Objetivos da Sprint | Análise de Dados | Site | Organização da Equipe | Organização do Repositório | Tag: sprint-02
No decorrer da segunda sprint, realizamos as tarefas de maior prioridade apontadas pelo cliente, as quais tinham foco no back-end e análise de dados, como a manipulação de CSVs e aplicação de consultas com determinados filtros, bem como a visualização dos resultados por meio de gráficos e tabelas.
Seguindo o planejamento das sprints, para a 2ª rodada teríamos de satisfazer essencialmente 3 itens do backlog do produto:
- RF 01: Geração de estatísticas sobre eleitorado
- RF 02: Verificação características do eleitorado de acordo com o representante eleito
- RF 07: Geração de estatísticas sobre comparecimento e ausência da última eleição
No entanto, até a metade da sprint houveram complicações e atrasos com relação a definição desses requisitos e do modo como a entrega deveria ser feita. Apesar desses impedimentos momentâneos, o escopo do projeto não se alterou, apenas o backlog das sprints e User Stories, ocasionando mudanças nas tarefas dos itens da sprint (o "passo a passo" para tornar realidade cada requisito do projeto).
- 📌 Para verificar os backlogs das sprints e do produto, clique aqui.
A prioridade do cliente para com a entrega da segunda sprint se mostrou por meio de tarefas classificadas como de "back-end", a análise de dados em si. Para aplicar filtros, consultas e manipular os CSVs disponíveis, foi utilizado o Jupyter Notebook, uma aplicação web gratuita que gera um ambiente onde é possível juntar textos explicativos em Markdown com linhas de códigos que podem ser facilmente compiladas lá mesmo.
É possível realizar a entrada de certas variáveis para receber o resultado da busca, obtendo a visualização dos dados por meio da organização deles em gráficos utilizando uma biblioteca do Python chamada Plotly.
Abaixo pode-se observar uma série de exeplos de visualização gerados pela análise de dados, onde o municípo utilizado para gerar esses resultados foi "São José dos Campos", no ano de 2018 para as eleições estadual e federal, e 2020 para eleição municipal.
- Para todas as análises há um título e um breve texto antes da célula de código para explicar o que será gerado, e assim que a célula é acionada, a visualização aparece logo abaixo.
O link abaixo irá te levar a um vídeo onde há a visualização completa do Jupyter Notebook. A análise contida no vídeo não é de São José dos Campos, mas sim com dados de Monteiro Lobato, também exemplificado com a utilização dos anos de 2018 (eleições para presidente e governador) e 2020 (eleição para prefeito).
Antes de utilizar nosso notebook pela primeira vez, é preciso instalar as bibliotecas Python necessárias, incluindo a instalação do Jupyter Notebook. Para isso, depois de baixar esse repositório, basta abrir a pasta "jupyter-notebooks" no terminal, localizada na raíz desse projeto, e executar os comandos abaixo. Depois é só aguardar o download e a instalação concluírem.
- OBS. 1: Lembrando que antes de tudo deve-se ter o Python já instalado (faça o download aqui)
- OBS. 2: Para ver os gráficos pelo "GitHub", é preciso usar este link, pois a biblioteca que usamos, o Plotly, gera gráficos interativos que não são suportados pelo visualizador do GitHub.
# Instale o Jupyter Notebook
pip install jupyter
# Instale as bibliotecas necessárias
pip install -r requirements.txtAgora, para que o notebook seja manipulado localmente, execute o seguinte comando:
jupyter notebook
Ainda que a prioridade do cliente para a segunda entrega parcial seja majoritariamente tarefas de análise de dados, houveram trabalhos em paralelo para continuar o desenvolvimento do site. Esses trabalhos envolveram estudo, testes e aplicação de conceitos de JavaScript, assim como sua aplicação no servidor utilizando o Node.js. Abaixo é posível conferir os primeiros passos da instituição do servidor no projeto.
OBS.: Para reproduzir os mesmos resultados, baixe o Node.js e siga os seguintes passos:
Faça o download deste repositório, ou, caso possuia o Git, você pode clonar o repositório com o seguinte comando:
git clone https://github.com/Equipe-01-DSM-2021/projeto-integrador-2021-1.gitDepois de clonar o repositório (ou baixá-lo):
# Acesse a pasta do projeto no terminal/cmd
cd projeto-integrador-2021-1/projeto
# Vá para a pasta src
cd src
# Instale as dependências
npm install
# Execute a aplicação
npm run dev
# O servidor inciará na porta:3000 - acesse http://localhost:3000Houve a permanência da divisão entre os times Front-end e Back-end, mas dois integrantes passaram temporariamente a pertencer ao time Back-end por conta da quantidade de tarefas relacionadas a essa frente. A partir disso, foram delimitadas as tarefas de cada integrante do grupo, onde o time Back-end se focou na análise e visualização dos dados enquanto duas pessoas permaneceram no Front-end, pesquisando e testando lógicas e arquivos para serem futuramente implementados.
- Observe abaixo o gráfico Burndown gerado pela equipe nesta segunda sprint, onde o eixo X equivale aos dias trabalhados na sprint e os valores do eixo Y representam as entregas e esforços realizados com o passar do tempo.
- OBS.: Dias marcados em cinza foram considerados dias de trabalho opcionais, como finais de semana e feriados.
Como sendo uma aplicação web, foi decidido utilizar a arquitetura MVC como modelo de organização das pastas do repositório, auxiliando também na definição da responsabilidade de cada arquivo e função.
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Como o descrito no site oficial do Mozilla para desenvolvimento de padrões web, podemos definir as partes do MVC como:
Model/Modelo: gerencia dados e lógica de negócios;
View/Visualização: controla o layout e a exibição;
Controller/Controlador: encaminha comandos para o model e/ou view em resposta à entrada dos usuários da aplicação.
Para marcar a entrega feita na segunda sprint, foi criada uma tag neste repositório com o nome "sprint-02", que corresponde ao estado em que se encontra o projeto do dia da entrega, ou seja, dia 18/04/2021. Com a tag, sempre será possível visualizar como estava o repositório ao fim da segunda sprint, por mais que o projeto sofra alterações, pois tags em si não são mutáveis conforme o tempo, sendo a maneira escolhida pelo time para sinalizar as entregas até o fim do projeto.