Esta é uma ferramenta de análise de dados que pode ajudá-lo a obter mais leads, aumentar suas vendas e receita.
É possível integrar os dados com nossas outras ferramentas, para melhorar o relacionamento com o cliente (CRM), ou melhorar a sua reputação ou ainda obter feedback.
Esta ferramenta é de uso gratuito. Para saber mais sobre o Dashtool
Primeiramente, você precisa baixar o banco de dados.
Este banco de dados contém 6M de empresas e o tamanho é de aproximadamente 500MB.
Esses dados foram limpos e enriquecidos e estão disponíveis para serem usados através de um Dash ou Eda Tools. Ambos são ferramentas analíticas, conhecidas como Web Analysis Tool (WAT), onde você pode executar no seu próprio computador sem a necessidade de adquirir licenças.
- Dashtool: ferramenta web de análise (primária), para obter informações rápidas e gerar leads.
- Edatool: ferramenta web de análise (secundária), possui diversos recursos para fazer análise exploratória de dados.
O Dashtool, é uma ferramenta muito simples e fácil de usar, excelente para obter informações rápidas e gerar leads. Basta filtrar por UF, Município e Tamanho da Empresa. E todos os valores são atualizados automaticamente.
Além disso, você pode exportar/baixar os dados para um formato de arquivo CSV e salvá-los em seu próprio computador.
Mas há algumas limitações:
- Os dados disponibilizados é uma parte do banco de dados completo.
- O banco de dados completo contém mais de 30 milhões de empresas.
- Para usar este banco de dados completo, você precisa escolher um Plano e utilizar a nossa Solução Cloud.
- Ou você pode fazer contato, para saber mais sobre listas segmentadas que estejam mais adequado às suas necessidades.
NOTAS:
- Esta versão do aplicativo não foi criada ou testada para rodar no Windows, apenas em Linux e Mac.
- Para rodar no Windows recomendamos o uso do Docker.
Você precisa ter o git instalado na sua máquina.
Digite o comando abaixo para clonar o repositório do GitHub:
$ git clone [email protected]:lserra/gml_bi_ce.git1-Após clonar o repositório e baixar o banco de dados, você precisa mover este banco de
dados para o seguinte caminho: ../gml_bi_ce/data/output
2-Usando a janela do terminal, execute os comandos abaixo, para criar um docker image:
$ cd gml_bi_ce
$ bash build_local_image.sh
>>> Initializing Docker-App image for gml_cnpj/bi_ce . . .
[+] Building 156.3s (13/13) FINISHED
=> [internal] load build definition from dockerfile-bi 0.1s
=> => transferring dockerfile: 671B 0.0s
=> [internal] load .dockerignore 0.1s
=> => transferring context: 264B 0.0s
=> [internal] load metadata for docker.io/library/python:3.9-buster 3.8s
=> [auth] library/python:pull token for registry-1.docker.io 0.0s
=> [1/7] FROM docker.io/library/python:3.9-buster@sha256:f350d5f7d979b56ea473b6c8520c506d4a1b5befb9abbc53e8b9cd79da1a920b 4.7s
=> => resolve docker.io/library/python:3.9-buster@sha256:f350d5f7d979b56ea473b6c8520c506d4a1b5befb9abbc53e8b9cd79da1a920b 0.0s
=> => sha256:22ec6efe74fe398590a377b89564306a65219da61ff69bb9f0a0eb0d5e4e9728 18.00MB / 18.00MB 2.6s
=> => sha256:f350d5f7d979b56ea473b6c8520c506d4a1b5befb9abbc53e8b9cd79da1a920b 988B / 988B 0.0s
=> => sha256:aa07d07889c780f24b3a07f34e555d96f1e5dcbf271b80f3a40f6f2e46f6a3ba 2.01kB / 2.01kB 0.0s
=> => sha256:1459e87f643f74ca6e5cc61c5014c315ebccb18ff187aae790dfdb5b683251d3 7.51kB / 7.51kB 0.0s
=> => sha256:0d632624a7af80e1aebbec1b8f842a1b4e5371c8abca7c1f5595414909e2f077 244B / 244B 0.4s
=> => sha256:9d2b86380a872b28824680589b267370fb9032d49dc81550553ce0b65a28a2b7 2.85MB / 2.85MB 1.2s
=> => extracting sha256:22ec6efe74fe398590a377b89564306a65219da61ff69bb9f0a0eb0d5e4e9728 1.5s
=> => extracting sha256:0d632624a7af80e1aebbec1b8f842a1b4e5371c8abca7c1f5595414909e2f077 0.0s
=> => extracting sha256:9d2b86380a872b28824680589b267370fb9032d49dc81550553ce0b65a28a2b7 0.3s
=> [internal] load build context 0.0s
=> => transferring context: 12.76kB 0.0s
=> [2/7] WORKDIR /gml_bi_ce 0.1s
=> [3/7] COPY ../.. . 4.3s
=> [4/7] RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential curl software-properties-common && rm -rf /var/lib/apt/lists/* 18.1s
=> [5/7] RUN pip install --upgrade pip 5.8s
=> [6/7] RUN pip install --no-cache-dir --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt 107.6s
=> [7/7] RUN chmod a+x *.sh && chmod a+x *.py 0.4s
=> exporting to image 11.2s
=> => exporting layers 11.2s
=> => writing image sha256:3152e6dd86cdd97d5952bff88efb2f33439e573fc2bbced381f9e9aee3ec2c38 0.0s
=> => naming to docker.io/gml_cnpj/bi_ce:1.0 NOTA: certifique-se de que o Docker está instalado no seu computador e que ele está ativo. Se você observar o retorno da mensagem de erro abaixo, provavelmente você não possui o Docker instalado, ou ele não está ativo.
ERROR: Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker
daemon running?
3-Em seguida, execute o comando abaixo, para ativar o docker container:
$ bash start_local_container.sh
=========================== [ GML BI TOOLS ] =====================================
==================================================================================
[ W E L C O M E T O G M L B I T O O L S ]
==================================================================================
SETTINGS:
> Working dir: /gml_bi_ce
> Please, inform the BI tool: [ dash OR eda ]
dash4-Neste momento é possível escolher qual ferramenta usar. Se você deseja usar a
ferramenta para obter informação rápida e gerar leads, então digite dash.
Se você deseja usar a ferramenta de exploração de dados, então digite eda.
==================================================================================
[ CHECKING APPLICATION . . . ]
==================================================================================
===> [OK] - '/data' directory found!
===> [OK] - '/logs' directory found!
===> [OK] - '/src' directory found!
===> [OK] - SCRIPT: put_bt_empresas_in_dw.py found
===> [OK] - SCRIPT: dw_operations.py found
===> [OK] - SCRIPT: logger_app.py found
===> [OK] - SCRIPT: wat.py found
===> [OK] - SCRIPT: config.py found
===> [OK] - SCRIPT: dash_tool.py found
===> [OK] - SCRIPT: eda_tool.py found
===> [OK] - SCRIPT: login.py found
===> [OK] - SCRIPT: test_gml_bi.py found
==================================================================================
[ TESTING APPLICATION . . . ]
==================================================================================
....
----------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 9.899s
OK
==================================================================================
[ STARTING APPLICATION . . . ]
==================================================================================
Collecting usage statistics. To deactivate, set browser.gatherUsageStats to False.
You can now view your Streamlit app in your browser.
URL: http://0.0.0.0:8501
5-Copie o endereço que aparece no seu terminal e cole no seu navegador (browser) de
internet. Também é possível acessar a aplicação usando o seguinte endereço:
http://localhost:8501
6-Para entrar na aplicação, use as seguintes credenciais (user/password):
admin/admin.
Se você encontrou algum bug, ou se você tem uma idéia ou sugestão de melhoria, por favor create an issue.
Esta é uma aplicação open-source e segue as regras de licenciamento GNU.
GNU GENERAL PUBLIC LICENSE
Version 3, 29 June 2007
Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <https://fsf.org/>
Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies
of this license document, but changing it is not allowed.