Importar base de dados

Em primeiro lugar, devemos importar a base de dados “BasesMunicipios”.

library(readxl)
BasesMunicipios <- read_excel("C:/Users/18744968701/Downloads/BasesMunicipios.xlsx")
View(BasesMunicipios)

Representação Gráfica

Em seguida, devemos criar um treemap que represente a relação entre a arrecadação do ISS nos municípios do Rio de Janeiro.

library(treemap)

treemap(BasesMunicipios,
        index=c("Munic"),
        vSize="ISS",
        vColor="ISS",
        type="value",
        palette="YlGnBu")

Análise de Dados

Por meio do gráfico, podemos observar que a cobrança do ISS, isto é, Imposto Sobre Serviços ou Imposto Sobre Serviços de Qualquer Natureza, no município do Rio de Janeiro abrange mais da metade do valor total de cobrança no Estado, aproximadamente dez vezes maior que a arrecadação no município de Macaé, segundo colocado nessa análise.

Ademais, vale notar que, entre os sete municípios com maior arrecadação, ou seja, Rio de Janeiro, Macaé, Duque de Caxias, Itaguaí, Niterói, Campos dos Goytacazes e Itaboraí, cinco pertencem a região metropolitana do estado, enquanto duas, Macaé e Campos dos Goytacazes, pertencem a região do Norte Fluminense. Por isso, podemos criar uma hipótese em que a região metropolitana arrecada uma porção considerável do ISS em comparação com as outras.

treemap(BasesMunicipios,
        index=c("Regiao"),
        vSize="ISS",
        vColor="ISS",
        type="value",
        palette="Greens")

Essa hipótese é confirmada por meio de um treemap que relaciona a arrecadação por região.