Proposta de um sistema para análise de dados acadêmicos com estudo de caso na universidade de Santa Catarina campus Araranguá

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo propor um sistema web que permita a criação de gráficos baseados em dados extraídos de relatórios de sistemas acadêmicos na Universidade Federal de Santa Catarina - Campus Araranguá. A pesquisa realizou um estudo de caso e revisão bibliográfica, para chegar a solução proposta. Para isso, foram identificados os principais fatores de uma visualização de dados eficaz. Foram descritos os sistemas acadêmicos onde serão extraídos os relatórios, projetadas as automações em Python com o micro framework Flask e interfaces do sistemas com React. Além disso, avaliando o resultado junto aos usuários e buscando melhorias. Os resultados obtidos demonstraram a necessidade do sistema na análise dos dados, pois permite uma melhor compreensão dos padrões e tendências, facilitando a gestão e visualização dos dados acadêmicos, contribuindo para a tomada de decisões e aprimoramento dos processos acadêmicos. Recomenda-se a continuidade do aprimoramento do sistema, bem como a exploração de outras possibilidades de análise e visualização de dados acadêmicos. Este estudo contribui para o avanço da área de análise de dados acadêmicos e pode servir como base para futuras pesquisas e desenvolvimentos nessa área.

The present work aims to propose a web system that allows the creation of charts based on data extracted from academic system reports at the Federal University of Santa Catarina - Araranguá Campus. The research conducted a case study and literature review to reach the proposed solution. To accomplish this, the main factors of an effective data visualization were identified, the academic systems from which the reports will be extracted were described, Python automations were designed using the Flask micro framework, and system interfaces were developed using React. The results were evaluated with users to seek improvements. The obtained results demonstrated the need for the system in data analysis, enabling a better understanding of patterns and trends, facilitating the management and visualization of academic data, and contributing to decision-making and improvement of academic processes. It is recommended to continue improving the system and explore other possibilities for analyzing and visualizing academic data. This study contributes to the advancement of the field of academic data analysis and can serve as a basis for future research and developments in this area.