Proj_Extensão Admin_DB

# Projeto de Extensão em Administração de Banco de Dados (SqlServer/MySql)

## Introdução

Este repositório contém uma coleção de projetos é voltado para a análise de grandes volumes de dados (Big Data) e mineração de dados (Data Mining).
Cada projeto é desenvolvido para abordar diferentes áreas de negócios, como análise de redes sociais, dados climáticos, finanças empresariais, saúde pública e comércio eletrônico.

## Cada um dos projetos teve suas tabela populadas para melhor entendimento de cada negócio.

## Projetos

 1. [Banco de Dados de Análise de Redes Sociais](docs/social_network_analysis.md)
Desenvolvido para armazenar e analisar dados de interações em plataformas de mídia social. O objetivo é identificar tendências,
influenciadores e padrões de engajamento, facilitando a tomada de decisões estratégicas de marketing e comunicação

 2. [Banco de Dados de Análise de Dados Climáticos](docs/climate_analysis.md)
Projetado para armazenar e analisar dados meteorológicos de diversas regiões. O objetivo é estudar padrões climáticos,
 prever extremos e fornecer dados para planejamento agrícola e prevenção de desastres.

 3. [Banco de Dados de Análise de Finanças Empresariais](docs/financial_analysis.md)
Desenvolvido para armazenar e analisar dados financeiros de empresas, permitindo que os analistas acompanhem o desempenho financeiro,
identifiquem oportunidades de investimento e gerenciem riscos.

 4. [Banco de Dados de Análise de Saúde Pública](docs/public_health_analysis.md)
Projetado para armazenar e analisar dados de saúde populacional, facilitando a pesquisa e a tomada de decisões em políticas públicas de saúde.

 5. [Banco de Dados de Análise de Comércio Eletrônico](docs/ecommerce_analysis.md)
Desenvolvido para armazenar e analisar dados de vendas online, permitindo que analistas compreendam o comportamento do mercado,
identifiquem tendências de mercado e otimizem estratégias de marketing.

## Colaboração

Encorajamos a contribuição para melhorar as funcionalidades e adicionar novas análises. Por favor,
consulte a documentação detalhada em cada um dos projetos para mais informações sobre como contribuir.

Conteúdo dos Arquivos de Documentação Específicos

docs/social_network_analysis.md

# Banco de Dados de Análise de Redes Sociais

## Introdução
O projeto de Banco de Dados de Análise de Redes Sociais é desenvolvido para armazenar e analisar dados de interações em plataformas de mídia social.
O objetivo é identificar tendências, influenciadores e padrões de engajamento, facilitando a tomada de decisões estratégicas de marketing e comunicação.

## Instruções de Instalação e Uso

 Pré-requisitos:
- MySQL ou PostgreSQL instalado.
- Ferramenta de gerenciamento de banco de dados (ex: pgAdmin, MySQL Workbench).

 Instalação:
1. Clone o repositório do projeto:
   ```sh
   git clone <https://github.com/SEU_USUARIO/social_network_analysis.git>

1. Importe o arquivo SQL fornecido (social_network_analysis.sql) para criar as tabelas e inserir dados de exemplo.
2. Configure as credenciais de acesso no arquivo de configuração (config.json).

Uso:

• Execute consultas SQL para analisar as interações sociais.
• Utilize as funções reservadas para calcular métricas de engajamento.
• Gere relatórios de tendências e influenciadores usando scripts fornecidos.

Principais Funcionalidades

• Modelagem de Dados: Estrutura eficiente para armazenar usuários, mensagens e interações.
• Consultas Analíticas: Conjuntos de consultas SQL para análise de engajamento e identificação de influenciadores.
• Relatórios Personalizados: Scripts para gerar relatórios de tendências e padrões de uso.

Outras Informações

• Colaboração: Encorajamos a contribuição para melhorar as funcionalidades e adicionar novas análises.
• Documentação: Uma documentação detalhada está disponível no repositório, incluindo diagramas ER e diretrizes de tabelas.

# docs/climate_analysis.md

```markdown
# Banco de Dados de Análise de Dados Climáticos

## Introdução
O Banco de Dados de Análise de Dados Climáticos é projetado para armazenar e analisar dados meteorológicos de diversas regiões.
O objetivo é estudar padrões climáticos, prever extremos e fornecer dados para planejamento agrícola e prevenção de desastres.

## Instruções de Instalação e Uso

 Pré-requisitos:
- PostgreSQL instalado.
- Ferramenta de gerenciamento de banco de dados (ex: pgAdmin).

 Instalação:
1. Clone o repositório do projeto:
   ```sh
   git clone <https://github.com/SEU_USUARIO/climate_analysis.git>

*

1. Importe o arquivo SQL (`climate_analysis.sql`) para criar as tabelas e inserir dados meteorológicos.
2. Configure as credenciais no arquivo de configuração (`config.json`).

 Uso:

- Execute consultas para análise de dados climáticos.
- Utilize funções para previsões meteorológicas.
- Gere relatórios sobre padrões climáticos e tendências.

## Principais Funcionalidades

- Modelagem de Dados: Estrutura para armazenar dados de estações meteorológicas e medições indiretas.
- Consultas de Análise: Conjuntos de consultas para análise de padrões climáticos.
- Relatórios Meteorológicos: Scripts para gerar variações e relatórios de tendências climáticas.

## Outras Informações

- Colaboração: Contribuições são bem-vindas para aprimorar as funcionalidades e adicionar novas análises climáticas.
- Documentação: Uma documentação detalhada está disponível no repositório, incluindo diagramas ER e diretrizes de tabelas.

docs/financial_analysis.md

# Banco de Dados de Análise de Finanças Empresariais

## Introdução
O Banco de Dados de Análise de Finanças Empresariais é desenvolvido para armazenar e analisar dados financeiros de empresas,
permitindo que os analistas acompanhem o desempenho financeiro, identifiquem oportunidades de investimento e gerenciem riscos.

## Instruções de Instalação e Uso

 Pré-requisitos:
- MySQL instalado.
- Ferramenta de gerenciamento de banco de dados (ex: MySQL Workbench).

 Instalação:
1. Clone o repositório do projeto:
   ```sh
   git clone <https://github.com/SEU_USUARIO/financial_analysis.git>

1. Importe o arquivo SQL (financial_analysis.sql) para criar as tabelas e inserir dados financeiros.
2. Configure as credenciais de acesso no arquivo de configuração (config.json).

Uso:

• Execute consultas para análise de desempenho financeiro.
• Utilize funções para calcular indicadores financeiros.
• Gere relatórios de tendências e oportunidades de investimento.

Principais Funcionalidades

• Modelagem de Dados: Estrutura eficiente para armazenar dados de transações e investimentos empresariais.
• Consultas Analíticas: Conjuntos de consultas para análise de desempenho financeiro e identificação de oportunidades.
• Relatórios Financeiros: Scripts para gerar relatórios de fluxo de caixa, rentabilidade e risco.

Outras Informações

• Colaboração: Encorajamos contribuições para melhorias e adição de novas análises financeiras.
• Documentação: Uma documentação detalhada está disponível no repositório, incluindo diagramas ER e diretrizes de tabelas.

# docs/public_health_analysis.md

```markdown
# Banco de Dados de Análise de Saúde Pública

## Introdução
O Banco de Dados de Análise de Saúde Pública é projetado para armazenar e analisar dados de saúde populacional,
facilitando a pesquisa e a tomada de decisões em políticas públicas de saúde.

## Instruções de Instalação e Uso

 Pré-requisitos:
- PostgreSQL instalado.
- Ferramenta de gerenciamento de banco de dados (ex: pgAdmin).

 Instalação:
1. Clone o repositório do projeto:
   ```sh
   git clone <https://github.com/SEU_USUARIO/public_health_analysis.git>

1. Importe o arquivo SQL (public_health_analysis.sql) para criar as tabelas e inserir dados de saúde pública.
2. Configure as credenciais no arquivo de configuração (config.json).

Uso:

• Execute consultas para analisar dados de saúde pública.
• Utilize funções para calcular estatísticas de saúde.
• Gere relatórios sobre tendências e indicadores de saúde.

Principais Funcionalidades

• Modelagem de Dados: Estrutura para armazenar dados de pacientes, diagnósticos e tratamentos.
• Consultas de Análise: Conjuntos de consultas para análise de dados de saúde pública.
• Relatórios de Saúde: Scripts para gerar relatórios de indicadores de saúde e tendências.

Outras Informações

• Colaboração: Contribuições são bem-vindas para aprimorar as funcionalidades e adicionar novas análises de saúde.
• Documentação: Uma documentação detalhada está disponível no repositório, incluindo diagramas ER e diretrizes de tabelas.

# docs/ecommerce_analysis.md

```markdown
#

Banco de Dados de Análise de Comércio Eletrônico

Introdução

O Banco de Dados de Análise de Comércio Eletrônico é desenvolvido para armazenar e analisar dados de vendas online, permitindo que analistas compreendam o comportamento do mercado, identifiquem tendências de mercado e otimizem estratégias de marketing.

Instruções de Instalação e Uso

Pré-requisitos:

• MySQL ou PostgreSQL instalado.
• Ferramenta de gerenciamento de banco de dados (ex: pgAdmin, MySQL Workbench).

Instalação:

1. Clone o repositório do projeto:

   git clone <https://github.com/SEU_USUARIO/ecommerce_analysis.git>
   
   

2. Importe o arquivo SQL fornecido (ecommerce_analysis.sql) para criar as tabelas e inserir dados de exemplo.

3. Configure as credenciais de acesso no arquivo de configuração (config.json).

Uso:

• Execute consultas SQL para analisar dados de vendas online.
• Utilize as funções reservadas para calcular métricas de desempenho.
• Gere relatórios de tendências e padrões de compra usando scripts fornecidos.

Principais Funcionalidades

• Modelagem de Dados: Estrutura eficiente para armazenar dados de produtos, vendas e clientes.
• Consultas Analíticas: Conjuntos de consultas SQL para análise de desempenho de vendas e comportamento de compra.
• Relatórios Personalizados: Scripts para gerar relatórios de tendências de mercado e padrões de compra.

Outras Informações

• Colaboração: Encorajamos a contribuição para melhorar as funcionalidades e adicionar novas análises.
• Documentação: Uma documentação detalhada está disponível no repositório, incluindo diagramas ER e diretrizes de tabelas.

 Passos para Criar os Arquivos

1. Crie o arquivo `README.md` na raiz do seu repositório e copie o conteúdo do README acima.
2. Crie uma pasta `docs` na raiz do seu repositório.
3. Dentro da pasta `docs`, crie os arquivos `social_network_analysis.md`, `climate_analysis.md`, `financial_analysis.md`, `public_health_analysis.md` e `ecommerce_analysis.md`.
4. Copie o conteúdo correspondente para cada um dos arquivos criados.

Dessa forma, você terá uma estrutura de documentação organizada e fácil de manter, com um README.md principal que referencia documentos detalhados específicos para cada projeto.