Como criar um painel de visualização de dados geográficos interativo com Python e React

Desenvolva um painel baseado na web que visualize dados geográficos em vários condados e estados, permitindo que os usuários interajam com o mapa, filtrem os dados e analisem oportunidades com base em vários atributos.

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Resumo Simples

Este plano de codificação descreve o desenvolvimento de um painel interativo de visualização de dados usando Python, React e Mapbox para exibir e analisar dados geográficos em vários condados e estados.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

Criar um painel interativo baseado em mapa para visualizar dados em mais de 20 condados em diferentes estados
Permitir que os usuários filtrem e analisem dados para identificar oportunidades
Fornecer a capacidade de selecionar áreas e visualizar dados detalhados em tabelas e gráficos
Implementar recursos de manipulação de dados usando Python

Público-alvo:

Membros da equipe interna que analisam dados geográficos e oportunidades

Recursos-chave:

Mapa interativo com contornos de estado/condado e pontos de dados
Capacidade de clicar em condados ou usar menus suspensos para selecionar áreas
Seleção de região personalizada (retangular) no mapa
Funcionalidade de filtragem e classificação de dados
Visualização detalhada dos dados em tabelas e gráficos para as áreas selecionadas
Recursos de manipulação de dados baseados em Python
Integração de múltiplas fontes de dados

Requisitos do usuário:

Mapa simples com contornos de estado/condado e pontos de dados
Capacidade de delinear uma área e ver dados detalhados para essa região
Gráficos e gráficos para representar dados (valor $, tempo desde x, etc.)
Tratamento de milhares de pontos de dados por condado em mais de 20 condados
Atualizações mensais de dados, com alguns dados anuais
Modo noturno (ótimo a ter)

Fluxos de Usuário

Fluxo de exploração de dados:
- O usuário abre o painel
- Visualiza o mapa inicial com todos os pontos de dados exibidos
- Usa filtros para destacar oportunidades potenciais
- Clica em condados específicos ou usa menus suspensos para selecionar áreas de interesse
- Visualiza dados detalhados em tabelas e gráficos para a região selecionada
Fluxo de análise de região personalizada:
- O usuário navega até a visualização do mapa
- Desenha uma região retangular personalizada no mapa
- O sistema exibe dados específicos da região selecionada
- O usuário analisa os dados por meio de tabelas e gráficos
Fluxo de manipulação de dados:
- O usuário acessa a interface de manipulação de dados baseada em Python
- Realiza operações ou análises de dados personalizadas
- Visualiza os resultados atualizados no painel

Especificações Técnicas

Frontend:

React para construir a interface do usuário
Mapbox para visualização de mapas (plano gratuito)

Backend:

Python com pandas para processamento e manipulação de dados
Flask ou FastAPI para criar uma API de backend

Armazenamento de dados:

Supabase para autenticação e armazenamento

Integração:

API de backend baseada em Python para conectar o processamento de dados com o frontend React

Considerações futuras:

Possível integração da API Claude
Exploração do Dash by Plotly para aplicativos web interativos

Abordagem de Desenvolvimento:

Metodologia ágil com sprints curtos
Codificação assistida por IA usando Cursor, Gemini, GPT e Claude

Endpoints da API

N/A

Esquema do Banco de Dados

N/A

Estrutura de Arquivos

project-root/
├── frontend/
│   ├── public/
│   └── src/
│       ├── components/
│       │   ├── Map.js
│       │   ├── DataTable.js
│       │   ├── Charts.js
│       │   └── Filters.js
│       ├── pages/
│       ├── utils/
│       ├── App.js
│       └── index.js
├── backend/
│   ├── api/
│   ├── data_processing/
│   ├── models/
│   └── main.py
├── data/
├── tests/
└── README.md

Plano de Implementação

Configurar a estrutura do projeto e o controle de versão
Implementar o frontend básico do React com a integração do Mapbox
Desenvolver o backend Python com pandas para processamento de dados
Criar endpoints de API para recuperação e manipulação de dados
Implementar recursos de interação com o mapa (clicar, menus suspensos)
Adicionar funcionalidade de seleção de região personalizada
Desenvolver recursos de filtragem e classificação de dados
Criar visualização detalhada de dados com tabelas e gráficos
Integrar várias fontes de dados
Implementar autenticação de usuário com Supabase
Adicionar recurso de modo noturno
Realizar testes abrangentes e correção de bugs
Implantar o MVP para comentários iniciais dos usuários
Iterar e adicionar recursos adicionais com base nos comentários

Estratégia de Implantação

Informação não disponível na conversa.

Justificativa do Design

As decisões de design foram tomadas com base nos seguintes fatores:

A necessidade de uma solução de mapeamento econômica e de fácil implementação levou à escolha do Mapbox (plano gratuito).
O requisito de recursos de manipulação de dados e familiaridade com pandas levou à seleção do Python para o processamento de backend.
O desejo de um frontend moderno e interativo levou à escolha do React.
A necessidade de autenticação e armazenamento levou à incorporação do Supabase.
A abordagem de desenvolvimento ágil com sprints curtos foi escolhida para desenvolver rapidamente um MVP e iterar com base nos comentários.
O recurso principal de combinar atributos sobrepostos e visualizar oportunidades com base em atributos atípicos motivou o foco inicial do plano de implementação.