Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -85,7 +85,7 @@ st.markdown("""
 """, unsafe_allow_html=True)
 
 
-# --- 3. DEFINIÇÃO DAS FUNÇÕES GLOBAIS (sem alterações) ---
+# --- 3. DEFINIÇÃO DAS FUNÇÕES GLOBAIS ---
 def formatar_brl(valor): return f"R$ {valor:,.2f}"
 def formatar_percentual(valor): return f"{valor:.2%}" if pd.notna(valor) and not np.isinf(valor) else "N/A"
 def calcular_vpl(fluxo_caixa, taxa_desconto):
@@ -129,7 +129,7 @@ def gerar_fluxo_caixa_projeto(investimento_inicial, receita_anual_base, custos_o
         fluxo_caixa.append(fluxo_liquido_ano)
     return fluxo_caixa
 
-# --- 4. CARREGAMENTO DE DADOS (sem alterações) ---
+# --- 4. CARREGAMENTO DE DADOS ---
 @st.cache_data
 def carregar_dados():
     meses = ['Jan', 'Fev', 'Mar', 'Abr', 'Mai', 'Jun', 'Jul', 'Ago', 'Set', 'Out', 'Nov', 'Dez']
@@ -184,16 +184,11 @@ st.sidebar.info(f"Dados atualizados em: {pd.Timestamp.now(tz='America/Sao_Paulo'
 
 
 # --- 6. LÓGICA DE RENDERIZAÇÃO DAS PÁGINAS ---
-
-# ===================================================================
-# PÁGINA 1: ANÁLISE EXPLORATÓRIA
-# ===================================================================
 if pagina_selecionada == "🔎 Análise Exploratória":
     st.title("🔎 Análise Exploratória dos Dados de Coleta")
     st.markdown("O primeiro passo para uma projeção robusta é entender o passado. Aqui, exploramos os dados históricos de coleta para identificar padrões, tendências e pontos de atenção.")
     st.divider()
 
-    # Layout de colunas e seus conteúdos estão DENTRO do IF
     col1, col2 = st.columns(2)
     with col1:
         st.subheader("Coleta Mensal por Material (2024)")
@@ -232,10 +227,6 @@ if pagina_selecionada == "🔎 Análise Exploratória":
     st.plotly_chart(fig_evol_coleta, use_container_width=True)
     st.warning("**Observação:** A queda na coleta em 2023, principalmente em Plástico, é um ponto crítico. É crucial investigar se isso reflete a realidade operacional ou uma anomalia nos dados antes de basear decisões estratégicas nessas projeções.")
 
-
-# ===================================================================
-# PÁGINA 2: SIMULAÇÃO DE FATURAMENTO
-# ===================================================================
 elif pagina_selecionada == "🎯 Simulação de Faturamento":
     st.title("🎯 Simulação e Projeção de Faturamento Anual")
     st.markdown("Utilizando a técnica de *bootstrapping*, simulamos 2.000 possíveis anos de faturamento com base na volatilidade histórica e nas premissas de preço e eficiência definidas.")
@@ -284,10 +275,6 @@ elif pagina_selecionada == "🎯 Simulação de Faturamento":
         fig_comp.update_layout(legend_title_text='Material', plot_bgcolor='white', font_color='#333')
         st.plotly_chart(fig_comp, use_container_width=True)
 
-
-# ===================================================================
-# PÁGINA 3: ANÁLISE DE VIABILIDADE
-# ===================================================================
 elif pagina_selecionada == "📊 Análise de Viabilidade":
     st.title("📊 Análise de Viabilidade Financeira e Risco")
     st.markdown("Esta é a etapa final, onde combinamos as projeções de receita com as premissas de investimento e custos para avaliar a viabilidade do projeto sob a ótica de risco.")
@@ -367,7 +354,22 @@ elif pagina_selecionada == "📊 Análise de Viabilidade":
         st.markdown("---")
         st.markdown("#### Detalhes da Análise:")
         conclusoes = []
-        if vpl >= 0: conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[2]};'>✔</span> **Viabilidade Financeira:** O projeto é considerado **VIÁVEL** com um VPL de **{formatar_brl(vpl)}**.</li>")
-        else: conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[3]};'>❌</span> **Viabilidade Financeira:** O projeto é **INVIÁVEL** com um VPL negativo de **{formatar_brl(vpl)}**.</li>")
-        if not pd.isna(tir) and tir > taxa_desconto: conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[2]};'>✔</span> **Atratividade do Retorno:** A TIR de **{formatar_percentual(tir)}** supera a TMA de {formatar_percentual(taxa_desconto)}, reforçando a atratividade.</li>")
-        else: conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[3]};'>❌</span> **Atratividade do
+        if vpl >= 0:
+            conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[2]};'>✔</span> **Viabilidade Financeira:** O projeto é considerado **VIÁVEL** com um VPL de **{formatar_brl(vpl)}**.</li>")
+        else:
+            conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[3]};'>❌</span> **Viabilidade Financeira:** O projeto é **INVIÁVEL** com um VPL negativo de **{formatar_brl(vpl)}**.</li>")
+        
+        if not pd.isna(tir) and tir > taxa_desconto:
+            conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[2]};'>✔</span> **Atratividade do Retorno:** A TIR de **{formatar_percentual(tir)}** supera a TMA de {formatar_percentual(taxa_desconto)}, reforçando a atratividade.</li>")
+        else:
+            # ESTA É A LINHA CORRIGIDA
+            conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[3]};'>❌</span> **Atratividade do Retorno:** A TIR de **{formatar_percentual(tir)}** é inferior à TMA, um forte indicador contra o projeto.</li>")
+
+        if prob_viabilidade > 0.75:
+            conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[2]};'>✔</span> **Análise de Risco:** A simulação aponta uma **alta probabilidade de sucesso de {formatar_percentual(prob_viabilidade)}**, conferindo robustez à decisão.</li>")
+        elif prob_viabilidade > 0.5:
+            conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[1]};'>⚠️</span> **Análise de Risco:** A probabilidade de sucesso de **{formatar_percentual(prob_viabilidade)} é moderada**, indicando sensibilidade às variações.</li>")
+        else:
+            conclusoes.append(f"<li><span style='color: {PALETA_CORES_PROFISSIONAL[3]};'>❌</span> **Análise de Risco:** A probabilidade de sucesso de **{formatar_percentual(prob_viabilidade)} é baixa**, indicando um risco elevado.</li>")
+        
+        st.markdown("<ul>" + "".join(conclusoes) + "</ul>", unsafe_allow_html=True)