Respan Dataset Explorer

Eu preciso inserir no filtro de busca apenas o último registro da dat_ref_carga, ou seja, buscar o CPF na ultima data vigente.

Para filtrar o DataFrame de modo que ele contenha apenas os registros do último dia registrado na coluna `dat_ref_carga` e, em seguida, buscar um CPF específico, você pode seguir os passos abaixo. Isso envolve primeiro identificar a última data registrada e depois aplicar um filtro adicional para o CPF.

### Passos para Filtrar pelo Último Dia e CPF Específico

1. **Converter a Coluna de Data:** 
   Se `dat_ref_carga` estiver no formato de string "YYYY-MM-dd", converta-a para o tipo `Date`.

2. **Identificar a Última Data:**
   Use funções de agregação para encontrar a última data na coluna convertida.

3. **Filtrar o DataFrame pela Última Data:**
   Use a data identificada para filtrar o DataFrame.

4. **Filtrar pelo CPF Específico:**
   Aplique um filtro adicional para selecionar apenas o CPF desejado.

Aqui está um exemplo de como fazer isso em Scala:

```scala
import org.apache.spark.sql.functions._

// Supondo que adp061 é o seu DataFrame com as colunas "no_cpf_cgc" e "dat_ref_carga"

// Converter a coluna "dat_ref_carga" para o tipo Date
val dfWithDate = adp061.withColumn("dat_ref_carga_date", to_date(col("dat_ref_carga"), "yyyy-MM-dd"))

// Identificar a última data registrada
val lastDate = dfWithDate.agg(max(col("dat_ref_carga_date"))).as[java.sql.Date].head()

// Especificar o CPF que você deseja filtrar
val cpfEspecifico = "00000000000" // Substitua pelo CPF de interesse

// Filtrar o DataFrame para incluir apenas registros com a última data e o CPF especificado
val registrosFiltrados = dfWithDate.filter(
  col("dat_ref_carga_date") === lastDate && col("no_cpf_cgc") === cpfEspecifico
)

// Mostrar os registros filtrados
registrosFiltrados.show(truncate = false)
```

### Explicação do Código

- **`to_date(col("dat_ref_carga"), "yyyy-MM-dd")`:** Converte a coluna `dat_ref_carga` de `String` para `Date`.
- **`agg(max(col("dat_ref_carga_date")))`:** Calcula a data máxima (última data) presente na coluna `dat_ref_carga_date`.
- **`filter(...)`:** Filtra o DataFrame para incluir apenas as linhas onde `dat_ref_carga_date` é igual à última data registrada e `no_cpf_cgc` é igual ao CPF especificado.
- **`show(truncate = false)`:** Exibe os registros filtrados no console.

### Considerações

- **Formato de Data:** Certifique-se de que o formato especificado em `to_date` corresponde ao formato real das strings na sua coluna.
- **Zeros à Esquerda no CPF:** Certifique-se de que o CPF está no formato correto, incluindo zeros à esquerda, se necessário.

Esses passos devem ajudá-lo a filtrar o DataFrame para incluir apenas os registros do último dia registrado e para um CPF específico.

Eu tenho as seguintes colunas e seus tipos no meu dataset. Eu gostaria de utilizar o Vega para criar um dashboard iterativo. Como fazer?

root
 |-- cd_proposta_adp: decimal(10,0) (nullable = true)
 |-- agenc: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- subseg: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- cd_status: string (nullable = true)
 |-- cd_loja: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- dt_inclusao: string (nullable = true)
 |-- no_cpf_cgc: decimal(14,0) (nullable = true)
 |-- prodt_id: decimal(4,0) (nullable = true)
 |-- ic_canal_cap: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- cd_ctx: decimal(5,0) (nullable = true)
 |-- tp_moeda: string (nullable = true)
 |-- indice_correcao: decimal(5,2) (nullable = true)
 |-- vl_tx_ano: decimal(15,9) (nullable = true)
 |-- vl_tx_mes: decimal(15,9) (nullable = true)
 |-- vl_financiado: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- vl_iof: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- vl_tac: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- vl_liquido: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- dt_emissao: string (nullable = true)
 |-- dt_prim_vcto: string (nullable = true)
 |-- dt_termino: string (nullable = true)
 |-- qt_prestacao: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- vl_entrada: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- vl_prestacao: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- vl_seguro: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- vl_subsidio_mont: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- vl_tec: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- id_prest_diverg: string (nullable = true)
 |-- fpgto: string (nullable = true)
 |-- qt_pontos_score: string (nullable = true)
 |-- cd_emp: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- cd_obj_fin: string (nullable = true)
 |-- qt_dd_carencia: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- vl_tx_ano_abn: double (nullable = true)
 |-- status_score: string (nullable = true)
 |-- status_lojista: string (nullable = true)
 |-- escala_prior: string (nullable = true)
 |-- ds_obs_lojista: string (nullable = true)
 |-- cd_grupo: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- cd_status_ag: string (nullable = true)
 |-- hr_inclusao: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- ds_motivo_status: string (nullable = true)
 |-- fator_desp: decimal(7,3) (nullable = true)
 |-- prop_complementada: string (nullable = true)
 |-- flag_alteracao: string (nullable = true)
 |-- ddd_loja: decimal(4,0) (nullable = true)
 |-- fone_loja: decimal(10,0) (nullable = true)
 |-- cd_controle_loja: string (nullable = true)
 |-- id_impres_carne: string (nullable = true)
 |-- cd_status_inicial: string (nullable = true)
 |-- cd_evento: decimal(4,0) (nullable = true)
 |-- dt_aprovacao: string (nullable = true)
 |-- hr_aprovacao: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- usuario_aprovacao: string (nullable = true)
 |-- dt_inc_atu: string (nullable = true)
 |-- hr_inc_atu: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- usuario_inclusao: string (nullable = true)
 |-- dt_ult_atu: string (nullable = true)
 |-- hr_ult_atu: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- usuario_alteracao: string (nullable = true)
 |-- fx_corte: string (nullable = true)
 |-- vl_percent_renda: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- pc_comissao_ret: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- vl_comissao_ret: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_devolucao_tac: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- tx_cet_anual: decimal(5,2) (nullable = true)
 |-- tx_cet_mensal: decimal(5,2) (nullable = true)
 |-- cod_comissao: string (nullable = true)
 |-- cd_ch_inicial: string (nullable = true)
 |-- cd_proposta_lfv: decimal(8,0) (nullable = true)
 |-- proj_escola: string (nullable = true)
 |-- fator: decimal(15,9) (nullable = true)
 |-- status_pend: string (nullable = true)
 |-- tp_logistica: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- end_logistica: string (nullable = true)
 |-- reimplante: string (nullable = true)
 |-- tpiof: string (nullable = true)
 |-- dtchec: string (nullable = true)
 |-- hrchec: string (nullable = true)
 |-- userchec: string (nullable = true)
 |-- obschec: string (nullable = true)
 |-- qtde_escoragem: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- flag_reescor_cli: string (nullable = true)
 |-- flag_reescor_av1: string (nullable = true)
 |-- flag_reescor_av2: string (nullable = true)
 |-- cd_vendedor_vic: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- cd_campanha: decimal(5,0) (nullable = true)
 |-- cd_modal_fin: string (nullable = true)
 |-- ic_fraude: string (nullable = true)
 |-- ic_tac_vista: string (nullable = true)
 |-- vl_subsidio_conc: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- vl_tx_ano_cli: decimal(9,6) (nullable = true)
 |-- vl_tx_mes_cli: decimal(9,6) (nullable = true)
 |-- tp_bem: string (nullable = true)
 |-- flag_reescor_fdp: string (nullable = true)
 |-- no_cpf_cgc_fornec: decimal(14,0) (nullable = true)
 |-- nm_fornec: string (nullable = true)
 |-- tp_pessoa_fornec: string (nullable = true)
 |-- stchec: string (nullable = true)
 |-- dt_aprovacao_2: string (nullable = true)
 |-- hr_aprovacao_2: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- usuario_aprovacao_2: string (nullable = true)
 |-- cd_atx: decimal(13,0) (nullable = true)
 |-- cd_motivo: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- data_fax: string (nullable = true)
 |-- hora_fax: decimal(4,0) (nullable = true)
 |-- perfil_aprov1: string (nullable = true)
 |-- perfil_aprov2: string (nullable = true)
 |-- cd_motivo_2: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- cd_motivo_3: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- ind_resp: string (nullable = true)
 |-- status_cartao: string (nullable = true)
 |-- inc_manual: string (nullable = true)
 |-- area_negocio: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- flag_central_8: string (nullable = true)
 |-- cd_central_9: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- cd_time_9: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- cd_fila_9: string (nullable = true)
 |-- cd_hierarquia_9: decimal(1,0) (nullable = true)
 |-- cd_segmento_14: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- mens_score: string (nullable = true)
 |-- ic_seguro: string (nullable = true)
 |-- central_ag_15: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- cont_follow_up: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- cd_just_manual: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- coeficiente_cet: decimal(12,6) (nullable = true)
 |-- ret_serasa: string (nullable = true)
 |-- cd_tarifa_ren: string (nullable = true)
 |-- vl_desp_carne: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_desp_gravame: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_desp_cartorio: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- qt_garantias: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- cd_operador: decimal(7,0) (nullable = true)
 |-- nr_aprovacao_reimp: decimal(11,0) (nullable = true)
 |-- vl_tarifa_aval: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- cd_justificativa: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- cd_categoria: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- vl_risco_cons_parc: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_saldev: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_limite: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- faixa_es: string (nullable = true)
 |-- faixa_cr: string (nullable = true)
 |-- faixa_me: string (nullable = true)
 |-- faixa_fr: string (nullable = true)
 |-- faixa_po: string (nullable = true)
 |-- faixa_ch: string (nullable = true)
 |-- faixa_rd: string (nullable = true)
 |-- faixa_ta: string (nullable = true)
 |-- faixa_co: string (nullable = true)
 |-- faixa_re: string (nullable = true)
 |-- log_cod: decimal(9,0) (nullable = true)
 |-- ic_escor_batch: string (nullable = true)
 |-- dt_entr_viag: string (nullable = true)
 |-- pc_comissao: decimal(4,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_parc_f1: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_parc_f2: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_parc_f3: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_saldev_f1: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_saldev_f2: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_saldev_f3: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_limite_f1: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_limite_f2: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- vl_risco_limite_f3: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- qt_contr_em_atraso: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- qt_total_contr: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- qt_dias_maior_atr: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- ic_acesso_sist: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- ic_cart_detran: string (nullable = true)
 |-- cd_pct_liber: decimal(7,0) (nullable = true)
 |-- cd_cnl_orn: string (nullable = true)
 |-- cd_pct_plano: decimal(6,0) (nullable = true)
 |-- vl_intermediarias: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_prest_menor: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_prest_maior: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_medio_prest: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_present_liq: decimal(15,8) (nullable = true)
 |-- vl_liberado: decimal(13,2) (nullable = true)
 |-- vl_iof_compl: decimal(11,2) (nullable = true)
 |-- ic_isenc_tc: string (nullable = true)
 |-- ic_isenc_tab: string (nullable = true)
 |-- nr_contr_orig_portab: string (nullable = true)
 |-- dt_contr_orig_portab: string (nullable = true)
 |-- vl_iof_orig_portab: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- qt_parc_pg_portab: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- cd_if_orig_portab: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- ic_tab_vista: string (nullable = true)
 |-- cd_aget_cerf: decimal(12,0) (nullable = true)
 |-- cd_cerf: string (nullable = true)
 |-- cd_prod_banc_sntd: string (nullable = true)
 |-- cd_subp_banc_sntd: string (nullable = true)
 |-- tp_proposta: string (nullable = true)
 |-- cd_proposta_orig: decimal(10,0) (nullable = true)
 |-- ic_eleg_neg: string (nullable = true)
 |-- ic_comi_plus: string (nullable = true)
 |-- txbonificada: decimal(7,4) (nullable = true)
 |-- txagregada: decimal(7,4) (nullable = true)
 |-- ic_tx_jr_utz: string (nullable = true)
 |-- perc_rt_loj: decimal(7,4) (nullable = true)
 |-- tx_jr_ren: decimal(7,4) (nullable = true)
 |-- ic_tx_jr_utz_ren: string (nullable = true)
 |-- codigo_cupom: string (nullable = true)
 |-- ic_calc_prec: string (nullable = true)
 |-- idbenef_compul: string (nullable = true)
 |-- pc_cot_txa: decimal(9,5) (nullable = true)
 |-- pz_cot_txa: decimal(2,0) (nullable = true)
 |-- id_oferta: string (nullable = true)
 |-- canal_externo: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- sub_canal_externo: decimal(3,0) (nullable = true)
 |-- sub_oferta: string (nullable = true)
 |-- prop_pioneer: decimal(12,0) (nullable = true)
 |-- vl_nps: decimal(15,2) (nullable = true)
 |-- ic_nps: string (nullable = true)
 |-- dat_ref_carga: string (nullable = true)
 |-- ingest_time: string (nullable = true)
 |-- dat_ref_carga_date: date (nullable = true)

Para criar um dashboard interativo usando Vega no Databricks, você pode seguir os passos abaixo. Vega é uma linguagem de visualização de dados declarativa que permite criar gráficos interativos e sofisticados. Vou mostrar como você pode integrar Vega em um notebook do Databricks para criar visualizações.

### Passos para Criar um Dashboard Interativo com Vega

1. **Preparar os Dados:**
   Primeiro, selecione e prepare os dados que você deseja visualizar. Vamos supor que você queira visualizar a distribuição de propostas (`cd_proposta_adp`) por status (`cd_status`).

2. **Converter os Dados para JSON:**
   Vega utiliza dados em formato JSON, então você precisará converter seu DataFrame para JSON.

3. **Definir a Especificação Vega:**
   A especificação Vega é um JSON que define como os dados devem ser visualizados. Vou fornecer um exemplo básico de um gráfico de barras.

4. **Renderizar a Visualização no Databricks:**
   Use HTML e JavaScript para incorporar a visualização Vega no notebook.

### Exemplo de Código

#### 1. Preparar os Dados

```scala
import org.apache.spark.sql.functions._

// Supondo que df é o seu DataFrame
val dataForVega = df.groupBy("cd_status").agg(count("cd_proposta_adp").alias("num_propostas"))

// Converter para JSON
val jsonData = dataForVega.toJSON.collect()
```

#### 2. Definir a Especificação Vega

```scala
val vegaSpec = s"""
{
  "$$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
  "width": 400,
  "height": 200,
  "data": [
    {
      "name": "table",
      "values": ${jsonData.mkString("[", ",", "]")}
    }
  ],
  "scales": [
    {
      "name": "xscale",
      "type": "band",
      "domain": {"data": "table", "field": "cd_status"},
      "range": "width"
    },
    {
      "name": "yscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "num_propostas"},
      "nice": true,
      "range": "height"
    }
  ],
  "axes": [
    {"orient": "bottom", "scale": "xscale"},
    {"orient": "left", "scale": "yscale"}
  ],
  "marks": [
    {
      "type": "rect",
      "from": {"data": "table"},
      "encode": {
        "enter": {
          "x": {"scale": "xscale", "field": "cd_status"},
          "width": {"scale": "xscale", "band": 1, "offset": -1},
          "y": {"scale": "yscale", "field": "num_propostas"},
          "y2": {"scale": "yscale", "value": 0}
        }
      }
    }
  ]
}
"""
```

#### 3. Renderizar a Visualização no Databricks

```scala
displayHTML(s"""
<div id="vis"></div>
<script type="text/javascript">
  var spec = $vegaSpec;
  vegaEmbed("#vis", spec);
</script>
""")
```

### Considerações Finais

- **Customização:** A especificação Vega é altamente customizável. Você pode ajustar o tipo de gráfico, cores, escalas e muito mais. Consulte a [documentação oficial do Vega](https://vega.github.io/vega/docs/) para explorar mais opções e exemplos de visualização.
- **Interatividade:** Vega suporta interatividade, permitindo que você crie visualizações dinâmicas que respondem a eventos do usuário.
- **Complexidade dos Dados:** Dependendo da complexidade do seu conjunto de dados e das visualizações desejadas, você pode precisar ajustar a preparação dos dados e a especificação Vega para atender às suas necessidades específicas.

Esses passos devem ajudá-lo a começar a usar Vega para criar um dashboard interativo no Databricks.

Ao tentar usar o displayHTML recebi o erro: 

Uncaught ReferenceError: vegaEmbed is not defined

O erro "Uncaught ReferenceError: vegaEmbed is not defined" indica que a função `vegaEmbed`, que é usada para renderizar visualizações Vega, não está disponível no ambiente em que você está tentando usá-la. Isso geralmente acontece porque a biblioteca Vega não foi carregada corretamente no contexto do seu notebook.

Para resolver esse problema, você precisa garantir que as bibliotecas Vega e Vega-Embed sejam carregadas antes de tentar usar `vegaEmbed`. Aqui está como você pode fazer isso no Databricks:

### Passos para Carregar Vega e Renderizar a Visualização

1. **Carregar as Bibliotecas Vega:**
   Você precisa incluir os scripts das bibliotecas Vega e Vega-Embed no HTML que você está gerando.

2. **Renderizar a Visualização:**
   Após carregar as bibliotecas, você pode usar `vegaEmbed` para renderizar a visualização.

Aqui está um exemplo de como fazer isso:

```scala
val vegaSpec = s"""
{
  "$$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
  "width": 400,
  "height": 200,
  "data": [
    {
      "name": "table",
      "values": ${jsonData.mkString("[", ",", "]")}
    }
  ],
  "scales": [
    {
      "name": "xscale",
      "type": "band",
      "domain": {"data": "table", "field": "cd_status"},
      "range": "width"
    },
    {
      "name": "yscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "num_propostas"},
      "nice": true,
      "range": "height"
    }
  ],
  "axes": [
    {"orient": "bottom", "scale": "xscale"},
    {"orient": "left", "scale": "yscale"}
  ],
  "marks": [
    {
      "type": "rect",
      "from": {"data": "table"},
      "encode": {
        "enter": {
          "x": {"scale": "xscale", "field": "cd_status"},
          "width": {"scale": "xscale", "band": 1, "offset": -1},
          "y": {"scale": "yscale", "field": "num_propostas"},
          "y2": {"scale": "yscale", "value": 0}
        }
      }
    }
  ]
}
"""

displayHTML(s"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lite@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-embed@6"></script>
</head>
<body>
  <div id="vis"></div>
  <script type="text/javascript">
    var spec = $vegaSpec;
    vegaEmbed("#vis", spec).catch(console.error);
  </script>
</body>
</html>
""")
```

### Explicação do Código

- **Incluir Scripts:** As tags `<script>` no `<head>` do HTML carregam as bibliotecas Vega, Vega-Lite, e Vega-Embed. Isso garante que `vegaEmbed` esteja disponível quando você tentar usá-la.
- **`vegaEmbed("#vis", spec)`:** Renderiza a visualização Vega no elemento `<div>` com o ID `vis`.
- **`catch(console.error)`:** Captura e exibe erros de renderização no console do navegador, o que pode ajudar na depuração.

### Considerações

- **Conexão com a Internet:** Certifique-se de que o ambiente onde você está executando o notebook tem acesso à internet para carregar as bibliotecas a partir do CDN.
- **Versões das Bibliotecas:** As URLs usadas no exemplo carregam versões específicas das bibliotecas. Você pode ajustar as versões conforme necessário, mas certifique-se de que são compatíveis entre si.

Esses passos devem ajudá-lo a resolver o erro e renderizar visualizações Vega no Databricks.

Eu gostaria de criar um dashboard com o Vega totalmente iterativo. Quero realizar filtros em tempo real no próprio gráfico. Pegue meu esquema de colunas como base para criar novos gráficos e insights que e crie um dashboard completo para análise. 

Criar um dashboard interativo usando Vega no Databricks envolve a definição de visualizações que permitem interatividade, como filtros e seleções. Abaixo, vou descrever um exemplo de como você pode configurar um dashboard interativo usando Vega, com base no esquema de colunas que você forneceu. Vou focar em algumas visualizações comuns e interativas, como gráficos de barras e scatter plots, que podem ser úteis para análise.

### Exemplo de Dashboard Interativo com Vega

#### 1. Preparação dos Dados

Primeiro, você precisa preparar os dados que serão usados nas visualizações. Vamos supor que você deseja explorar a relação entre o valor financiado (`vl_financiado`), o status da proposta (`cd_status`), e o canal de captação (`ic_canal_cap`).

#### 2. Definir a Especificação Vega

A especificação Vega é um JSON que define como os dados devem ser visualizados. Vou fornecer um exemplo que inclui um gráfico de barras e um scatter plot, ambos com interatividade.

```scala
import org.apache.spark.sql.functions._

// Supondo que df é o seu DataFrame
val dataForVega = df.select("cd_status", "vl_financiado", "ic_canal_cap").toJSON.collect()

val vegaSpec = s"""
{
  "$$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
  "description": "Dashboard Interativo",
  "width": 600,
  "height": 400,
  "padding": 5,
  "data": [
    {
      "name": "table",
      "values": ${dataForVega.mkString("[", ",", "]")}
    }
  ],
  "signals": [
    {
      "name": "statusFilter",
      "value": "",
      "bind": {"input": "select", "options": ["", "Aprovado", "Rejeitado", "Pendente"]}
    }
  ],
  "scales": [
    {
      "name": "xscale",
      "type": "band",
      "domain": {"data": "table", "field": "cd_status"},
      "range": "width"
    },
    {
      "name": "yscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "vl_financiado"},
      "nice": true,
      "range": "height"
    },
    {
      "name": "color",
      "type": "ordinal",
      "domain": {"data": "table", "field": "ic_canal_cap"},
      "range": {"scheme": "category10"}
    }
  ],
  "axes": [
    {"orient": "bottom", "scale": "xscale"},
    {"orient": "left", "scale": "yscale"}
  ],
  "marks": [
    {
      "type": "rect",
      "from": {"data": "table"},
      "encode": {
        "enter": {
          "x": {"scale": "xscale", "field": "cd_status"},
          "width": {"scale": "xscale", "band": 1, "offset": -1},
          "y": {"scale": "yscale", "field": "vl_financiado"},
          "y2": {"scale": "yscale", "value": 0},
          "fill": {"scale": "color", "field": "ic_canal_cap"}
        },
        "update": {
          "fillOpacity": [
            {"test": "datum.cd_status === statusFilter || statusFilter === ''", "value": 1},
            {"value": 0.2}
          ]
        }
      }
    }
  ]
}
"""

displayHTML(s"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lite@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-embed@6"></script>
</head>
<body>
  <div id="vis"></div>
  <script type="text/javascript">
    var spec = $vegaSpec;
    vegaEmbed("#vis", spec).catch(console.error);
  </script>
</body>
</html>
""")
```

### Explicação do Código

- **`signals`:** Define um sinal `statusFilter` que permite ao usuário selecionar um status de proposta para filtrar os dados. O `bind` cria um menu suspenso para seleção.
- **`scales`:** Define as escalas para os eixos e cores. A escala de cores é baseada no canal de captação.
- **`marks`:** Define os elementos gráficos (retângulos) que representam os dados. A interatividade é adicionada através da propriedade `update`, que ajusta a opacidade com base no filtro selecionado.

### Considerações

- **Interatividade:** O exemplo usa um menu suspenso para permitir que o usuário filtre os dados por status de proposta. Você pode adicionar mais sinais e interações conforme necessário.
- **Customização:** A especificação Vega é altamente customizável. Você pode ajustar o tipo de gráfico, cores, escalas e muito mais.
- **Dados:** Certifique-se de que os dados estão no formato correto e que as colunas usadas nas visualizações estão disponíveis no DataFrame.

Esse exemplo deve ajudá-lo a começar a criar um dashboard interativo usando Vega no Databricks. Você pode expandir e personalizar as visualizações para atender às suas necessidades específicas de análise.

Recebi o erro command-2600181824118520:2: error: value toJSON is not a member of Array[String]
val jsonData = dataForVega.toJSON.collect()

O erro que você está recebendo indica que você está tentando chamar o método `toJSON` em um `Array[String]`, o que não é possível. O método `toJSON` é um método de `DataFrame`, não de um array. Vamos corrigir isso garantindo que estamos chamando `toJSON` no `DataFrame` antes de coletar os dados.

Aqui está como você pode corrigir o código:

### Passos Corrigidos para Converter o DataFrame em JSON

1. **Converter o DataFrame para JSON:**
   Use `toJSON` diretamente no `DataFrame` antes de chamar `collect`.

2. **Coletar os Dados:**
   Depois de converter para JSON, você pode coletar os dados.

Aqui está o código corrigido:

```scala
import org.apache.spark.sql.functions._

// Supondo que df é o seu DataFrame
val dataForVega = df.select("cd_status", "vl_financiado", "ic_canal_cap")

// Converter o DataFrame para JSON e coletar os dados
val jsonData = dataForVega.toJSON.collect()
```

### Explicação do Código Corrigido

- **`dataForVega.toJSON`:** Converte cada linha do `DataFrame` `dataForVega` em uma string JSON.
- **`collect()`:** Coleta as strings JSON em um array. Isso é feito após a conversão para JSON.

### Considerações

- **Verifique o Esquema:** Certifique-se de que as colunas `cd_status`, `vl_financiado`, e `ic_canal_cap` existem no seu `DataFrame` e estão no formato correto.
- **Tamanho dos Dados:** Coletar dados para o driver pode ser intensivo em memória se o conjunto de dados for muito grande. Certifique-se de que o conjunto de dados é gerenciável ou considere filtrar ou amostrar os dados antes de coletar.

Com essas correções, você deve ser capaz de converter seu `DataFrame` em JSON e prosseguir com a criação do dashboard interativo usando Vega.

Retornou o erro:

command-2600181824121529:11: error: value mkString is not a member of org.apache.spark.sql.DataFrame
      "values": ${dataForVega.mkString("[", ",", "]")}

O erro que você está recebendo indica que você está tentando usar `mkString` em um `DataFrame`, o que não é possível. O método `mkString` é usado em coleções Scala, como arrays ou listas, para concatenar elementos em uma única string. No contexto do Spark, você deve primeiro coletar os dados do `DataFrame` em uma coleção Scala antes de usar `mkString`.

Vamos corrigir o código para garantir que estamos coletando os dados corretamente antes de tentar concatená-los em uma string JSON.

### Passos Corrigidos para Converter e Usar Dados JSON

1. **Converter o DataFrame para JSON:**
   Use `toJSON` para converter o `DataFrame` em um `Dataset[String]` de JSON.

2. **Coletar os Dados:**
   Use `collect` para trazer os dados para o driver como um array de strings JSON.

3. **Concatenar os Dados:**
   Use `mkString` para concatenar as strings JSON em uma única string que pode ser inserida na especificação Vega.

Aqui está o código corrigido:

```scala
import org.apache.spark.sql.functions._

// Supondo que df é o seu DataFrame
val dataForVega = df.select("cd_status", "vl_financiado", "ic_canal_cap")

// Converter o DataFrame para JSON e coletar os dados
val jsonData = dataForVega.toJSON.collect()

// Criar a especificação Vega
val vegaSpec = s"""
{
  "$$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
  "description": "Dashboard Interativo",
  "width": 600,
  "height": 400,
  "padding": 5,
  "data": [
    {
      "name": "table",
      "values": ${jsonData.mkString("[", ",", "]")}
    }
  ],
  "scales": [
    {
      "name": "xscale",
      "type": "band",
      "domain": {"data": "table", "field": "cd_status"},
      "range": "width"
    },
    {
      "name": "yscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "vl_financiado"},
      "nice": true,
      "range": "height"
    },
    {
      "name": "color",
      "type": "ordinal",
      "domain": {"data": "table", "field": "ic_canal_cap"},
      "range": {"scheme": "category10"}
    }
  ],
  "axes": [
    {"orient": "bottom", "scale": "xscale"},
    {"orient": "left", "scale": "yscale"}
  ],
  "marks": [
    {
      "type": "rect",
      "from": {"data": "table"},
      "encode": {
        "enter": {
          "x": {"scale": "xscale", "field": "cd_status"},
          "width": {"scale": "xscale", "band": 1, "offset": -1},
          "y": {"scale": "yscale", "field": "vl_financiado"},
          "y2": {"scale": "yscale", "value": 0},
          "fill": {"scale": "color", "field": "ic_canal_cap"}
        }
      }
    }
  ]
}
"""

displayHTML(s"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lite@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-embed@6"></script>
</head>
<body>
  <div id="vis"></div>
  <script type="text/javascript">
    var spec = $vegaSpec;
    vegaEmbed("#vis", spec).catch(console.error);
  </script>
</body>
</html>
""")
```

### Explicação do Código Corrigido

- **`dataForVega.toJSON.collect()`:** Converte o `DataFrame` em um `Dataset[String]` de JSON e coleta os dados como um array de strings JSON.
- **`jsonData.mkString("[", ",", "]")`:** Concatena as strings JSON em uma única string que representa um array JSON, que pode ser inserido na especificação Vega.

Com essas correções, você deve ser capaz de criar um dashboard interativo usando Vega no Databricks. Certifique-se de que o conjunto de dados não seja muito grande para ser coletado no driver, pois isso pode causar problemas de memória.

Ele não possui uma caixa seletora para as categorias de cd_status. Eu quero que ele possibilite o usuário escolher a categoria de cd_status para visualizar a dispersão da quantidade de contratos pelo valor financiado. 

Para criar um dashboard interativo com Vega que permita ao usuário selecionar uma categoria de `cd_status` e visualizar a dispersão da quantidade de contratos pelo valor financiado (`vl_financiado`), você pode usar sinais e bindings em Vega para criar uma caixa de seleção interativa. Vou mostrar como você pode configurar isso.

### Passos para Criar um Dashboard Interativo com Caixa Seletora

1. **Preparar os Dados:**
   Certifique-se de que os dados estão prontos e que você tem uma lista de categorias únicas para `cd_status`.

2. **Definir a Especificação Vega:**
   Use sinais e bindings para criar uma caixa de seleção que permite ao usuário escolher uma categoria de `cd_status`.

3. **Renderizar a Visualização:**
   Use `vegaEmbed` para renderizar a visualização no Databricks.

Aqui está um exemplo de como fazer isso:

```scala
import org.apache.spark.sql.functions._

// Supondo que df é o seu DataFrame
val dataForVega = df.select("cd_status", "vl_financiado", "cd_proposta_adp")

// Converter o DataFrame para JSON e coletar os dados
val jsonData = dataForVega.toJSON.collect()

// Criar a especificação Vega
val vegaSpec = s"""
{
  "$$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
  "description": "Scatter plot interativo com filtro de status",
  "width": 600,
  "height": 400,
  "padding": 5,
  "data": [
    {
      "name": "table",
      "values": ${jsonData.mkString("[", ",", "]")}
    }
  ],
  "signals": [
    {
      "name": "statusFilter",
      "value": "",
      "bind": {
        "input": "select",
        "options": ["", "Aprovado", "Rejeitado", "Pendente"] // Substitua por suas categorias reais
      }
    }
  ],
  "scales": [
    {
      "name": "xscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "vl_financiado"},
      "nice": true,
      "range": "width"
    },
    {
      "name": "yscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "cd_proposta_adp"},
      "nice": true,
      "range": "height"
    }
  ],
  "axes": [
    {"orient": "bottom", "scale": "xscale", "title": "Valor Financiado"},
    {"orient": "left", "scale": "yscale", "title": "Quantidade de Propostas"}
  ],
  "marks": [
    {
      "type": "symbol",
      "from": {"data": "table"},
      "encode": {
        "enter": {
          "x": {"scale": "xscale", "field": "vl_financiado"},
          "y": {"scale": "yscale", "field": "cd_proposta_adp"},
          "size": {"value": 100},
          "fill": {"value": "steelblue"}
        },
        "update": {
          "fillOpacity": [
            {"test": "datum.cd_status === statusFilter || statusFilter === ''", "value": 1},
            {"value": 0.1}
          ]
        }
      }
    }
  ]
}
"""

displayHTML(s"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lite@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-embed@6"></script>
</head>
<body>
  <div id="vis"></div>
  <script type="text/javascript">
    var spec = $vegaSpec;
    vegaEmbed("#vis", spec).catch(console.error);
  </script>
</body>
</html>
""")
```

### Explicação do Código

- **`signals`:** Define um sinal `statusFilter` que permite ao usuário selecionar um status de proposta para filtrar os dados. O `bind` cria um menu suspenso para seleção.
- **`marks`:** Define os elementos gráficos (símbolos) que representam os dados. A interatividade é adicionada através da propriedade `update`, que ajusta a opacidade com base no filtro selecionado.
- **`options`:** No `bind`, substitua `["", "Aprovado", "Rejeitado", "Pendente"]` pelas categorias reais de `cd_status` que você tem no seu conjunto de dados.

### Considerações

- **Categorias Reais:** Certifique-se de substituir as opções no `bind` pelas categorias reais de `cd_status` do seu conjunto de dados.
- **Desempenho:** Se o conjunto de dados for muito grande, considere amostrar ou filtrar os dados antes de coletá-los para evitar problemas de memória.

Com essas configurações, você deve ser capaz de criar um dashboard interativo que permite ao usuário filtrar os dados por `cd_status` e visualizar a dispersão da quantidade de contratos pelo valor financiado.

O gráfico foi gerado mas ao alterar a caixa de seleção o gráfico não altera conforme. 

Se a caixa de seleção não está alterando o gráfico conforme esperado, pode ser que a lógica de interatividade não esteja configurada corretamente. Vamos revisar e ajustar a especificação Vega para garantir que a interação funcione como esperado.

### Ajustes para a Interatividade

1. **Verifique as Opções de Seleção:**
   Certifique-se de que as opções na caixa de seleção correspondem exatamente aos valores presentes na coluna `cd_status`.

2. **Ajuste a Lógica de Filtragem:**
   A lógica de filtragem deve garantir que o gráfico seja atualizado quando o valor do sinal `statusFilter` mudar.

3. **Verifique o Uso de `datum`:**
   Certifique-se de que a condição de teste no `update` está correta.

Aqui está uma versão ajustada da especificação Vega:

```scala
import org.apache.spark.sql.functions._

// Supondo que df é o seu DataFrame
val dataForVega = df.select("cd_status", "vl_financiado", "cd_proposta_adp")

// Converter o DataFrame para JSON e coletar os dados
val jsonData = dataForVega.toJSON.collect()

// Obter categorias únicas de cd_status para a caixa de seleção
val statusOptions = df.select("cd_status").distinct().collect().map(_.getString(0))

// Criar a especificação Vega
val vegaSpec = s"""
{
  "$$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
  "description": "Scatter plot interativo com filtro de status",
  "width": 600,
  "height": 400,
  "padding": 5,
  "data": [
    {
      "name": "table",
      "values": ${jsonData.mkString("[", ",", "]")}
    }
  ],
  "signals": [
    {
      "name": "statusFilter",
      "value": "",
      "bind": {
        "input": "select",
        "options": [""] +: ${statusOptions.mkString("[\"", "\", \"", "\"]")}
      }
    }
  ],
  "scales": [
    {
      "name": "xscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "vl_financiado"},
      "nice": true,
      "range": "width"
    },
    {
      "name": "yscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "cd_proposta_adp"},
      "nice": true,
      "range": "height"
    }
  ],
  "axes": [
    {"orient": "bottom", "scale": "xscale", "title": "Valor Financiado"},
    {"orient": "left", "scale": "yscale", "title": "Quantidade de Propostas"}
  ],
  "marks": [
    {
      "type": "symbol",
      "from": {"data": "table"},
      "encode": {
        "enter": {
          "x": {"scale": "xscale", "field": "vl_financiado"},
          "y": {"scale": "yscale", "field": "cd_proposta_adp"},
          "size": {"value": 100},
          "fill": {"value": "steelblue"}
        },
        "update": {
          "fillOpacity": [
            {"test": "datum.cd_status === statusFilter || statusFilter === ''", "value": 1},
            {"value": 0.1}
          ]
        }
      }
    }
  ]
}
"""

displayHTML(s"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lite@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-embed@6"></script>
</head>
<body>
  <div id="vis"></div>
  <script type="text/javascript">
    var spec = $vegaSpec;
    vegaEmbed("#vis", spec).catch(console.error);
  </script>
</body>
</html>
""")
```

### Explicação dos Ajustes

- **`statusOptions`:** Coleta as categorias únicas de `cd_status` para garantir que as opções na caixa de seleção correspondam aos valores reais no conjunto de dados.
- **`options`:** A lista de opções agora é gerada dinamicamente a partir dos dados, garantindo que todas as categorias disponíveis sejam incluídas.
- **`fillOpacity` no `update`:** A lógica de teste verifica se `datum.cd_status` é igual ao `statusFilter` ou se `statusFilter` está vazio, permitindo que todos os pontos sejam exibidos quando nenhuma seleção é feita.

### Considerações

- **Verifique os Dados:** Certifique-se de que os dados estão corretos e que não há problemas de formatação que possam afetar a comparação de strings.
- **Depuração:** Use o console do navegador para verificar se há erros de JavaScript que possam estar afetando a interatividade.

Com essas correções, a caixa de seleção deve funcionar corretamente, permitindo que o usuário filtre os dados por `cd_status` e visualize a dispersão da quantidade de contratos pelo valor financiado.

Encontre insights que meu dataset pode conter e construa os gráficos.

Para identificar insights em seu dataset e construir gráficos que os representem, é importante primeiro entender o contexto e os objetivos do seu projeto. No entanto, com base no esquema de colunas que você forneceu, podemos explorar algumas análises comuns que podem ser úteis. Vou sugerir algumas análises e gráficos que podem ser criados usando Vega para visualizar esses insights.

### Possíveis Insights e Gráficos

1. **Distribuição de Propostas por Status:**
   - **Insight:** Entender a distribuição de propostas por status pode ajudar a identificar gargalos ou áreas de melhoria no processo de aprovação.
   - **Gráfico:** Gráfico de barras mostrando a contagem de propostas para cada `cd_status`.

2. **Valor Financiado por Canal de Captação:**
   - **Insight:** Analisar o valor financiado por canal de captação (`ic_canal_cap`) pode revelar quais canais são mais eficazes ou lucrativos.
   - **Gráfico:** Gráfico de barras ou box plot mostrando a distribuição do `vl_financiado` por `ic_canal_cap`.

3. **Correlação entre Valor Financiado e Taxa de Juros:**
   - **Insight:** Investigar a relação entre o valor financiado (`vl_financiado`) e a taxa de juros (`vl_tx_ano`) pode ajudar a entender como as taxas influenciam o financiamento.
   - **Gráfico:** Scatter plot mostrando a relação entre `vl_financiado` e `vl_tx_ano`.

4. **Evolução Temporal das Propostas:**
   - **Insight:** Analisar a evolução das propostas ao longo do tempo pode ajudar a identificar tendências sazonais ou mudanças no comportamento do cliente.
   - **Gráfico:** Gráfico de linha mostrando o número de propostas ao longo do tempo, usando `dt_inclusao` ou `dt_emissao`.

### Exemplos de Gráficos com Vega

Vou fornecer exemplos de especificações Vega para alguns desses insights. Você pode ajustar os dados e as especificações conforme necessário para o seu contexto.

#### 1. Distribuição de Propostas por Status

```scala
val dataForStatus = df.groupBy("cd_status").count().toJSON.collect()

val vegaSpecStatus = s"""
{
  "$$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
  "description": "Distribuição de Propostas por Status",
  "width": 400,
  "height": 200,
  "data": [
    {
      "name": "table",
      "values": ${dataForStatus.mkString("[", ",", "]")}
    }
  ],
  "scales": [
    {
      "name": "xscale",
      "type": "band",
      "domain": {"data": "table", "field": "cd_status"},
      "range": "width"
    },
    {
      "name": "yscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "count"},
      "nice": true,
      "range": "height"
    }
  ],
  "axes": [
    {"orient": "bottom", "scale": "xscale"},
    {"orient": "left", "scale": "yscale"}
  ],
  "marks": [
    {
      "type": "rect",
      "from": {"data": "table"},
      "encode": {
        "enter": {
          "x": {"scale": "xscale", "field": "cd_status"},
          "width": {"scale": "xscale", "band": 1, "offset": -1},
          "y": {"scale": "yscale", "field": "count"},
          "y2": {"scale": "yscale", "value": 0}
        }
      }
    }
  ]
}
"""

displayHTML(s"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lite@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-embed@6"></script>
</head>
<body>
  <div id="visStatus"></div>
  <script type="text/javascript">
    var spec = $vegaSpecStatus;
    vegaEmbed("#visStatus", spec).catch(console.error);
  </script>
</body>
</html>
""")
```

#### 2. Valor Financiado por Canal de Captação

```scala
val dataForCanal = df.groupBy("ic_canal_cap").agg(avg("vl_financiado").alias("avg_financiado")).toJSON.collect()

val vegaSpecCanal = s"""
{
  "$$schema": "https://vega.github.io/schema/vega/v5.json",
  "description": "Valor Financiado por Canal de Captação",
  "width": 400,
  "height": 200,
  "data": [
    {
      "name": "table",
      "values": ${dataForCanal.mkString("[", ",", "]")}
    }
  ],
  "scales": [
    {
      "name": "xscale",
      "type": "band",
      "domain": {"data": "table", "field": "ic_canal_cap"},
      "range": "width"
    },
    {
      "name": "yscale",
      "domain": {"data": "table", "field": "avg_financiado"},
      "nice": true,
      "range": "height"
    }
  ],
  "axes": [
    {"orient": "bottom", "scale": "xscale"},
    {"orient": "left", "scale": "yscale"}
  ],
  "marks": [
    {
      "type": "rect",
      "from": {"data": "table"},
      "encode": {
        "enter": {
          "x": {"scale": "xscale", "field": "ic_canal_cap"},
          "width": {"scale": "xscale", "band": 1, "offset": -1},
          "y": {"scale": "yscale", "field": "avg_financiado"},
          "y2": {"scale": "yscale", "value": 0}
        }
      }
    }
  ]
}
"""

displayHTML(s"""
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-lite@5"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/vega-embed@6"></script>
</head>
<body>
  <div id="visCanal"></div>
  <script type="text/javascript">
    var spec = $vegaSpecCanal;
    vegaEmbed("#visCanal", spec).catch(console.error);
  </script>
</body>
</html>
""")
```

### Considerações

- **Ajuste de Dados:** Certifique-se de que os dados estão no formato correto e que as colunas usadas nas visualizações estão disponíveis no DataFrame.
- **Interatividade:** Você pode adicionar interatividade, como filtros ou seleções, para permitir que os usuários explorem os dados de forma mais dinâmica.
- **Exploração Adicional:** Considere explorar outras colunas e combinações de dados para descobrir mais insights relevantes para o seu contexto.

Esses exemplos devem ajudá-lo a começar a criar visualizações interativas usando Vega no Databricks. Ajuste e expanda conforme necessário para atender às suas necessidades específicas de análise.

e suis un professeur d'économie au Maroc, et je dois préparer une leçon pour mes élèves de la 1ʳᵉ année Bac Sciences Économiques et Gestion sur le sujet suivant : "Les concepts économiques de base", en particulier le chapitre 1 sur les "Fondements de base de la science économique", qui comprend les définitions, le champ d'application et les méthodes de la science économique.

Peux-tu me donner une préparation complète de la leçon, en incluant les informations suivantes :

Introduction à la leçon avec les objectifs pédagogiques clairs
Les éléments clés à expliquer aux élèves, basés sur le contenu du programme et les documents pédagogiques disponibles
Des exemples concrets pour illustrer les définitions et concepts économiques
J'aimerais aussi avoir des conseils pour mieux transmettre cette leçon à mes élèves, en tenant compte de leurs difficultés potentielles en français et en mathématiques.

Prépare une fiche pédagogique complète et une fiche de déroulement de la séance pour cette leçon incluant les phases de la leçon, l'activité de l'enseignant et l'activité de l'apprenant , avec une progression claire, les activités d'apprentissage, les méthodes pédagogiques à utiliser et les évaluations.

### **Fiche Pédagogique**

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**Titre de la leçon :**  
*Les concepts économiques de base - Fondements de la science économique*

**Niveau :**  
1ʳᵉ année Bac Sciences Économiques et Gestion

**Durée :**  
2 heures

**Objectifs Pédagogiques :**
- Comprendre et définir les concepts fondamentaux de la science économique.
- Identifier le champ d’application de la science économique.
- Connaître les principales méthodes utilisées en économie.
- Illustrer les concepts économiques par des exemples concrets adaptés au contexte marocain.
- Développer des compétences de réflexion critique et d’analyse économique.

**Contenu :**

1. **Définitions des concepts économiques de base :**
   - Économie
   - Bien et ressource
   - Besoins et satisfaction
   - Coût d'opportunité

2. **Champ d’application de la science économique :**
   - Microéconomie vs Macroéconomie
   - Les différentes branches de l’économie (économie publique, économie d’entreprise, etc.)

3. **Méthodes de la science économique :**
   - Méthode analytique (hypothèses, modélisation)
   - Méthode empirique (données, statistiques)
   - Rationalité et choix individuels

**Méthodes et Activités :**
- **Exposé interactif :** Présentation des concepts clés avec soutien visuel (slides, tableaux).
- **Études de cas :** Analyse de situations économiques locales pour illustrer les concepts.
- **Travail en groupe :** Discussions et résolutions d’exercices pratiques.
- **Quiz rapide :** Évaluation formative en fin de séance pour vérifier la compréhension.

**Matériel :**
- Tableau blanc et marqueurs
- Projecteur et ordinateur pour les présentations
- Supports écrits (fiches de travail, exemples concrets)
- Ressources multimédias (vidéos courtes explicatives)

**Évaluation :**
- Participation aux activités en classe
- Résolution des exercices en groupe
- Quiz de fin de séance
- Devoir à la maison : Rédaction d’un court paragraphe expliquant un concept avec un exemple concret

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### **Fiche de Déroulement de la Séance**

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**Phase 1 : Introduction (15 minutes)**

- **Activité de l’enseignant :**
  - Accueille les élèves et présente brièvement le thème de la leçon.
  - Énonce les objectifs pédagogiques de la séance.
  - Pose des questions ouvertes pour évaluer les connaissances préalables (ex. : « Qu’est-ce que l’économie selon vous ? »).

- **Activité de l’apprenant :**
  - Écoute et participe aux échanges initiaux.
  - Partage ses idées sur l’économie.

**Phase 2 : Présentation des Concepts Économiques de Base (40 minutes)**

- **Activité de l’enseignant :**
  - Explique les définitions clés avec des exemples concrets adaptés au Maroc.
  - Utilise des supports visuels pour illustrer les concepts (graphiques, schémas).
  - Clarifie le champ d’application de la science économique en distinguant micro et macroéconomie.

- **Activité de l’apprenant :**
  - Prend des notes.
  - Pose des questions de clarification si besoin.

**Phase 3 : Illustration par des Exemples Concrets (30 minutes)**

- **Activité de l’enseignant :**
  - Présente des études de cas locales (ex. : choix de consommation des ménages marocains, allocation des ressources dans une entreprise locale).
  - Guide les élèves à travers l’analyse de ces cas en appliquant les concepts étudiés.

- **Activité de l’apprenant :**
  - Travaille en petits groupes pour analyser les études de cas.
  - Discute et identifie les concepts économiques présents dans les exemples.

**Phase 4 : Méthodes de la Science Économique (20 minutes)**

- **Activité de l’enseignant :**
  - Décrit les principales méthodes utilisées en économie (analytique, empirique).
  - Donne des exemples de l’application de ces méthodes dans des recherches économiques.

- **Activité de l’apprenant :**
  - Écoute et prend des notes.
  - Participe à une discussion sur l’importance des méthodes en économie.

**Phase 5 : Activité de Synthèse et Évaluation (15 minutes)**

- **Activité de l’enseignant :**
  - Propose un quiz rapide pour réviser les concepts clés.
  - Corrige les réponses avec la classe en expliquant les erreurs éventuelles.

- **Activité de l’apprenant :**
  - Répond au quiz.
  - Participe à la correction et à la discussion.

**Phase 6 : Conclusion et Devoir (10 minutes)**

- **Activité de l’enseignant :**
  - Résume les points principaux abordés durant la leçon.
  - Donne les consignes pour le devoir à la maison.
  - Encourage les élèves à poser des questions finales.

- **Activité de l’apprenant :**
  - Écoute le résumé.
  - Prend note des consignes pour le devoir.
  - Pose des questions de clarification si nécessaire.

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### **Exemples Concrets pour Illustrer les Concepts Économiques**

1. **Économie :**  
   *Exemple* : L’étude du marché des fruits et légumes au Maroc pour comprendre l’offre et la demande.

2. **Bien et Ressource :**  
   *Exemple* : Un téléphone portable (bien) vs les terres agricoles (ressource).

3. **Besoin et Satisfaction :**  
   *Exemple* : Le besoin d’avoir un logement confortable et la satisfaction procurée par l’achat d’un appartement.

4. **Coût d’Opportunité :**  
   *Exemple* : Choisir entre investir dans l’éducation ou dans un projet entrepreneurial et les bénéfices perdus de l’option non retenue.

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### **Conseils pour Mieux Transmettre la Leçon**

1. **Adaptation Linguistique :**
   - Utiliser un vocabulaire simple et clair.
   - Illustrer les termes techniques avec des synonymes en français facile ou en darija (si possible).
   - Encourager les élèves à poser des questions en cas de difficulté de compréhension.

2. **Soutien en Mathématiques :**
   - Simplifier les graphiques et les données statistiques.
   - Expliquer étape par étape les méthodes analytiques avec des exemples visuels.
   - Intégrer des activités pratiques pour renforcer la compréhension des concepts mathématiques liés à l’économie.

3. **Utilisation de Supports Visuels :**
   - Intégrer des images, des graphiques et des vidéos pour illustrer les concepts.
   - Utiliser des schémas pour représenter les interactions économiques.

4. **Approche Interactive :**
   - Encourager les discussions et les questions fréquentes.
   - Utiliser des jeux de rôle ou des simulations pour rendre la leçon plus dynamique.

5. **Renforcement Positif :**
   - Valoriser les efforts des élèves.
   - Fournir des retours constructifs lors des activités et évaluations.

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En suivant cette préparation, vous pourrez offrir une leçon structurée et adaptée aux besoins de vos élèves, facilitant ainsi la compréhension des fondements de la science économique.