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Dashboard Power BI para gerenciamento de desempenho de estudantes

23/07/2025 às 16:49

Descrição do Projeto:

Plano de implementação do Power BI para o Departamento de Matemática.

1. Estruturação dos dados
Antes de criar o dashboard, é necessário garantir que os dados estejam acessíveis e organizados.

Fontes de dados sugeridas:
• Banco de dados da universidade (SQL Server, MySQL, ou arquivos CSV/Excel):
• Tabela de alunos (matrícula, nome, curso, período de ingresso).
• Tabela de disciplinas (código, nome, professor responsável, semestre ofertado).
• Tabela de matrículas (aluno × disciplina, notas, frequência, situação: aprovado/reprovado).
• Tabela de avaliações (questões, desempenho por aluno).
• Dados complementares (pesquisas de satisfação, evasão, etc.).

Pré-processamento (se necessário):
• Usar Power Query (no Power BI) para limpar e transformar dados (ex.: tratar valores nulos, padronizar nomes de disciplinas).
• Criar relacionamentos entre tabelas (ex.: matrículas ? alunos ? disciplinas).

2. Conexão do Power BI aos dados
• Abra o Power BI Desktop.
• Importe os dados:
• Se os dados estiverem em um banco de dados, use:
• Obter dados ? Banco de dados SQL (ou MySQL/PostgreSQL).
• Se forem arquivos Excel/CSV, use:
• Obter dados ? Texto/CSV ou Excel.
• Aplique transformações no Power Query (ex.: filtrar apenas dados do departamento de Matemática).
• Defina o modelo de dados:
• Relacione as tabelas (ex.: Matrículas[Aluno_ID] ? Alunos[ID]).

3. Desenvolvimento do dashboard
Vamos criar um painel com 4 páginas principais:

Página 1: Visão geral do departamento
Gráficos sugeridos:
• Cartões (KPIs):
• Total de alunos ativos.
• Taxa de aprovação geral.
• Disciplina com maior reprovação.
• Gráfico de barras: Evolução das notas médias por semestre.
• Mapa de calor (Heatmap): Disciplinas × Taxa de reprovação.

Página 2: Análise por disciplina
Filtros: Selecionar disciplina, professor ou semestre.

Visualizações:
• Gráfico de linhas: Comparação de notas entre turmas.
• Gráfico de dispersão: Notas vs. Frequência (identificar alunos em risco).
• Tabela: Top 10 questões com maior taxa de erro.

Página 3: Acompanhamento individual
Filtro por aluno (matrícula/nome).

Visualizações:
• Histórico de notas em todas as disciplinas.
• Comparativo com a média da turma.
• Alertas (ex.: "Aluno abaixo da média em Cálculo II").

Página 4: Otimização de recursos
Gráficos:
• Relação professor/aluno por disciplina.
• Ocupação de turmas (evitar sobrecarga ou turmas vazias).

4. Automação e atualização
Agende atualizações (se os dados estiverem em um banco):
• No Power BI Service, configure atualização automática diária/semanal.
• Integre com Microsoft Teams/SharePoint para compartilhar com professores.

5. Tecnologias avançadas (opcional)
Machine Learning (Python/R no Power BI):
• Prever evasão com base em histórico.
• Clusterização de alunos por desempenho.

Power BI Embedded:
• Disponibilizar relatórios no portal do aluno.

Atividades do cliente nesse projeto:

Última visualização: ontem às 09:42

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Informações adicionais

Categoria: Web, Mobile & Software
Subcategoria: Banco de Dados
Orçamento: Aberto
Nível de experiência: Iniciante
Visibilidade: Público
Propostas: 20
Interessados: 23
Tempo restante:
Valor Mínimo: R$ 50,00

Cliente

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