Como construir um rastreador de popularidade de caça-níqueis de cassino online e um painel de análise

Resumo Simples

Este projeto visa construir um sistema para raspar as páginas iniciais de cassinos online para acompanhar os jogos de caça-níqueis populares ao longo do tempo, com um painel para exibir metadados e tendências de popularidade dos caça-níqueis.

Documento de Requisitos do Produto (PRD)

Objetivos:

• Raspar as páginas iniciais de cassinos online para extrair os nomes dos jogos de caça-níqueis populares
• Acompanhar a popularidade dos caça-níqueis em centenas de cassinos ao longo do tempo
• Fornecer um painel com metadados e análises de popularidade dos caça-níqueis

Público-alvo:

• Analistas da indústria de cassinos online
• Desenvolvedores de jogos de caça-níqueis
• Operadores de cassinos

Características principais:

1. Raspagem diária das páginas iniciais de cassinos online
2. Extração e normalização dos nomes dos caça-níqueis
3. Enriquecimento de metadados dos caça-níqueis
4. Acompanhamento e pontuação de popularidade
5. Painel de análises
6. Armazenamento e análise de dados históricos (pelo menos 1 ano)

Fluxos de Usuário

1. Coleta de Dados:

   • O sistema raspa as páginas iniciais dos cassinos diariamente
   • Extrai os nomes e rankings dos caça-níqueis
   • Normaliza os nomes dos caça-níqueis
   • Enriquece com metadados
   • Armazena no banco de dados

2. Uso do Painel:

   • O usuário acessa o painel
   • Visualiza os caça-níqueis populares atuais em vários cassinos
   • Explora as tendências de popularidade histórica
   • Analisa os metadados dos caça-níqueis em relação à popularidade

3. Análise de Dados:

   • O usuário consulta os dados históricos
   • Compara a popularidade dos caça-níqueis entre os cassinos
   • Identifica tendências ao longo do tempo (até 1 ano)
   • Examina a correlação entre metadados e popularidade

Especificações Técnicas

• Frontend: React com TypeScript
• Backend: Supabase
• Raspagem: API existente que retorna HTML renderizado
• Banco de Dados: Supabase (PostgreSQL)
• Plataforma de Desenvolvimento: bolt.new

Endpoints da API

N/A

Esquema do Banco de Dados

1. Tabela de Caça-Níqueis:

   • id (chave primária)
   • nome_normalizado
   • url_logo
   • rtp
   • fornecedor_software
   • data_lancamento

2. Tabela de Cassinos:

   • id (chave primária)
   • nome
   • url

3. Tabela de Resultados da Raspagem Diária:

   • id (chave primária)
   • data
   • casino_id (chave estrangeira para Cassinos)
   • slot_id (chave estrangeira para Caça-Níqueis)
   • ranking
   • nome_bruto_slot

4. Tabela de Aliases de Nomes de Caça-Níqueis:

   • id (chave primária)
   • slot_id (chave estrangeira para Caça-Níqueis)
   • alias

Estrutura de Arquivos

/src /components Dashboard.tsx SlotList.tsx PopularityChart.tsx MetadataDisplay.tsx /pages Home.tsx Analysis.tsx /utils scraper.ts nameNormalizer.ts dataEnricher.ts /types SlotTypes.ts CasinoTypes.ts /services api.ts database.ts /hooks useSlotData.ts useCasinoData.ts App.tsx index.tsx /public index.html assets/ /scripts dailyScrape.ts dataUpload.ts

Plano de Implementação

1. Configurar o projeto usando bolt.new com React, TypeScript e Supabase
2. Projetar e implementar o esquema de banco de dados no Supabase
3. Desenvolver a lógica de raspagem e integração com a API existente
4. Implementar o algoritmo de normalização de nomes de caça-níqueis
5. Criar o processo de enriquecimento de metadados dos caça-níqueis
6. Desenvolver o script de raspagem diária e armazenamento de dados
7. Construir componentes React para a interface do painel
8. Implementar o carregamento de dados e o gerenciamento de estado em React
9. Criar visualizações para as tendências de popularidade
10. Desenvolver consultas analíticas para dados históricos
11. Implementar a interface do usuário para explorar e analisar os dados
12. Configurar o processo automatizado de raspagem diária
13. Realizar testes abrangentes e corrigir bugs
14. Implantar a aplicação
15. Configurar processos de monitoramento e manutenção

Estratégia de Implantação

Informação não disponível na conversa.

Justificativa do Design

O esquema de banco de dados é projetado para armazenar e consultar eficientemente os resultados da raspagem diária, mantendo os dados históricos por pelo menos um ano. A separação de caça-níqueis, cassinos e resultados da raspagem diária permite consultas e análises flexíveis das tendências de popularidade ao longo do tempo. A tabela de aliases de nomes de caça-níqueis facilita a normalização de nomes, abordando o desafio de corresponder nomes ligeiramente diferentes para o mesmo caça-níqueis em diferentes cassinos. O armazenamento de rankings nos resultados da raspagem diária permite uma pontuação de popularidade mais precisa, conforme solicitado na conversa.