A segurança no trânsito é um tema de crescente importância para a sociedade e para as autoridades de trânsito. O aumento das infrações de trânsito não apenas compromete a segurança dos usuários das vias, mas também contribui para o congestionamento e aumento do custo de manutenção de um veículo. Com a crescente complexidade das cidades e o aumento do número de veículos, entender as infrações de trânsito pode ajudar a desenvolver estratégias eficazes de prevenção e para melhorar a gestão do tráfego.
O objetivo deste estudo é analisar os dados fornecidos pela prefeitura do Recife sobre infrações de trânsito ocorridas nos primeiros 70 dias de 2024. Compreender as quando são mais comuns e em que locais elas mais acontecem pode ajudar a entender e previnir os tipos mais comuns. Esse conhecimento é essencial tanto para a formulação de políticas públicas eficazes quanto para o planejamento de ações direcionadas que visem a redução das infrações e o aumento da segurança viária.
Para abordar esta análise, usaremos um dataset contendo informações detalhadas sobre as infrações de trânsito ocorridas no in1cio de 2024. Os dados incluem o horário e o dia da semana em que as infrações ocorreram, o tipo de infração, e o local da ocorrência.
Nossa abordagem metodológica incluirá:
Exploração e Limpeza de Dados: Realizar a limpeza inicial dos dados para garantir que estejam prontos para análise. Isso inclui o tratamento de valores ausentes, a padronização dos formatos e a verificação de inconsistências. Análise Descritiva: Realizar uma análise descritiva para identificar as tendências gerais nas infrações. Isso incluirá a visualização da frequência de infrações ao longo do tempo e a distribuição por tipo de infração. Análise Temporal e Espacial: Examinar padrões temporais (por exemplo, variações por hora e dia) e espaciais (por exemplo, locais com maior incidência de infrações).
A análise será conduzida utilizando técnicas estatísticas e de visualização de dados para obter uma compreensão detalhada das infrações de trânsito. As técnicas incluem:
Análise de Séries Temporais: Para identificar padrões de variação das infrações ao longo do tempo, como a diferença entre dias e horários do dia. Mapeamento Espacial: Demonstrar quais localidades tiveram a maior incidência de infrações. Análise de Frequência: Examinar a frequência dos diferentes tipos de infrações.
A análise das infrações de trânsito oferece uma série de benefícios para os potenciais clientes, como autoridades de trânsito, planejadores urbanos e gestores de segurança pública:
Melhoria na Gestão do Tráfego: A identificação de horários e locais com alta incidência de infrações pode ajudar a direcionar os recursos para as áreas mais críticas e melhorar o planejamento do tráfego. Desenvolvimento de Políticas Públicas: Dados precisos sobre o tipo de infração e seus responsáveis podem auxiliar na formulação de políticas mais eficazes e na implementação de campanhas de conscientização direcionadas.
Dplyr Utilizado para manipular e transformar dados, por possuir uma série de funções que facilitam a filtragem, seleção e ordenação.
ggplot2
Utilizado para construir os gráficos que demonstram relações entre os dados apresentados.
Utilizada para colorir os gráficos.
Utilizado para demonstrar tanto os códigos utilizados, quanto as explicações e texto escrito e gráficos, utilizando marcações e convertendo o arquivo para HTML.
Utilizado para a manipulação e conversão de alguns valores da tabela para datas, o que facilita o entendimento e o trabalho com eles.
Utilizado para poder integrar os códigos com os textos, e gerar o arquivo final no Rmarkdown.
Esta biblioteca serve como leitor de dados, e possui várias funções, sendo utilizada neste documento para fazer a exposição do dataset.
O dataset utilizado foi obtido por meio do site da prefeitura do Recife, no link a seguir: http://dados.recife.pe.gov.br/dataset/registro-das-infracoes-de-transito/resource/4adf9430-35a5-4e88-8ecf-b45748b81c7d