Este projeto foi desenvolvido para a disciplina de Visualização de Dados do PPGCC-UFMG.

O objetivo principal é aplicar os conceitos da disciplina em algo prático. Neste projeto existem diversas formas de visualização de dados. Estreando no projeto Python, Flask, DC.js, D3.js, Crossfilter.js, Keen.IO e Google App Engine, com participação especial do jQuery. A instalação e execução do projeto você pode ver no Wiki. Só não terá dados porque não pude disponibilizá-los. Sorry.

O Flask é um micro framework escrito em Python. A partir dele é possível criar uma aplicação web com serviços REST, por exemplo, de maneira rápida.

O D3.js é uma biblioteca para visualização de dados que possui componentes muito elegantes. Entretanto, sua manipulação não é muito fácil. Para ajudar nessa tarefa de manipulação dos dados usamos o DC.js e o Crossfilter.js. O DC.js é uma biblioteca que torna fácil a manipulação dos dados e plota os componentes utilizando o D3. Mas para que a manipulação dos dados seja feita de maneira rápida, utiliza o Crossfilter, uma biblioteca que torna possível a manipulação de maneira multidimensional. Tarefas como agrupar os dados, somar valores e classificá-los tornam-se muito mais fáceis utilizando essas bibliotecas. Neste projeto tem um gráfico apenas utilizando D3js puro, enquanto os demais são feitos utilizando o DC e o Crossfilter; a diferença é gritante. Além dessas bibliotecas, também uso o jQuery pra manipular os elementos de maneira mais fácil.

O Keen.IO é quem deixa este Dashboard com uma cara bonita. :) Ele utiliza o Bootstrap (e o jQuery também) para criar contâneirs para elementos em uma aplicação. Pra quem não manja nada de design como eu, é uma mão na roda.

Esta aplicação está hospedada no Google App Engine. Para usar o GAE com Python, instale o App Engine Python SDK e siga as instruções.

PS.: Eu não sou expert nessas tecnologias, então você deve encontrar umas gambiarras pelo caminho. Se este for o caso, pode me dar um feedback. Gostaria de aprender mais!