RM | NOME |
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RM551575 | André Sant’Ana Boim |
RM98251 | Marcelo Hespanhol Dias |
RM99632 | Gabriel Eringer de Oliveira |
RM551988 | Gustavo Imparato Chaves |
O Price Whisper Mobile App faz parte da solução Price Whisper, voltada para otimizar a precificação de produtos no setor varejista, utilizando machine learning. Desenvolvido em Kotlin, este aplicativo móvel oferece uma interface intuitiva para que gestores possam gerenciar produtos, visualizar insights estratégicos de preços e tomar decisões mais informadas diretamente de seus dispositivos móveis.
O app se integra com APIs e outros sistemas backend, como Firebase e serviços Java/.NET, garantindo a sincronização contínua de dados em tempo real e proporcionando uma experiência completa e eficiente para o usuário final.
No setor varejista, precificar produtos de forma eficiente é essencial para garantir a competitividade e a lucratividade. O Price Whisper visa resolver o problema da precificação subótima por meio de análises dinâmicas e dados em tempo real, utilizando machine learning para gerar recomendações de preços.
O aplicativo móvel é uma peça fundamental dessa solução, permitindo que os gestores acessem essas informações e façam ajustes em qualquer lugar, integrando-se perfeitamente ao ecossistema do Price Whisper.
- Visualização de Produtos: Exibe a lista de produtos disponíveis, com informações detalhadas.
- Gerenciamento de Preços: Permite a atualização e controle de preços de forma rápida e intuitiva.
- Exibição de Insights e Dados Dinâmicos: Apresenta análises e sugestões de ajuste de preços baseadas em machine learning. (futuro)
- Autenticação de Usuários: Utiliza Firebase para login e registro de usuários. (futuro)
- Integração com APIs: Se comunica com APIs REST para sincronização de dados e backend. (futuro)
- Suporte Multilíngue: Possui suporte para diferentes localidades e idiomas, incluindo português (Brasil).
O app Kotlin segue uma arquitetura modular e organizada em pacotes, facilitando a manutenção e escalabilidade. A estrutura principal inclui:
- Pacote
utils
: Funções utilitárias, como formatação de preços e controle de estoque. - Pacote
ui
: Contém as atividades responsáveis pela interface com o usuário.
Para configurar o ambiente e rodar o projeto localmente, siga os passos abaixo:
-
Clone o repositório:
git clone https://github.com/GEdO23/PriceWhisper.git cd PriceWhisper
-
Abra o projeto no Android Studio.
-
Instale as dependências:
- O Android Studio deve automaticamente baixar e instalar as dependências listadas no arquivo
build.gradle
.
- O Android Studio deve automaticamente baixar e instalar as dependências listadas no arquivo
-
Rode o app:
- Conecte um dispositivo Android ou inicie um emulador.
- Clique em "Run" no Android Studio.
- Firebase Realtime Database: Usado para armazenar e buscar dados de produtos.
- URL:
https://pricewhisper-auth-cc2c8-default-rtdb.firebaseio.com/products
- URL:
- Backend Java: Para gerenciamento de produtos (futuro).
- Backend .NET: Para gerenciamento de usuários (futuro).
- Algoritmo de Machine Learning: Integração futura via Flask para recomendação e otimização de preços
Atualmente, o app não requer um setup especial para deployment. Basta seguir as instruções de configuração para rodar o app em um dispositivo ou emulador Android.
- Kotlin: Linguagem de programação principal.
- Android SDK: Ferramentas e bibliotecas para desenvolvimento Android.
- Firebase: Plataforma para desenvolvimento de aplicativos móveis e web.
As principais dependências do projeto estão listadas no arquivo build.gradle
:
dependencies {
implementation(libs.androidx.core.ktx)
implementation(libs.androidx.appcompat)
implementation(libs.material)
implementation(libs.androidx.activity)
implementation(libs.androidx.constraintlayout)
implementation(libs.okhttp)
implementation(libs.gson)
testImplementation(libs.junit)
androidTestImplementation(libs.androidx.junit)
androidTestImplementation(libs.androidx.espresso.core)
}