Fale sobre a importância da ciência de dados para a economia: Mencione exemplos. O que é tidyverse? Explique as seguintes funções: select e filter.
A ciência de dados tem papel fundamental na economia porque permite transformar grandes volumes de informações em insights úteis para tomada de decisão. Hoje, bancos, governos e empresas usam dados para prever cenários econômicos, fazer análise de conjuntura, modelagem, previsões financeiras, identificar riscos e oportunidades, além de formular políticas públicas mais eficientes.
Já o tidyverse é um conjunto de pacote do RStudio que facilita a criação de Data Frames. A função select serve para selecionar colunas em banco de dados, já o filter serve para filtrar as linhas.
Em que sentido o R e Python são softwares de código aberto e softwares livres?
No sentido em que são uma IDE, com códigos aberto significa que o código-fonte do programa está disponível para qualquer pessoa visualizar, modificar e distribuir. No caso do R e do Python, podemos acessar o código, entender como cada função foi construída, propor melhorias e até criar versões modificadas. Um exemplo do Python, podemos estar utilizando, além do seu programa, claro, alternativas facilitadas e também abertas como Jupyter, Google Colab, entre outros.
Pacotes do R e bibliotecas do Python são mantidos por comunidades abertas. Qualquer desenvolvedor pode sugerir mudanças, corrigir erros ou criar novas funcionalidades.
Monte uma tabela comparando as inflações (IPCA) de Pernambuco e Bahia. Use ferramentas do tidyverse na montagem da tabela.
library(tidyverse)
── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.2
✔ ggplot2 3.5.2 ✔ tibble 3.3.0
✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
✔ purrr 1.1.0
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
Iniciei com o comando Library para facilitar nos demais códigos, sendo esses que irei utilizar: com certeza o tidyverse assim como a questão manda, sidrar e lubridate, e ggplot2 para a montagem dos gráficos na próxima questão.
Agora vou realizar a comparação das inflações nos estados PE e BA, e o arquivo se dá pelo nome da própria tabela = tabela7060
pe ba
1 0.05 0.05
2 -0.09 0.29
3 -0.29 -0.17
4 0.21 0.84
5 0.63 0.13
6 0.74 0.96
Use webscraping para pegar dados sobre PIB e PIB per capita. Monte uma tabela no R com os dados coletados e apresente um gráfico usando ggplot2 com os valores do pib per capita.
Nível Territorial (Código) Nível Territorial Unidade de Medida (Código)
1 1 Brasil 1550
2 1 Brasil 1550
3 1 Brasil 1550
4 1 Brasil 1550
5 1 Brasil 1550
6 1 Brasil 1550
7 1 Brasil 1550
8 1 Brasil 1550
9 1 Brasil 1550
10 1 Brasil 1550
11 1 Brasil 1550
12 1 Brasil 1550
13 1 Brasil 1550
14 1 Brasil 1550
15 1 Brasil 1550
16 1 Brasil 1550
17 1 Brasil 1550
18 1 Brasil 1550
19 1 Brasil 1550
20 1 Brasil 1550
21 1 Brasil 1550
22 1 Brasil 1550
23 1 Brasil 1550
24 1 Brasil 1550
25 1 Brasil 1550
26 1 Brasil 1550
27 1 Brasil 1550
28 1 Brasil 38
29 1 Brasil 38
30 1 Brasil 38
31 1 Brasil 38
32 1 Brasil 38
33 1 Brasil 38
34 1 Brasil 38
35 1 Brasil 38
36 1 Brasil 38
37 1 Brasil 38
38 1 Brasil 38
39 1 Brasil 38
40 1 Brasil 38
41 1 Brasil 38
42 1 Brasil 38
43 1 Brasil 38
44 1 Brasil 38
45 1 Brasil 38
46 1 Brasil 38
47 1 Brasil 38
48 1 Brasil 38
49 1 Brasil 38
50 1 Brasil 38
51 1 Brasil 38
52 1 Brasil 38
53 1 Brasil 38
54 1 Brasil 38
Unidade de Medida Valor Brasil (Código) Brasil Variável (Código)
1 Milhões de Reais 854764.00 1 Brasil 9808
2 Milhões de Reais 952089.00 1 Brasil 9808
3 Milhões de Reais 1002351.00 1 Brasil 9808
4 Milhões de Reais 1087710.00 1 Brasil 9808
5 Milhões de Reais 1199092.00 1 Brasil 9808
6 Milhões de Reais 1315755.00 1 Brasil 9808
7 Milhões de Reais 1488787.00 1 Brasil 9808
8 Milhões de Reais 1717950.00 1 Brasil 9808
9 Milhões de Reais 1957751.00 1 Brasil 9808
10 Milhões de Reais 2170585.00 1 Brasil 9808
11 Milhões de Reais 2409450.00 1 Brasil 9808
12 Milhões de Reais 2720263.00 1 Brasil 9808
13 Milhões de Reais 3109803.00 1 Brasil 9808
14 Milhões de Reais 3333039.00 1 Brasil 9808
15 Milhões de Reais 3885847.00 1 Brasil 9808
16 Milhões de Reais 4376382.00 1 Brasil 9808
17 Milhões de Reais 4814760.00 1 Brasil 9808
18 Milhões de Reais 5331619.00 1 Brasil 9808
19 Milhões de Reais 5778953.00 1 Brasil 9808
20 Milhões de Reais 5995787.00 1 Brasil 9808
21 Milhões de Reais 6269328.00 1 Brasil 9808
22 Milhões de Reais 6592743.00 1 Brasil 9808
23 Milhões de Reais 6996861.00 1 Brasil 9808
24 Milhões de Reais 7394332.00 1 Brasil 9808
25 Milhões de Reais 7609597.00 1 Brasil 9808
26 Milhões de Reais 9012142.00 1 Brasil 9808
27 Milhões de Reais 10079677.00 1 Brasil 9808
28 Reais 5219.36 1 Brasil 9812
29 Reais 5729.02 1 Brasil 9812
30 Reais 5944.92 1 Brasil 9812
31 Reais 6359.80 1 Brasil 9812
32 Reais 6863.88 1 Brasil 9812
33 Reais 7433.48 1 Brasil 9812
34 Reais 8306.67 1 Brasil 9812
35 Reais 9471.66 1 Brasil 9812
36 Reais 10670.69 1 Brasil 9812
37 Reais 11700.13 1 Brasil 9812
38 Reais 12848.00 1 Brasil 9812
39 Reais 14358.06 1 Brasil 9812
40 Reais 16253.18 1 Brasil 9812
41 Reais 17254.08 1 Brasil 9812
42 Reais 19953.10 1 Brasil 9812
43 Reais 22310.38 1 Brasil 9812
44 Reais 24357.44 1 Brasil 9812
45 Reais 26761.53 1 Brasil 9812
46 Reais 28778.07 1 Brasil 9812
47 Reais 29622.87 1 Brasil 9812
48 Reais 30751.29 1 Brasil 9812
49 Reais 32126.50 1 Brasil 9812
50 Reais 33878.35 1 Brasil 9812
51 Reais 35566.77 1 Brasil 9812
52 Reais 36380.83 1 Brasil 9812
53 Reais 42893.72 1 Brasil 9812
54 Reais 47802.02 1 Brasil 9812
Variável Ano (Código) Ano PIB_Nominal
1 PIB - valores correntes 1996 1996 854764
2 PIB - valores correntes 1997 1997 952089
3 PIB - valores correntes 1998 1998 1002351
4 PIB - valores correntes 1999 1999 1087710
5 PIB - valores correntes 2000 2000 1199092
6 PIB - valores correntes 2001 2001 1315755
7 PIB - valores correntes 2002 2002 1488787
8 PIB - valores correntes 2003 2003 1717950
9 PIB - valores correntes 2004 2004 1957751
10 PIB - valores correntes 2005 2005 2170585
11 PIB - valores correntes 2006 2006 2409450
12 PIB - valores correntes 2007 2007 2720263
13 PIB - valores correntes 2008 2008 3109803
14 PIB - valores correntes 2009 2009 3333039
15 PIB - valores correntes 2010 2010 3885847
16 PIB - valores correntes 2011 2011 4376382
17 PIB - valores correntes 2012 2012 4814760
18 PIB - valores correntes 2013 2013 5331619
19 PIB - valores correntes 2014 2014 5778953
20 PIB - valores correntes 2015 2015 5995787
21 PIB - valores correntes 2016 2016 6269328
22 PIB - valores correntes 2017 2017 6592743
23 PIB - valores correntes 2018 2018 6996861
24 PIB - valores correntes 2019 2019 7394332
25 PIB - valores correntes 2020 2020 7609597
26 PIB - valores correntes 2021 2021 9012142
27 PIB - valores correntes 2022 2022 10079677
28 PIB per capita - valores correntes 1996 1996 854764
29 PIB per capita - valores correntes 1997 1997 952089
30 PIB per capita - valores correntes 1998 1998 1002351
31 PIB per capita - valores correntes 1999 1999 1087710
32 PIB per capita - valores correntes 2000 2000 1199092
33 PIB per capita - valores correntes 2001 2001 1315755
34 PIB per capita - valores correntes 2002 2002 1488787
35 PIB per capita - valores correntes 2003 2003 1717950
36 PIB per capita - valores correntes 2004 2004 1957751
37 PIB per capita - valores correntes 2005 2005 2170585
38 PIB per capita - valores correntes 2006 2006 2409450
39 PIB per capita - valores correntes 2007 2007 2720263
40 PIB per capita - valores correntes 2008 2008 3109803
41 PIB per capita - valores correntes 2009 2009 3333039
42 PIB per capita - valores correntes 2010 2010 3885847
43 PIB per capita - valores correntes 2011 2011 4376382
44 PIB per capita - valores correntes 2012 2012 4814760
45 PIB per capita - valores correntes 2013 2013 5331619
46 PIB per capita - valores correntes 2014 2014 5778953
47 PIB per capita - valores correntes 2015 2015 5995787
48 PIB per capita - valores correntes 2016 2016 6269328
49 PIB per capita - valores correntes 2017 2017 6592743
50 PIB per capita - valores correntes 2018 2018 6996861
51 PIB per capita - valores correntes 2019 2019 7394332
52 PIB per capita - valores correntes 2020 2020 7609597
53 PIB per capita - valores correntes 2021 2021 9012142
54 PIB per capita - valores correntes 2022 2022 10079677
PIB_Per_Capita
1 5219.36
2 5729.02
3 5944.92
4 6359.80
5 6863.88
6 7433.48
7 8306.67
8 9471.66
9 10670.69
10 11700.13
11 12848.00
12 14358.06
13 16253.18
14 17254.08
15 19953.10
16 22310.38
17 24357.44
18 26761.53
19 28778.07
20 29622.87
21 30751.29
22 32126.50
23 33878.35
24 35566.77
25 36380.83
26 42893.72
27 47802.02
28 5219.36
29 5729.02
30 5944.92
31 6359.80
32 6863.88
33 7433.48
34 8306.67
35 9471.66
36 10670.69
37 11700.13
38 12848.00
39 14358.06
40 16253.18
41 17254.08
42 19953.10
43 22310.38
44 24357.44
45 26761.53
46 28778.07
47 29622.87
48 30751.29
49 32126.50
50 33878.35
51 35566.77
52 36380.83
53 42893.72
54 47802.02
Nessa tabela precisei ir no site do SIDRA para realizar a raspagem de dados e passar para o código API, para assim montar a tabela com os dados coletados.
Agora, finalmente, criando o gráfico a partir dessa tabela. Estarei utilizando o ggplot2:
ggplot(tabela_pib, aes(x = Ano, y = PIB_Per_Capita)) +geom_line(color ="blue", size =1.2) +geom_point(color ="darkblue", size =2) +labs(title ="PIB per Capita ao longo dos anos",x ="Ano",y ="PIB per Capita (R$)" ) +theme_minimal()
Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
ℹ Please use `linewidth` instead.
