Curso: Ciência de Dados
Orientador: Ricardo Olinda
Instituíção: Universidade Estadual da Paraíba
(UEPB)
Mato Grosso é um estado situado na região Centro-Oeste do Brasil, e está localizado no coração da América do Sul. Sua geografia é notavelmente influenciada pela presença de três importantes biomas em seu território: a Floresta Amazônica, o Cerrado e o Pantanal. Com uma população aproximada de 3,5 milhões de habitantes, o estado possui uma cultura rica e diversificada, marcada pelas influências indígenas, africanas e dos colonizadores europeus.
Com base nesse relatório, irei desmonstrar informações relevantes sobre o estado do Mato Grosso, utilizando dados provenientes do Istituto Brasileiro de Geografia e Estatísca (IBGE). Trarei aspectos socioeconômicos cruciais, tais como o PIB per capita, mortalidade infantil, IDHM e entre outros. A análise desses indicadores nos possibilitará obter uma compreensão mais aprofundada da realidade socioeconômica do estado e identificar áreas que podem requerer políticas públicas específicas.
O estado do Mato Grosso, localizado na região Centro-Oeste do Brasil, desempenha um papel fundamental na economia nacional, sendo reconhecido pela expressiva produção agropecuária.
O Produto Interno Bruto (PIB) per capita, um indicador essencial para avaliar o padrão de vida da população, será analisado para fornecer insights sobre a distribuição de riqueza e o nível de desenvolvimento econômico em alguns municípios do estado.
Outro ponto importante que será discutido é o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), uma medida composta que inclui indicadores de educação, saúde e renda. O IDHM oferece uma visão abrangente do desenvolvimento humano no estado, permitindo-nos identificar áreas específicas que podem necessitar de politicas públicas.
A análise da escolarização, por sua vez, destacará a eficácia do sistema educacional, fornecendo informações valiosas sobre o acesso à educação e a qualidade do ensino.
Ao explorar esses indicadores, pretendo não apenas retratar a situação socioeconômica do Mato Grosso, mas também proporcionar dados para a formulação de políticas públicas mais eficazes. A compreensão aprofundada dessas métricas possibilitará a identificação de áreas de potencial crescimento e a implementação de estratégias direcionadas para melhorar a qualidade de vida da população mato-grossense.
A bandeira do Mato Grosso possui 3 elementos; O primeiro é o losango, sua cor vibrante amarela representa a riqueza do estado; O segundo é o círculo azul, ele representa o céu do Mato Grosso e a lealdade dos cidadãos; O terceiro elemento é a estrela verde, ela representa o estado do Mato Grosso e seus 5 rios: Cuiabá, Paranatinga, Paraguai, Juruena e São Lourenço.
| Municipios | Populacao | Densidaddemo | Escolarizacao | IDHM | Mtdeinfantil | Receitas | Despesas | PIBPC |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Acorizal | 5014 | 5.89 | 96.6 | 0.628 | 34.48 | 14794.38 | 13392.39 | 19748.54 |
| Água Boa | 29219 | 3.87 | 99.2 | 0.729 | 18.78 | 100991.13 | 86715.32 | 56766.67 |
| Alta Floresta | 58613 | 6.54 | 98.0 | 0.714 | 12.30 | 146439.79 | 118288.02 | 34915.67 |
| Alto Araguaia | 17193 | 3.18 | 96.7 | 0.704 | NA | 72551.43 | 63288.78 | 48719.66 |
| Alto Boa Vista | 5639 | 2.51 | 96.8 | 0.651 | 21.98 | 24524.46 | 21727.15 | 25569.37 |
| Alto Garças | 13052 | 3.38 | 98.0 | 0.701 | NA | 34498.41 | 33495.49 | 69913.81 |
| Alto Paraguai | 8009 | 4.34 | 95.4 | 0.638 | NA | 21877.68 | 20862.93 | 11871.55 |
| Alto Taquari | 10904 | 7.59 | 98.3 | 0.705 | 6.85 | 53111.84 | 42129.44 | 87586.68 |
| Apiacás | 8590 | 0.42 | 95.0 | 0.675 | 24.59 | 37080.77 | 29954.73 | 17758.77 |
| Araguaiana | 3795 | 0.59 | 98.3 | 0.687 | NA | 20686.02 | 18850.71 | 30194.91 |
| Populacao | Densidaddemo | Escolarizacao | IDHM | Mtdeinfantil | Receitas | Despesas | PIBPC | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Min. : 1010 | Min. : 0.280 | Min. :66.30 | Min. :0.5380 | Min. : 2.85 | Min. : 11893 | Min. : 10487 | Min. : 11663 | |
| 1st Qu.: 4903 | 1st Qu.: 1.300 | 1st Qu.:95.70 | 1st Qu.:0.6610 | 1st Qu.:10.19 | 1st Qu.: 21743 | 1st Qu.: 18575 | 1st Qu.: 23265 | |
| Median : 10332 | Median : 2.380 | Median :97.20 | Median :0.6860 | Median :13.93 | Median : 37686 | Median : 32798 | Median : 37451 | |
| Mean : 25949 | Mean : 8.385 | Mean :96.21 | Mean :0.6843 | Mean :16.38 | Mean : 80141 | Mean : 70403 | Mean : 54199 | |
| 3rd Qu.: 20091 | 3rd Qu.: 4.460 | 3rd Qu.:98.10 | 3rd Qu.:0.7070 | 3rd Qu.:19.23 | 3rd Qu.: 65850 | 3rd Qu.: 57544 | 3rd Qu.: 67443 | |
| Max. :650912 | Max. :413.480 | Max. :99.70 | Max. :0.7850 | Max. :58.82 | Max. :2153679 | Max. :2043592 | Max. :270717 | |
| NA | NA | NA | NA | NA’s :40 | NA | NA | NA |
A densidade demográfica é um indicador que representa a distribuição da população em uma determinada área, geralmente expressa como o número de habitantes por quilômetro quadrado. A densidade demográfica é de 4,05 habitantes por quilômetro quadrado, a segunda menor do país. A capital, Cuiabá, é a cidade mais populosa, com 4806,2 habitantes por km².O Mato Grosso é um estado localizado na região Centro-Oeste do Brasil, conhecido por sua extensa área territorial e sua economia voltada para a agricultura e pecuária.
A densidade demográfica é um indicador que representa a distribuição da população em uma determinada área, geralmente expressa como o número de habitantes por quilômetro quadrado. Devido à sua vasta extensão territorial, possui uma baixa densidade demográfica em comparação com estados mais urbanizados. A população está concentrada principalmente em áreas urbanas, enquanto vastas áreas do estado são ocupadas por atividades agrícolas e áreas de preservação ambiental.
O estado do Mato Grosso é amplamente reconhecido como um dos principais polos agrícolas do Brasil. Sua economia tem na agricultura uma peça-chave, com um foco marcante na produção de soja, milho, algodão, cana-de-açúcar, feijão, entre outras. Além disso, o estado desempenha um papel importante na produção de carne bovina e suína. A expansão contínua dos setores agrícola e pecuário tem se destacado como um dos principais impulsionadores do crescimento econômico em Mato Grosso.
O PIB per capita é a soma de todas as riquezas produzidas no estado dividida pelo número de habitantes, enquanto o IDH é uma medida que leva em conta também a educação e a longevidade da população. De com os dados de 2021 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o estado do Mato Grosso foi o segundo estado com maior Produto Interno Bruto (PIB) per capita do Brasil, entretanto o IDH ocupa a décima primeira posição. Pela primeira vez O estado ocupou a segunda posição do ranking, tirando o lugar do estado de São Paulo.
Pensando nisso eu comparei o IDHM com o PIBPC dos 5 maiores Múnicipios no gráfico é possível verificar que Cuiabá e os demais municípios presentes nos gráficos possuem um bom Produto Interno Bruto (PIB) comparado ao Indice de Desenvolvimento Municípal (IDHM), isso sugere que os recursos do estado estão sendo bem distribuídos para esses municípios. A análise conjunta de IDHM e PIB per capita permite uma compreensão mais holística do desenvolvimento, fornecendo insights sobre como a riqueza é distribuída e como isso impacta o bem-estar humano em diferentes municípios.
Em 2023 e 2024, Mato Grosso se destaca como um dos 11 estados com projeção de alto Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) no Brasil. A perspectiva indica que o IDH do estado, com uma taxa de 0,823 considerada muito elevada, permanecerá acima da média nacional, que é de 0,808.No gráfico gerado com o meu banco de dados observa-se que Cuiabá é o melhor IDHM do Mato grosso, por isso é a cidade melhor colocada (92º) com índice de 0,785.
De acordo com uma pesquisa que fiz nos dados recentes do Instituto Brasileiro de Geografia e Estátística (IBGE) obtive informações da média nacional e a media do estado. No gráfico abaixo é posível analisar que o Mato Grosso está acima da média nacional do país, isso implica dizer que o estado possui um ótimo grau de desenvolvimento econômico, devido as importações…
Para criar gráfico pesquisei qual era a atual média do IDH Nacional e qual era media do IDH do Mato Grosso, criei variavéis para adicionar os resultados e logo em seguida eu usei a library ggpolt2 para gerar o gráfico.
No gráfico apresentado, observa-se que o Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM) de Cuiabá é superior ao de Campinápolis. Essa disparidade pode ser atribuída à possível existência de um maior número de instituições educacionais, como escolas e universidades, em Cuiabá, proporcionando acesso a uma educação de maior qualidade em comparação com Campinápolis. Além disso, é comum que cidades de maior porte, como Cuiabá, possuam mais recursos na área da saúde, incluindo hospitais e clínicas, contribuindo para um melhor índice de desenvolvimento humano. Esses fatores ressaltam a influência dos investimentos em educação e saúde no desempenho geral do IDHM de uma localidade.
Com esse gráfico é possivel analisar que Cuiabá, Lucas do Rio Verde,
Nova Muntum e Rondonópolis estão acima da média nacional; Sinop,
Primavera do Leste, Campo Verde e Barra do Garças estão na média. As
demais cidades estão abaixo da média nacional.
A taxa de escolarização é um indicador percentual que representa a relação entre o número total de alunos matriculados em um determinado nível educacional (independentemente da idade) e a população residente na faixa etária típica para frequentar esse nível de ensino. Pensando nisso fiz uma comparação entre o IDHM e as taxas de escolarização, para avaliar se os recursos do estado estão sendo bem distribuídos para esses municípios.
É possivel analisar que têm cidades que apesar de ter o IDHM abaixo da média nacional, a taxa de escolaridade é mais alta do que a de outros municípios, isso implica dizer que os recursos para a educação não estão sendo repassados completamente.
# A tibble: 20 × 3
Municipios Escolarizacao IDHM
<chr> <dbl> <dbl>
1 Curvelândia 99.7 0.69
2 Vale de São Domingos 99.4 0.656
3 Ipiranga do Norte 99.3 0.727
4 Juscimeira 99.3 0.714
5 Água Boa 99.2 0.729
6 Dom Aquino 99.2 0.69
7 Guiratinga 99.2 0.705
8 Novo Mundo 99.2 0.674
9 Reserva do Cabaçal 99.2 0.676
10 Salto do Céu 99.2 0.666
11 Nova Guarita 99.1 0.688
12 Nova Monte Verde 99.1 0.691
13 Nova Marilândia 99 0.704
14 Santa Cruz do Xingu 98.8 0.684
15 Terra Nova do Norte 98.8 0.698
16 Carlinda 98.7 0.665
17 Santa Carmem 98.7 0.715
18 Tabaporã 98.7 0.695
19 Conquista D'Oeste 98.6 0.718
20 Matupá 98.6 0.716
Nesse relatório foram realizadas manipulações de dados para obter informações do estado do Mato Grosso, como PIB per capita, , IDHM, e taxas de Escolarização. A observação de municípios com altos índices de desenvolvimento humano (IDH) associados a taxas de escolarização relativamente baixas levanta questões importantes sobre a eficácia do sistema educacional em transformar a qualidade de vida. A necessidade de abordagens inovadoras e estratégias específicas para melhorar o acesso à educação e aprimorar a qualidade do ensino torna-se evidente.
A análise do Produto Interno Bruto (PIB) per capita proporciona uma visão valiosa sobre a distribuição de riqueza, destacando a importância de políticas econômicas inclusivas. A conexão entre a distribuição de recursos, tanto em termos de IDH quanto de PIB, destaca a interdependência desses indicadores, enfatizando a necessidade de uma abordagem integrada para impulsionar o desenvolvimento.
O Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDHM), ao incorporar aspectos de educação, saúde e renda, oferece uma perspectiva holística do desenvolvimento humano. A identificação de áreas específicas que demandam políticas públicas direcionadas é crucial para promover um crescimento equitativo e sustentável.
BRASIL ESCOLA. Paloma Guitarra. Disponivel em: https://brasilescola.uol.com.br/brasil/mato-grosso.htm
Acesso em: 27 de nov de 2023
O DOCUMENTO.Segundo estado com maior PIB per capita, Mato Grosso ocupa
11ª posição no ranking do IDH Disponivel em: https://odocumento.com.br/segundo-estado-com-maior-pib-per-capita-mato-grosso-ocupa-11a-posicao-no-ranking-do-idh/
Acesso em: 26 de nov de 2023
MENEZES, Ebenezer Takuno de. Verbete taxa de escolarização. Dicionário
Interativo da Educação Brasileira - EducaBrasil. São Paulo: Midiamix
Editora, 2001. Disponível em https://www.educabrasil.com.br/taxa-de-escolarizacao/.
Acesso em 29 nov 2023.
Utilizei os dados obtidos através Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE), que é uma fonte confiável de informações e
estatística no Brasil. Através da função readxl foram carregados os
dados da planilha do Excel. Em seguida usei a função kableExtra para
criar e organizar a tabela das 10 primeiras linhas dos meus dados, como
também organizar o summary dos dados. Por fim adcionei o
ggplot para gerar gráficos com base nos meus dados. O banco
de dados está aberto para consultas em: https://www.ibge.gov.br/cidades-e-estados/mt/
Na elaboração desse relatório fiz a utilização dos pacotes abaixo para a formar tabelas e graficos, para que assim eucomsiguisse fazer minhas ánalises com base nos meus dados.
library(ggplot2)
library(readxl)
library(dplyr)
library(kableExtra)
ggplot2 -> A função ggplot2 é usada para a
criação de gráficos como gráficos de dispersão, gráficos de barras,
gráficos de linha, gráficos de boxplot, entre outros.
readxl -> A função readxl serve para ler dados do
Exel.
dplyr -> O dplyr é uma biblioteca em R que
simplifica e agiliza a manipulação, transformação e resumo de dados de
maneira eficaz.
kableExtra -> O kableExtra é uma extensão da
biblioteca knitr no R, usada para criar relatórios dinâmicos e
documentos que mesclam texto, código e resultados de análise.
library(ggplot2)
top5_municipios <- dados %>%
arrange(desc(IDHM)) %>%
head(5)
ggplot(top5_municipios, aes(x = reorder(Municipios, IDHM), y = IDHM, fill = Municipios)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Municipios com maiores IDHM", x = "IDHM", y = "Municipio") +
scale_fill_discrete() +
coord_flip()
top5_maior_idhm <- head(dados[order(dados$IDHM, decreasing = TRUE), ], 5)
library(ggplot2)
library(plotly)
grafico_interativo <- ggplot(top5_maior_idhm, aes(x = IDHM, y = PIBPC, label = Municipios)) +
geom_point() +
geom_text(hjust = 1, vjust = 1) +
labs(title = "Relação entre IDHM e PIBPC para os 5 Maiores IDHM",
x = "IDHM", y = "PIBPC") +
facet_wrap(~Municipios, scales = "free") +
theme_minimal()
grafico_interativo_plotly <- ggplotly(grafico_interativo)
grafico_interativo_plotly
media_mato_grosso <- 0.808
media_pais <- 0.754
medias <- data.frame(
Categoria = c("Mato Grosso", "Media Nacional"),
Media_IDH = c(media_mato_grosso, media_pais)
)
library(ggplot2)
ggplot(medias, aes(x = Categoria, y = Media_IDH, fill = Categoria)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(
title = "Media do IDHM de Mato Grosso vs. IDH Nacional",
y = "Media IDH",
x = "",
fill = ""
) +
theme_minimal()
library(readxl)
library(ggplot2)
caminho_arquivo <- 'C:/Users/eonie/Desktop/Relatorio/RelatorioMT.xlsx'
# Carregar os dados do arquivo Excel
dados <- read_excel(caminho_arquivo)
dados_ordenados <- dados[order(-dados$IDHM), ]
top_20_municipios <- head(dados_ordenados, 20)
# Substitua 'sua_media_nacional' pelo valor desejado da média nacional e converta para número
media_nacional_idhm <- as.numeric("0.754")
p <- ggplot(top_20_municipios, aes(x = reorder(Municipios, -IDHM), y = IDHM)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "#4b0081") +
labs(title = "Top 20 Municipios comparado com a Media do IDH Nacional",
x = "Municipio",
y = "IDHM") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
p + geom_hline(yintercept = media_nacional_idhm, linetype = "dashed", color = "black") +
annotate("text", x = 1, y = media_nacional_idhm, label = "M: 0.754", vjust = -0.5, color = "black")