Introdução


Este relatório apresenta diversos aspectos dos municípios de Santa Catarina, um estado brasileiro com uma rica diversidade geográfica e econômica. Neste relatório, exploraremos informações cruciais, como o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), os municípios mais populosos, o Produto Interno Bruto (PIB) e outros indicadores sociais e econômicos. Os dados que irei apresentar foram coletados do Instituto Brasileiro de Geogradia e Estatística(IBGE).

Material e Métodos


Neste relatório, utilizamos um conjunto de bibliotecas essenciais para análise de dados em R: dplyr(manipulação eficiente de nossos dados), ggplot2(permitiu a criação de gráficos informativos e visualmente atrativos) e readxl(conseguimos importar nossos dados diretamente de arquivos Excel para o ambiente R). Os dados apresentados foram tirados do site do IBGE: https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/sc/



Aplicação



# importação das Bibliotecas
library(ggplot2)
library(readxl) 
meuxlsx <- "Dados.xlsx"
Dados<- read_excel(path = meuxlsx, sheet = 1)
dados <- as.data.frame(Dados)


# para mostrar o total de linhas e colunas da nossa base de dados
dim(dados) 
## [1] 295  13




Neste gráfico, apresentamos os 10 municípios de Santa Catarina com os melhores Índices de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), de acordo com dados do IBGE. Florianópolis e Balneário Camboriú lideram a lista, ocupando o primeiro e o segundo lugares, respectivamente, destacando-se pelo seu alto nível de desenvolvimento humano.

#Histograma em ordem decrescente dos melhores IDHMs de Santa Catarina
dados <- dados[order(dados$IDHM_2010, decreasing = TRUE), ]
melhor_índice <- head(dados, 10)

# Criando gráfico de barras com os 10 melhores índices municipais
ggplot(melhor_índice, aes(x = Município, y = IDHM_2010)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "green") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 50, hjust = 1)) +
  labs(title = "Municípios com os 10 melhores IDHMs de Santa Catarina",
       x = "Município",
       y = "IDHM")




Neste gráfico, apresentamos os 10 municípios de Santa Catarina com os piores Índices de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), e Cerro Negro figura como o município com o menor IDHM.

# Criando Histograma em ordem crescente com os piores IDHMs de S
dados <- dados[order(dados$IDHM_2010, decreasing = FALSE), ]
pior_índice <- head(dados, 10)

# Gráfico de barras com os 10 piores índices municipais
ggplot(pior_índice, aes(x = Município, y = IDHM_2010)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "red") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 50, hjust = 1)) +
  labs(title = "Municípios com os 10 piores IDHMs de Santa Catarina",
       x = "Município",
       y = "IDHM")




Neste gráfico, destacamos os 10 municípios mais populosos de Santa Catarina, e Joinville lidera a lista como o município com a maior população.

# Criando Histograma com os municipios mais populosos de SC
dados <- dados[order(dados$Pop_muni, decreasing = TRUE),]
 
Maior_contingente_populacional<- head(dados,10)
# Criando gráfico de barras com os 10 maiores contigentes populacinais
ggplot(Maior_contingente_populacional, aes(x=Município, y=Pop_muni)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="green") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle =50, hjust =1)) +
  labs(title="10 maiores contigentes populacinais", 
       x="Município", 
       y="População")




Neste gráfico, apresentamos os 10 municípios de Santa Catarina com os maiores Produto Interno Bruto (PIB), e Piratuba se destaca como o município com o PIB mais elevado.

# Criando Histograma em ordem decrescente com os maiores Pibs de SC
dados <- dados[order(dados$PIB_2020, decreasing = TRUE),]
 
Maior_pib<- head(dados,10)
# Criando gráfico de barras com os 10 maiores pibs municipais
ggplot(Maior_pib, aes(x=Município, y=PIB_2020)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="orange") +
  theme(axis.text.x = element_text(angle =50, hjust =1)) +
  labs(title="10 maiores Pib's por Município", 
       x="Município", 
       y="PIB")


 # com o Sumary nós geramos um resumo estatístico das colunas de um conjunto de dados.
summary(dados[,1:13])
##   Município             Código         Gentílico         Prefeito_2021     
##  Length:295         Min.   :4200051   Length:295         Length:295        
##  Class :character   1st Qu.:4204583   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Median :4209854   Mode  :character   Mode  :character  
##                     Mean   :4209814                                        
##                     3rd Qu.:4215067                                        
##                     Max.   :4220000                                        
##                                                                            
##  Area_territorial     Pop_muni       Densid_2022      Escolarização   
##  Min.   :  35.14   Min.   :  1651   Min.   :   1.97   Min.   : 92.80  
##  1st Qu.: 135.16   1st Qu.:  3671   1st Qu.:  20.54   1st Qu.: 97.50  
##  Median : 232.35   Median :  8319   Median :  35.91   Median : 98.40  
##  Mean   : 324.51   Mean   : 25795   Mean   : 104.91   Mean   : 98.18  
##  3rd Qu.: 381.49   3rd Qu.: 19448   3rd Qu.:  76.92   3rd Qu.: 99.10  
##  Max.   :2637.66   Max.   :616323   Max.   :3077.70   Max.   :100.00  
##                                                       NA's   :2       
##    IDHM_2010      Mort_infantil_2020 Receitas_2017     Despesas_2017    
##  Min.   :0.6210   Min.   : 1.920     Min.   :  12912   Min.   :  10033  
##  1st Qu.:0.7050   1st Qu.: 8.717     1st Qu.:  18805   1st Qu.:  16068  
##  Median :0.7360   Median :13.140     Median :  27811   Median :  24120  
##  Mean   :0.7316   Mean   :16.043     Mean   :  88504   Mean   :  76364  
##  3rd Qu.:0.7590   3rd Qu.:19.950     3rd Qu.:  61866   3rd Qu.:  52952  
##  Max.   :0.8470   Max.   :62.500     Max.   :2280394   Max.   :1907864  
##  NA's   :2        NA's   :113                                           
##     PIB_2020     
##  Min.   : 10600  
##  1st Qu.: 29371  
##  Median : 37369  
##  Mean   : 40401  
##  3rd Qu.: 47184  
##  Max.   :198923  
##

Conclusão

Neste relatório, realizamos uma análise dos dados disponibilizados pelo IBGE referentes ao estado de Santa Catarina. Apresentamos informações relevantes que destacam alguns dos principais aspectos do estado, incluindo Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), população, Produto Interno Bruto (PIB) e outros indicadores importantes. A análise dos dados nos permitiu obter uma visão abrangente de diversos aspectos socioeconômicos e demográficos do estado, contribuindo para uma compreensão mais completa de Santa Catarina