DataVision.

Antes de analisar uma planilha, é preciso conferir colunas, corrigir valores ausentes e entender a qualidade dos registros. Quando essas etapas ficam espalhadas por várias ferramentas, a análise demora mais.

Criei o DataVision para reunir importação, preparação, análise exploratória e visualização em um só fluxo. A plataforma recebe arquivos CSV e Excel e apresenta indicadores e painéis interativos.

O projeto usa bases tabulares em CSV e Excel. Dados financeiros simulados serviram para testar transações, valores ausentes, duplicidades, comportamentos atípicos e indicadores de desempenho.

Separei o processamento em serviços de preparação, análise, detecção de anomalias e comparação entre execuções. O arquivo original é preservado enquanto as transformações acontecem em uma cópia processada.

Como cada planilha pode usar nomes de colunas diferentes, o sistema sugere o papel de cada uma e pede a confirmação do usuário. As anomalias vêm acompanhadas dos motivos do alerta. A pontuação indica distância em relação ao padrão observado; não é uma probabilidade de fraude.

Com os dados financeiros simulados, a plataforma apresenta qualidade dos registros, distribuição de transações por status e valor por produto. A lista de anomalias destaca operações fora do padrão para investigação, sem classificá-las automaticamente como fraude.

O repositório inclui testes automatizados para componentes do processamento, da análise e das rotas principais. O projeto reúne preparação, exploração e visualização em um fluxo modular.