Update web/pages/home.py

web/pages/home.py

@@ -1,81 +1,93 @@
 import streamlit as st
 import pandas as pd
+import numpy as np
 import plotly.express as px
+import plotly.graph_objects as go
+from datetime import datetime, timedelta
 
 def show_home_page():
     """
-    عرض الصفحة الرئيسية لتطبيق تحليل المناقصات مع سلاسل الإمداد والمحتوى المحلي
+    عرض الصفحة الرئيسية مع لوحة المعلومات
     """
-    # إعداد صفحة البداية
-    st.set_page_config(
-        page_title="نظام تحليل المناقصات",
-        page_icon="📊",
-        layout="wide",
-        initial_sidebar_state="expanded"
-    )
-    
-    # العنوان الرئيسي
-    st.title("نظام تحليل المناقصات مع سلاسل الإمداد والمحتوى المحلي")
-    st.markdown("---")
+    # بيانات توضيحية للمناقصات النشطة
+    active_tenders = create_sample_tenders_data()
     
-    # عرض لوحة المعلومات الرئيسية
-    col1, col2, col3 = st.columns(3)
+    # عرض المؤشرات الرئيسية
+    st.subheader("المؤشرات الرئيسية")
+    col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
     
     with col1:
-        st.metric(label="المناقصات النشطة", value="24", delta="4")
+        st.metric(
+            label="المناقصات النشطة",
+            value=f"{len(active_tenders)}",
+            delta="3 ↑"
+        )
     
     with col2:
-        st.metric(label="نسبة المحتوى المحلي", value="68%", delta="2.5%")
+        st.metric(
+            label="متوسط المحتوى المحلي",
+            value="67.8%",
+            delta="2.5% ↑"
+        )
     
     with col3:
-        st.metric(label="الموردين المحليين", value="156", delta="12")
+        st.metric(
+            label="العطاءات الفائزة",
+            value="12",
+            delta="2 ↑"
+        )
     
-    # عرض رسم بياني توضيحي (مثال)
-    st.subheader("توزيع المناقصات حسب القطاع")
+    with col4:
+        st.metric(
+            label="قيمة المشاريع (مليون ريال)",
+            value="463.5",
+            delta="85.2 ↑"
+        )
     
-    # بيانات توضيحية
-    data = {
-        'القطاع': ['البنية التحتية', 'الطاقة', 'التقنية', 'الصحة', 'التعليم', 'النقل'],
-        'عدد المناقصات': [15, 12, 8, 10, 5, 7],
-        'متوسط المحتوى المحلي': [72, 65, 45, 60, 80, 58]
-    }
+    # عرض المناقصات النشطة
+    st.subheader("المناقصات النشطة")
+    st.dataframe(
+        active_tenders[['رقم المناقصة', 'الجهة', 'اسم المشروع', 'القيمة التقديرية (مليون)', 'الموعد النهائي', 'حالة المناقصة']], 
+        use_container_width=True
+    )
     
-    df = pd.DataFrame(data)
+    # توزيع المناقصات حسب القطاع
+    st.subheader("توزيع المناقصات حسب القطاع")
+    sectors_df = active_tenders.groupby('القطاع').size().reset_index(name='عدد المناقصات')
     
-    # رسم بياني
-    fig = px.bar(
-        df, 
-        x='القطاع', 
-        y='عدد المناقصات',
-        color='متوسط المحتوى المحلي',
-        color_continuous_scale='Viridis',
-        title='توزيع المناقصات حسب القطاع والمحتوى المحلي'
+    fig = px.pie(
+        sectors_df, 
+        values='عدد المناقصات', 
+        names='القطاع',
+        color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Bold,
+        title="توزيع المناقصات حسب القطاع"
     )
-    
+    fig.update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label')
     st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
     
-    # الشريط الجانبي
-    with st.sidebar:
-        st.title("لوحة التحكم")
-        st.markdown("---")
-        
-        # خيارات التحليل
-        st.subheader("خيارات التحليل")
-        analysis_type = st.selectbox(
-            "نوع التحليل",
-            ["تحليل المناقصات", "تحليل المحتوى المحلي", "تحليل سلاسل الإمداد"]
-        )
+    # المناقصات المقبلة
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        st.subheader("المناقصات المقبلة")
+        upcoming_df = active_tenders[active_tenders['الموعد النهائي'] > datetime.now().date()]
+        upcoming_df = upcoming_df.sort_values('الموعد النهائي')
         
-        # فلترة حسب التاريخ
-        st.subheader("الفترة الزمنية")
-        date_range = st.date_input(
-            "اختر الفترة الزمنية",
-            value=[pd.to_datetime("2024-01-01"), pd.to_datetime("2024-03-01")]
-        )
+        for _, row in upcoming_df.head(5).iterrows():
+            with st.container():
+                st.markdown(f"""
+                **{row['اسم المشروع']}**  
+                **الجهة:** {row['الجهة']}  
+                **القيمة التقديرية:** {row['القيمة التقديرية (مليون)']} مليون ريال  
+                **الموعد النهائي:** {row['الموعد النهائي'].strftime('%Y/%m/%d')}
+                """)
+                st.markdown("---")
+    
+    with col2:
+        st.subheader("توقعات النجاح")
         
-        # زر لتطبيق التحليل
-        if st.button("تحليل البيانات"):
-            st.success("تم تطبيق التحليل بنجاح!")
-
-if __name__ == "__main__":
-    show_home_page()
+        # بيانات توضيحية لتوقعات النجاح
+        prediction_data = {
+            'المشروع': [
+                'تطوير البنية التحتية في المنطقة الشرقية',
+                'إنشاء مبا