Exercício 11 [R Markdown] - Mario
Mario Leandro Batista da Silva
2025-01-25
Introdução
Este relatório utiliza o dataset tweetsAmazonia.csv, que
contém tweets relacionados à Amazônia. O objetivo é realizar
manipulações de dados, criar tabelas interativas, apresentar equações
complexas e incluir figuras e referências em um formato organizado.
1. Manipulação de Dados
Carregando os Dados
O dataset fornecido será carregado diretamente, e as primeiras linhas serão exibidas para entender sua estrutura.
# Carregar o dataset obtendo as primeiras 1000 linhas
dados <- head(read.csv("tweetsAmazonia.csv", stringsAsFactors = FALSE), 1000)
# Exibir as primeiras linhas do novo dataframe
head(dados)## id conversation_id created_at
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## 1 2019-01-13 20:54:30 -300 2663964890 nelsonrabat
## 2 2019-01-13 17:53:38 -300 9,21801127322153E+017 _____insight
## 3 2019-01-13 17:13:02 -300 4497684585 maiconob45
## 4 2019-01-13 17:08:23 -300 7,73569207183213E+017 marinacomh
## 5 2019-01-13 15:47:28 -300 541156738 mariluparreiras
## 6 2019-01-13 15:45:45 -300 541156738 mariluparreiras
## name place
## 1 nelson rabat lemos
## 2 G.
## 3 Maicon Mauricio
## 4 marih 🇧🇷
## 5 #LulaRousseff #ComLulaEm2022
## 6 #LulaRousseff #ComLulaEm2022
## tweet
## 1 @FotosDeFatos daqui há alguns anos vai ser só um fiapo de rio, devido ao desmatamento que vão fazer na amazônia.....
## 2 Depois que São Paulo virar um deserto por conta do desmatamento da Amazônia, lembrem-se da família bolsonaro, mas também dos que votaram nele.
## 3 Recomeçou já o desmatamento descontrolado da Amazônia https://t.co/QvAXdwHBbP
## 4 tava conversando com o cara sentado do meu lado sobre o desmatamento da amazônia e ele pareceu ser legal até falar mal sobre stalin e no exato momento sorri falso e coloquei meus fones
## 5 @ONU_es @ONUHumanRights Dezenas de grileiros invadiram a Terra Indígena Uru-eu-wau-wau nos últimos dias, em área próxima ao município Jorge Teixeira (RO), a 322 km de Porto Velho. O DESMATAMENTO DA AMAZÔNIA É O GRANDE OBJETIVO … https://t.co/C4b1lZkCXX
## 6 @ONU_es @ONUHumanRights PROFESSOR INDÍGENA FOI ESPANCADO ATÉ À MORTE … E O DESMATAMENTO DA AMAZÔNIA É O GRANDE INTERESSE … https://t.co/GaNV5alHhI
## language
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## 2 pt
## 3 pt
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## 5 ['https://www1.folha.uol.com.br/amp/poder/2019/01/terra-indigena-e-invadida-por-grileiros-em-rondonia.shtml']
## 6 ['http://agenciabrasil.ebc.com.br/geral/noticia/2018-01/professor-indigena-e-morto-pauladas-em-santa-catarina?amp']
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## 4 https://twitter.com/marinacomh/status/1084542696197406722 False
## 5 https://twitter.com/MariluParreiras/status/1084522334344613888 False
## 6 https://twitter.com/MariluParreiras/status/1084521900389294080 False
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## 2 []
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## X.2 X.3 X.4 X.5 X.6 X.7 X.8 X.9 X.10 X.11 X.12 X.13 X.14 X.15 X.16 X.17 X.18
## 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## X.19
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## 3 NA
## 4 NA
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str(dados)## 'data.frame': 1000 obs. of 68 variables:
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## $ X.17 : int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
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## $ X.19 : int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...# Resumo estatístico
summary(dados)## id conversation_id created_at date
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##
##
## Raiva Antecipação Nojo Medo
## Length:1000 Length:1000 Length:1000 Length:1000
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## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## Alegria Tristeza Surpesa Confiança
## Length:1000 Length:1000 Length:1000 Length:1000
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## Negativo Positivo Neutro Sentiment
## Length:1000 Length:1000 Min. :0.000 Length:1000
## Class :character Class :character 1st Qu.:0.000 Class :character
## Mode :character Mode :character Median :1.000 Mode :character
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## 3rd Qu.:1.000
## Max. :1.000
##
## X X.1 X.2 X.3
## Length:1000 Min. :1 Min. :0 Length:1000
## Class :character 1st Qu.:1 1st Qu.:0 Class :character
## Mode :character Median :1 Median :0 Mode :character
## Mean :1 Mean :0
## 3rd Qu.:1 3rd Qu.:0
## Max. :1 Max. :0
## NA's :998 NA's :998
## X.4 X.5 X.6 X.7 X.8
## Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA
## 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA
## Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA
## Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN
## 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA
## Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA
## NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000
## X.9 X.10 X.11 X.12 X.13
## Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA
## 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA
## Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA
## Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN
## 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA
## Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA
## NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000
## X.14 X.15 X.16 X.17 X.18
## Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA Min. : NA
## 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA
## Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA Median : NA
## Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN Mean :NaN
## 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA
## Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA Max. : NA
## NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000 NA's :1000
## X.19
## Min. : NA
## 1st Qu.: NA
## Median : NA
## Mean :NaN
## 3rd Qu.: NA
## Max. : NA
## NA's :1000Manipulações Simples
Vamos filtrar os tweets que mencionam “Amazônia” e adicionar uma variável categórica de sentimento com base no texto.
# Filtrar tweets que mencionam "Amazônia"
dados_filtrados <- subset(dados, grepl("Amazônia", tweet, ignore.case = TRUE))
# Criar variável categórica (exemplo fictício)
dados_filtrados$sentimento <- ifelse(grepl("salvar|proteger", dados_filtrados$tweet, ignore.case = TRUE),
"Positivo",
ifelse(grepl("destruir|queimada", dados_filtrados$tweet, ignore.case = TRUE),
"Negativo", "Neutro"))
# Selecionar as colunas username, name, tweet, link, sentimento
dados_filtrados <- dados_filtrados[, c("username", "name", "tweet", "link", "sentimento")]
# Exibir o resultado
head(dados_filtrados)## username name
## 1 nelsonrabat nelson rabat lemos
## 2 _____insight G.
## 3 maiconob45 Maicon Mauricio
## 4 marinacomh marih 🇧🇷
## 5 mariluparreiras #LulaRousseff #ComLulaEm2022
## 6 mariluparreiras #LulaRousseff #ComLulaEm2022
## tweet
## 1 @FotosDeFatos daqui há alguns anos vai ser só um fiapo de rio, devido ao desmatamento que vão fazer na amazônia.....
## 2 Depois que São Paulo virar um deserto por conta do desmatamento da Amazônia, lembrem-se da família bolsonaro, mas também dos que votaram nele.
## 3 Recomeçou já o desmatamento descontrolado da Amazônia https://t.co/QvAXdwHBbP
## 4 tava conversando com o cara sentado do meu lado sobre o desmatamento da amazônia e ele pareceu ser legal até falar mal sobre stalin e no exato momento sorri falso e coloquei meus fones
## 5 @ONU_es @ONUHumanRights Dezenas de grileiros invadiram a Terra Indígena Uru-eu-wau-wau nos últimos dias, em área próxima ao município Jorge Teixeira (RO), a 322 km de Porto Velho. O DESMATAMENTO DA AMAZÔNIA É O GRANDE OBJETIVO … https://t.co/C4b1lZkCXX
## 6 @ONU_es @ONUHumanRights PROFESSOR INDÍGENA FOI ESPANCADO ATÉ À MORTE … E O DESMATAMENTO DA AMAZÔNIA É O GRANDE INTERESSE … https://t.co/GaNV5alHhI
## link sentimento
## 1 https://twitter.com/nelsonrabat/status/1084599599837442050 Neutro
## 2 https://twitter.com/_____insight/status/1084554086836514818 Neutro
## 3 https://twitter.com/MaiconOb45/status/1084543866341081088 Neutro
## 4 https://twitter.com/marinacomh/status/1084542696197406722 Neutro
## 5 https://twitter.com/MariluParreiras/status/1084522334344613888 Neutro
## 6 https://twitter.com/MariluParreiras/status/1084521900389294080 Neutro2. Tabela Interativa
Utilizamos o pacote DT para criar uma tabela interativa com opções de busca, ordenação e paginação.
library(DT)
datatable(
dados_filtrados,
options = list(pageLength = 5, autoWidth = TRUE),
caption = 'Tabela interativa de tweets sobre a Amazônia.'
)3. Equações Complexas
Abaixo estão cinco equações complexas escritas em LaTeX, com explicações detalhadas sobre seu significado.
1. Fórmula da Regressão Linear
A fórmula da regressão linear representa a relação entre uma variável dependente (\(Y\)) e uma ou mais variáveis independentes (\(X\)).
\[ Y = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon \]
- \(Y\): variável dependente (resultado esperado).
- \(\beta_0\): intercepto da reta (valor de \(Y\) quando \(X = 0\)).
- \(\beta_1\): coeficiente angular (inclinação da reta).
- \(X\): variável independente.
- \(\epsilon\): termo de erro.
2. Fórmula da Variância
A variância mede a dispersão dos valores de uma variável em relação à sua média.
\[ \sigma^2 = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i - \bar{X})^2 \]
- \(\sigma^2\): variância da amostra.
- \(n\): número de observações.
- \(X_i\): valor individual da variável.
- \(\bar{X}\): média dos valores.
3. Fórmula da Probabilidade Bayesiana
A probabilidade condicional de um evento \(A\) dado \(B\), amplamente utilizada em classificadores de texto.
\[ P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \]
- \(P(A|B)\): probabilidade de \(A\) ocorrer dado \(B\).
- \(P(B|A)\): probabilidade de \(B\) ocorrer dado \(A\).
- \(P(A)\): probabilidade de \(A\).
- \(P(B)\): probabilidade de \(B\).
4. Fórmula do TF-IDF
Essa fórmula calcula a relevância de uma palavra em um documento dentro de um conjunto de documentos, sendo amplamente usada em análise de texto.
\[ tfidf(t, d, D) = tf(t, d) \cdot idf(t, D) \]
- \(tf(t, d)\): frequência da palavra \(t\) no documento \(d\).
- \(idf(t, D)\): logaritmo inverso da frequência da palavra \(t\) em todos os documentos \(D\).
5. Fórmula da Distância Euclidiana
Essa fórmula mede a distância entre dois pontos \(p\) e \(q\) em um espaço \(n\)-dimensional.
\[ d(p, q) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (q_i - p_i)^2} \]
- \(d(p, q)\): distância entre os pontos \(p\) e \(q\).
- \(p_i\), \(q_i\): coordenadas dos pontos nos \(n\) eixos.
Essas equações representam conceitos fundamentais utilizados em estatística, aprendizado de máquina e ciência de dados.
4. Figuras
Data Science Lifecycle.
Advanced Data Science Concepts for Business
Professionals.
5. Referências
Wickham and Wickham (2016)
Wickham, Çetinkaya-Rundel, and Grolemund (2023)
Van Der Aalst and Aalst (2016)
Dhar (2013)
Baumer and Udwin (2015)
Baumer, Benjamin, and Dana Udwin. 2015. “R Markdown.”
Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics 7
(3): 167–77.
Dhar, Vasant. 2013. “Data Science and Prediction.”
Communications of the ACM 56 (12): 64–73.
Van Der Aalst, Wil, and Wil van der Aalst. 2016. Data Science in
Action. Springer.
Wickham, Hadley, Mine Çetinkaya-Rundel, and Garrett Grolemund. 2023.
R for Data Science. " O’Reilly Media, Inc.".
Wickham, Hadley, and Hadley Wickham. 2016. Data Analysis.
Springer.