Sobre
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Sobre o Trabalho
Este dashboard apresenta uma anĂĄlise estatĂstica abrangente de dados sobre poluição do solo e seus impactos na saĂșde. O trabalho foi desenvolvido como parte das atividades acadĂȘmicas do curso de AnĂĄlise e Desenvolvimento de Sistemas, com foco na aplicação de tĂ©cnicas de anĂĄlise exploratĂłria de dados e visualização estatĂstica.
Objetivos do Trabalho:
- Analisar a distribuição de diferentes tipos de poluentes no solo
- Examinar as relaçÔes entre variåveis ambientais e contaminação
- Aplicar medidas estatĂsticas para caracterizar os dados
- Desenvolver visualizaçÔes informativas e interativas
- Demonstrar competĂȘncias em anĂĄlise de dados com R
Metodologia:
O trabalho utiliza tĂ©cnicas de estatĂstica descritiva, incluindo anĂĄlise de frequĂȘncias, medidas de tendĂȘncia central (mĂ©dia e mediana), medidas de dispersĂŁo (variĂąncia e desvio padrĂŁo), e visualizaçÔes grĂĄficas diversas como histogramas, boxplots, grĂĄficos de barras e densidade.
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Sobre Mim
Daniel Cristian Amorim Rocha
Aluno de AnĂĄlise e Desenvolvimento de Sistemas
Instituto Federal de RondĂŽnia - IFRO
Campus Ji-ParanĂĄ
Formação AcadĂȘmica: - Curso Superior de Tecnologia em AnĂĄlise e Desenvolvimento de Sistemas - Instituto Federal de Educação, CiĂȘncia e Tecnologia de RondĂŽnia
Ăreas de Interesse: - AnĂĄlise de Dados e Business Intelligence - Desenvolvimento de Sistemas Web - EstatĂstica Aplicada - Visualização de Dados - CiĂȘncia de Dados
CompetĂȘncias TĂ©cnicas: - Linguagem R para anĂĄlise estatĂstica - Desenvolvimento de dashboards interativos - Manipulação e visualização de dados - Programação em diversas linguagens - Metodologias de desenvolvimento de software
Este trabalho representa o desenvolvimento de habilidades em anĂĄlise exploratĂłria de dados, demonstrando a capacidade de extrair insights significativos de conjuntos de dados complexos e apresentĂĄ-los de forma clara e profissional.
1. Apresentação do CapĂtulo
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1.1 Entendendo a Base de Dados
Este conjunto de dados analisa os impactos da poluição do solo em diferentes regiĂ”es, relacionando-os com variĂĄveis ambientais e condiçÔes de saĂșde. As variĂĄveis incluem tipo de poluente, concentração, tipo de cultivo, pH, umidade, temperatura, entre outros fatores ambientais.
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Esta tabela interativa apresenta o dataset completo com todas as variåveis coletadas sobre poluição do solo. Permite explorar os dados brutos e identificar padrÔes iniciais através de filtros e ordenação.
1.2 Importando o Dataset
2. Estrutura dos Dados
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Este resumo estatĂstico fornece uma visĂŁo geral dos tipos de dados disponĂveis, valores mĂnimos, mĂĄximos e estatĂsticas bĂĄsicas como mĂ©dia e mediana. Ă fundamental para uma primeira inspeção da qualidade e distribuição dos dados.
2.1 Estrutura Sumarizada
Case_ID Date_Reported Region Country
Length:3000 Min. :2023-04-07 Length:3000 Length:3000
Class :character 1st Qu.:2023-10-07 Class :character Class :character
Mode :character Median :2024-04-04 Mode :character Mode :character
Mean :2024-04-04
3rd Qu.:2024-10-02
Max. :2025-04-06
Pollutant_Type Pollutant_Concentration_mg_kg Soil_pH
Length:3000 Min. : 5.03 Min. :4.500
Class :character 1st Qu.: 54.42 1st Qu.:5.457
Mode :character Median :104.08 Median :6.450
Mean :102.75 Mean :6.464
3rd Qu.:151.47 3rd Qu.:7.490
Max. :199.99 Max. :8.500
Temperature_C Humidity_% Rainfall_mm Crop_Type
Min. :10.00 Min. :20.00 Min. : 0.0 Length:3000
1st Qu.:18.50 1st Qu.:39.90 1st Qu.:100.6 Class :character
Median :27.00 Median :58.45 Median :199.0 Mode :character
Mean :27.23 Mean :58.22 Mean :200.3
3rd Qu.:35.83 3rd Qu.:76.80 3rd Qu.:299.8
Max. :45.00 Max. :95.00 Max. :399.7
Farming_Practice Nearby_Industry Water_Source_Type Soil_Texture
Length:3000 Length:3000 Length:3000 Length:3000
Class :character Class :character Class :character Class :character
Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
Soil_Organic_Matter_% Disease_Type Disease_Severity Health_Symptoms
Min. : 0.500 Length:3000 Length:3000 Length:3000
1st Qu.: 2.760 Class :character Class :character Class :character
Median : 5.130 Mode :character Mode :character Mode :character
Mean : 5.175
3rd Qu.: 7.550
Max. :10.000
Age_Group_Affected Gender_Most_Affected Mitigation_Measure Case_Resolved
Length:3000 Length:3000 Length:3000 Length:3000
Class :character Class :character Class :character Class :character
Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
Follow_Up_Required
Length:3000
Class :character
Mode :character
3. VariĂĄveis Qualitativas OrdinĂĄrias
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Este grĂĄfico de barras revela a frequĂȘncia de cada tipo de poluente no dataset, permitindo identificar quais contaminantes sĂŁo mais prevalentes nos casos estudados. A anĂĄlise ajuda a priorizar estudos e polĂticas de remediação.
3.1 Distribuição dos Tipos de Poluentes
4. VariĂĄveis Qualitativas Nominais
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O grĂĄfico de pizza demonstra a eficĂĄcia das açÔes de remediação, mostrando a proporção de casos de poluição que foram resolvidos versus aqueles que permanecem pendentes. Esta informação Ă© crucial para avaliar polĂticas ambientais.
4.1 Situação dos Casos
5. VariĂĄveis Quantitativas Discretas
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Esta anĂĄlise temporal revela tendĂȘncias na ocorrĂȘncia de diferentes tipos de poluição ao longo dos anos. Permite identificar se determinados contaminantes estĂŁo aumentando ou diminuindo, auxiliando no planejamento de polĂticas preventivas.
5.1 Casos por Ano e Tipo de Poluente
6. VariĂĄveis Quantitativas ContĂnuas
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A curva de densidade do pH revela a distribuição dos valores de acidez/alcalinidade do solo. As linhas de mĂ©dia e mediana ajudam a identificar a tendĂȘncia central e possĂvel assimetria na distribuição.
6.1 Distribuição do pH do Solo
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Estes gråficos mostram como diferentes poluentes se comportam em relação ao pH do solo, revelando se certos contaminantes tendem a ocorrer em solos mais åcidos ou alcalinos.
6.2 pH por Tipo de Poluente
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Esta visualização sobreposta permite comparar diretamente as distribuiçÔes de pH para todos os tipos de poluentes simultaneamente, facilitando a identificação de padrÔes e diferenças entre contaminantes.
6.3 Comparação Geral do pH
7. Medidas EstatĂsticas - Preparação dos Dados
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Esta tabela consolida as principais medidas estatĂsticas para todas as variĂĄveis numĂ©ricas do dataset, fornecendo uma base quantitativa para as anĂĄlises subsequentes de tendĂȘncia central e dispersĂŁo.
7.1 Preparação das Variåveis Numéricas
| Variavel | N | MĂ©dia | Mediana | Desvio PadrĂŁo | MĂnimo | MĂĄximo |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Matéria Orgùnica (%) | 3000 | 5.18 | 5.13 | 2.76 | 0.50 | 10.00 |
| Poluentes (mg/kg) | 3000 | 102.75 | 104.09 | 55.91 | 5.03 | 199.99 |
| Precipitação (mm) | 3000 | 200.32 | 199.00 | 115.27 | 0.00 | 399.70 |
| Temperatura (°C) | 3000 | 27.23 | 27.00 | 10.08 | 10.00 | 45.00 |
| Umidade (%) | 3000 | 58.22 | 58.45 | 21.36 | 20.00 | 95.00 |
| pH do Solo | 3000 | 6.46 | 6.45 | 1.17 | 4.50 | 8.50 |
8. Mediana
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Os boxplots com medianas destacadas revelam a tendĂȘncia central robusta de cada variĂĄvel, sendo especialmente Ășteis para dados com outliers. A mediana Ă© menos sensĂvel a valores extremos que a mĂ©dia.
8.1 AnĂĄlise da Mediana
9. MĂ©dia
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A média aritmética representa o valor central considerando todos os dados. Comparada com a mediana, ajuda a identificar assimetria nas distribuiçÔes.
9.1 AnĂĄlise da MĂ©dia
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Este ranking das médias facilita a comparação direta entre variåveis, mostrando quais apresentam valores centrais mais elevados no conjunto de dados.
9.2 GrĂĄfico de Barras das MĂ©dias
10. VariĂąncia
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A variùncia quantifica o grau de dispersão dos dados em relação à média. Valores maiores indicam maior variabilidade, o que pode sugerir heterogeneidade nas condiçÔes ambientais estudadas.
10.1 AnĂĄlise da VariĂąncia
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Este grĂĄfico boxplot permite comparar de forma visual qual variĂĄvel apresenta maior dispersĂŁo em torno da sua mĂ©dia (no caso, a precipitação), quais tĂȘm variação moderada (poluentes) e quais sĂŁo mais estĂĄveis (umidade), ajudando a entender onde as condiçÔes ambientais sĂŁo mais heterogĂȘneas ou mais constantes.
10.2 AnĂĄlise da VariĂąncia Boxplot
11. Desvio PadrĂŁo
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O desvio padrão indica o quanto os valores se afastam da média. Valores maiores indicam maior variabilidade nos dados.
11.1 AnĂĄlise do Desvio PadrĂŁo
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O desvio padrão, sendo a raiz quadrada da variùncia, oferece uma medida de dispersão na mesma unidade dos dados originais. Facilita a interpretação da variabilidade e comparação entre diferentes variåveis ambientais.
11.2 AnĂĄlise do Desvio PadrĂŁo
