostat', 'Security System', 'Solar Panels', 'Smart Thermostat'],
+    'Installation_Cost': np.random.randint(2000, 25000, 10),
+    'Annual_Energy_Savings': np.random.randint(500, 3000, 10),
+    'Number_of_Devices': np.random.randint(2, 15, 10),
+    'Customer_Satisfaction': np.random.uniform(3.0, 5.0, 10).round(1),
+    # Simulate some approximate coordinates for the cities
+    'Latitude': [47.6062, 47.6062, 45.5051, 30.2672, 32.7767, 29.7604, 40.7128, 42.3601, 37.7749, 34.0522],
+    'Longitude': [-122.3321, -122.3321, -122.6750, -97.7431, -96.7970, -95.3698, -74.0060, -71.0589, -122.4194, -118.2437]
+}
+
+df_complex = pd.DataFrame(data)
+
+print("Simulated Complex Dashboard Dataset:")
+print(df_complex)
+
+# Note: This is a very small simulated dataset for demonstration.
+# A real-world dataset would be much larger and require more extensive
+# data cleaning and feature engineering.
+
+# Potential Feature Engineering for Predictive Analysis:
+# - Create interaction terms between features.
+# - One-hot encode categorical features if using models that require numerical input.
+# - Scale numerical features.
+
+# For this preparatory step, we will keep the data simple and directly use
+# the existing numerical and categorical columns.
+
+# Data formatting for visualizations:
+# - Hierarchical data is already in a suitable format for sunburst/treemap (multiple columns).
+# - Numerical data is ready for scatter plots and other charts.
+# - Geographical data (Latitude, Longitude) is ready for map visualizations.