TR | COMEA - Análise de Acompanhamentos

Sobre o Projeto

Aplicação para análise de dados e verificações de acompanhamentos no sistema TR-COMEA.

Requisitos

• Python 3.10
• Streamlit
• Pandas
• Outras dependências listadas em requirements.txt

Instalação Local

1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/seu-usuario/tr-comea-verif-acomp.git
cd tr-comea-verif-acomp

2. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

3. Execute a aplicação:

streamlit run app.py

Uso do Aplicativo

Upload de Dados

O aplicativo agora suporta upload de dados diretamente pela interface. Para usar:

1. Inicie o aplicativo
2. Na barra lateral, clique no botão "Browse files" na seção "Upload de Dados"
3. Selecione o arquivo Excel com os dados de acompanhamento (exemplo: TR_Verif_Acomp_Cariacica.xlsx)
4. O aplicativo carregará e processará automaticamente os dados

Formato do Arquivo

O arquivo Excel deve estar no formato .xlsx e precisa conter as seguintes colunas obrigatórias:

Colunas Obrigatórias:

• acompanhamento_descricao: Texto da descrição do acompanhamento
• acompanhamento_articulador: Nome do articulador que realizou o acompanhamento
• acompanhamento_data: Data em que o acompanhamento foi realizado
• acompanhamento_sucesso_contato: Se o contato foi bem-sucedido ("Sim" ou "Não")

Colunas para Análise de Encaminhamentos:

• dado_algum_encaminhamento: Se foi dado algum encaminhamento ("Sim" ou "Não")
• instituicao_encaminhamento_educacao: Detalhes sobre encaminhamento para Educação
• instituicao_encaminhamento_saude: Detalhes sobre encaminhamento para Saúde
• instituicao_encaminhamento_assistencia_social: Detalhes sobre encaminhamento para Assistência Social
• instituicao_encaminhamento_conselho_tutelar: Detalhes sobre encaminhamento para Conselho Tutelar
• instituicao_encaminhamento_estacao_conhecimento: Detalhes sobre encaminhamento para Estação Conhecimento
• instituicao_encaminhamento_sociedade_civil: Detalhes sobre encaminhamento para organizações da Sociedade Civil
• instituicao_encaminhamento_outro_equipamento: Detalhes sobre encaminhamento para outros equipamentos

Formatos de Dados:

• Campos de data devem estar em formato de data reconhecível (dd/mm/aaaa ou similar)
• Campos de texto: podem conter qualquer texto
• Campos "Sim/Não": devem conter literalmente "Sim" ou "Não"
• Campos de instituições: podem estar vazios quando não houver encaminhamento para aquela instituição

Modelo de Dados:

Para facilitar, você pode usar o seguinte modelo de colunas no seu arquivo Excel:

acompanhamento_descricao	acompanhamento_articulador	acompanhamento_data	acompanhamento_sucesso_contato	dado_algum_encaminhamento	instituicao_encaminhamento_educacao	instituicao_encaminhamento_saude	...
Texto da descrição	Nome do articulador	01/01/2025	Sim	Não			...

Observações:

• Se uma coluna obrigatória estiver ausente, o aplicativo exibirá uma mensagem de erro
• Dados inválidos podem causar erros ou análises incorretas
• Recomenda-se usar o arquivo modelo como base para novos registros

Deploy no Streamlit Cloud

Para fazer o deploy no Streamlit Cloud:

1. Crie uma conta em Streamlit Cloud
2. Conecte ao seu repositório GitHub
3. Selecione o repositório e configure:
   • Main file path: app.py
   • Python version: 3.10

Solução de Problemas

Erro: FileNotFoundError

Se você encontrar um erro de "FileNotFoundError", isso geralmente significa que o aplicativo não consegue encontrar o arquivo de dados. Soluções:

1. Upload do arquivo: Use a funcionalidade de upload na barra lateral do aplicativo
2. Se estiver executando localmente: Certifique-se de que o arquivo TR_Verif_Acomp_Cariacica.xlsx está na mesma pasta do arquivo app.py

Erro: ModuleNotFoundError: No module named 'st_aggrid'

Se você encontrar esse erro, certifique-se de que o pacote streamlit-aggrid está instalado:

1. Verifique se streamlit-aggrid==0.3.4 está listado no arquivo requirements.txt
2. Se estiver em um ambiente local, execute: pip install streamlit-aggrid==0.3.4
3. Se estiver no Streamlit Cloud, redeploye o aplicativo para que as dependências sejam instaladas

Outros Erros Comuns

• Problemas com NLTK: Se encontrar erros relacionados ao NLTK, pode ser necessário baixar manualmente os datasets. O aplicativo deve fazer isso automaticamente, mas se precisar fazer manualmente, use:

  import nltk
  nltk.download('punkt')
  nltk.download('stopwords')

• Erros de Versão: Se houver incompatibilidades entre versões, tente usar exatamente as versões especificadas no requirements.txt

Desenvolvimento

Para contribuir com o projeto:

1. Faça um fork do repositório
2. Crie uma branch para sua feature
3. Faça suas alterações
4. Submeta um Pull Request