Analytics & ML Concluído

⛏️ Geominer Analytics

Sistema avançado de análise de dados CFEM (Compensação Financeira pela Exploração de Recursos Minerais) com dashboard interativo, machine learning, visualizações geoespaciais e insights inteligentes para o setor mineral brasileiro

Duração: 4 meses
Ano: 2025

Visão Geral do Sistema

O Geominer Analytics é uma aplicação web interativa desenvolvida em Streamlit para análise abrangente dos dados de Compensação Financeira pela Exploração de Recursos Minerais (CFEM) no Brasil. O sistema oferece visualizações dinâmicas, análises estatísticas avançadas, insights geoespaciais e modelos de machine learning para compreender o panorama da mineração brasileira.

Com foco na transparência e inteligência de dados, a plataforma facilita o acesso e compreensão dos dados de CFEM, gerando análises aprofundadas sobre o setor mineral, proporcionando exploração dinâmica dos dados e aplicando técnicas de ML para descobrir padrões ocultos nas operações minerárias.

O projeto implementa dashboard executivo com KPIs em tempo real, mapas interativos de distribuição geográfica, rankings dinâmicos dos maiores arrecadadores, clustering espacial inteligente, detecção de anomalias, modelos preditivos e análise de concentração de mercado com índices HHI e Gini.

Principais Resultados

12+
Visualizações Interativas

Gráficos avançados com Plotly para máxima interatividade

5
Análises Geoespaciais

Mapas de calor, clustering espacial e densidade operacional

4
Modelos ML

Clustering, anomalias, predição e análise de concentração

7
Filtros Avançados

Por empresa, estado, substância, valor e região

Principais Funcionalidades

Dashboard Executivo

KPIs em tempo real com total CFEM, número de empresas, estados ativos e rankings dinâmicos dos maiores arrecadadores.

Análises Geoespaciais

Mapas interativos, clustering espacial, análise regional e densidade operacional por área geográfica.

Machine Learning

Clustering inteligente, detecção de anomalias, modelos preditivos e análises de concentração de mercado.

Visualizações Avançadas

Gráficos interativos com Plotly, análises estatísticas, comparativos temporais e export de relatórios.

Filtros Inteligentes

Sistema avançado de filtros por empresa, estado, substância mineral e faixas de valores CFEM.

Relatórios Exportáveis

Geração automática de relatórios em PDF e CSV para análises offline e compartilhamento.

Stack Tecnológico

Frontend & Interface

Streamlit Plotly Folium Custom CSS

Machine Learning

Scikit-Learn XGBoost Clustering Analysis Anomaly Detection

Análise de Dados

Python 3.8+ Pandas NumPy Seaborn

Deploy & Hosting

Streamlit Cloud GitHub Actions Docker CI/CD Pipeline

Principais Insights Descobertos

Concentração do Setor Mineral

Índice HHI: Identificação precisa do nível de concentração de mercado no setor
Top 10 Empresas: Responsáveis por mais de 60% da arrecadação total de CFEM
Coeficiente de Gini: Análise da desigualdade na distribuição de recursos minerais

Distribuição Geográfica

Clusters Regionais: Identificação de polos minerários através de clustering espacial
Densidade Operacional: Mapeamento das áreas de maior concentração de atividades

Diversidade de Substâncias

Principais Minerais: Ferro, bauxita e ouro lideram a arrecadação nacional
Potencial Regional: Identificação de oportunidades por tipo de substância mineral

Arquitetura da Solução

Interface Streamlit

Dashboard Executivo Filtros Interativos Visualizações Plotly Mapas Folium

Processamento de Dados

Data Cleaning Feature Engineering Statistical Analysis Data Enrichment

Machine Learning

K-Means Clustering Anomaly Detection Predictive Models Market Analysis

Análises Geoespaciais

Spatial Clustering Density Maps Geographic Analysis Regional Comparisons