WorldCupMetrics

IL PROGETTO E' UNA SIMULAZIONE, I LOGHI E IL NOME DELL'AZIENDA SONO STATI USATI SOLO A SCOPI EDUCATIVI IN AMBITO UNIVERSITARIO.

THE PROJECT IS A SIMULATION, THE LOGOS AND COMPANY NAME HAVE BEEN USED FOR UNIVERSITY EDUCATIONAL PURPOSES ONLY.

Hanno contribuito a questo progetto:

Introduzione

WorldCupMetrics è uno strumento analitico progettato per fornire accesso rapido ai dati della Coppa del Mondo, insieme a dettagliate analisi statistiche. L'obiettivo è non solo gestire un database completo, ma anche estrarre informazioni significative e visualizzare le nazioni vincenti su una mappa mondiale, evidenziando le loro vittorie nei Mondiali. Che siate appassionati di calcio o semplicemente curiosi, WorldCupMetrics è il posto giusto per vivere l'emozione dei mondiali!

Caratteristiche

Mappa Interattiva: Esplora i mondiali di calcio attraverso una mappa interattiva. Scopri chi ha vinto i mondiali di calcio e se ne ha vinto più di uno con un semplice clic.
Operazioni CRUD: Prova le operazioni principali per inserire, modificare, eliminare o semplicemente visualizzare le informazioni sulle coppe del mondo.
Analisi Statistica: Effettua analisi statistiche approfondite grazie a un sistema di interrogazioni specifiche al database (es., tasso win/lose di una nazione).
Dizionario dei Dati: Glossario facilmente accessibile che spiega la terminologia e le strutture del dataset.

Tecnologie

Questo progetto utilizza un insieme di tecnologie robuste tra cui:

Python (3.12) & Flask (3.0.3): Servizi backend per l'elaborazione dei dati.
React (18.3.1): Per costruire l'interfaccia utente.
MongoDB: Database NoSQL per una gestione efficiente dei dati.

Dataset

Il progetto utilizza un dataset, prelevato da Kaggle, clicca qui per accedere alle informazioni del dataset su Kaggle. Su questo dataset sono state effettuate alcune modifiche per riuscire ad avere informazioni attuali e corrette all'interno di esso.

Configurazione

Per configurare il progetto:

Clona il repository:

git clone https://github.com/CpDant/WorldCupMetrics.git

Caricare il dataset su MongoDBCompass per permettere l'accesso al database (assicurarsi che il nome che viene associato alla collection sia uguale a quello associato in app.py).
Installa e attiva il virtual environment di Python:
```
python -m venv venv
```
Installa le dipendenze per il backend:
```
pip install -r requirements.txt 
```
Installa le dipendenze per il frontend e buildare il progetto:
```
cd main/frontend
npm install
npm run build
```
Effettuare il run del progetto con il seguente comando (dalla cartella main):
```
flask run
```

Licenza

Questo progetto è rilasciato sotto licenza MIT, quindi sentitevi liberi di clonarlo, modificarlo e distribuirlo a vostro piacimento. Ricordatevi solo di accreditarci!

CpDant / WorldCupMetrics