Centro Universitário Celso Lisboa
Professor: Adriano Lauro
Alunos: Elisa Reis - Nathan Willyan
Projeto: Análise de Dados
Aula de Programação fase 2
Folha de Pagamento e Projeções
library(readr)
library(readxl)
library(writexl)
library(openxlsx)
library(ggplot2)
library(readxl)
library(dplyr)
##
## Anexando pacote: 'dplyr'
## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:stats':
##
## filter, lag
## Os seguintes objetos são mascarados por 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
Carregando Planilhas
getwd()
## [1] "C:/Users/br_alpha/Downloads"
dir()
## [1] "~$stemas Lineares (2).pdf"
## [2] "02-arquivos-excel.zip"
## [3] "Adriano R.Rmd"
## [4] "Aula_02_Conhecimento_TGS (1).pdf"
## [5] "Aula_02_Conhecimento_TGS.pdf"
## [6] "Aula_02_Conhecimento_TGS.pptx"
## [7] "Autodesk_AutoCAD_2025_1_en-US_setup_webinstall.exe"
## [8] "Bar da Dorinha.pdf"
## [9] "Cap1_Como os sistemas transformam negócios.pdf"
## [10] "curso excel Elisa"
## [11] "desktop.ini"
## [12] "Engenharia Civil.pptx"
## [13] "f6ef1249d57ec38d4b93cd1f686cb0ca-1679cf9b6fb9b40f37d04f3ebf0ce484c9199e9a.zip"
## [14] "Fase 1 - Análise de Dados - Arthur.R"
## [15] "Folha-de-Pagamento--2-.Rmd"
## [16] "Folha de Pagamento (1).Rmd"
## [17] "Folha de Pagamento (2).Rmd"
## [18] "Folha de Pagamento.Rmd"
## [19] "Implementação da Automatização do Controle de Estoque de Vendas no Bar da Dorinha (1).pdf"
## [20] "Implementação da Automatização do Controle de Estoque de Vendas no Bar da Dorinha (2).pdf"
## [21] "Implementação da Automatização do Controle de Estoque de Vendas no Bar da Dorinha.pdf"
## [22] "invite.ics"
## [23] "Modelo_Projeto_Bar.docx"
## [24] "MSTeamsSetup.exe"
## [25] "Office2019KMSActivatorUltimate.1.4.taiwebs.com.rar"
## [26] "probabilidade.pdf"
## [27] "PROJETO - Bar da Dorinha - v.2.pdf"
## [28] "R-4.5.1-win.exe"
## [29] "RStudio-2025.05.1-513.exe"
## [30] "Salario_base2024.xlsx"
## [31] "Vendas2024.xlsx"
setwd("C:/Users/br_alpha/Desktop/Celso lisboa/Doc. Rstudio")
Importação dos Dados
salarios <- read_excel("Salario_base2024.xlsx")
vendas <- read_excel("Vendas2024.xlsx")
Estatísticas Descritivas
summary(salarios)
## Número de Inscrição Nome Sobrenome Setor
## Min. :101101 Length:22 Length:22 Length:22
## 1st Qu.:101106 Class :character Class :character Class :character
## Median :102112 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean :165105
## 3rd Qu.:201854
## Max. :303105
## Cargo Contrato Salario_base
## Length:22 Min. :2018-01-01 00:00:00 Min. :2000
## Class :character 1st Qu.:2019-10-01 00:00:00 1st Qu.:2000
## Mode :character Median :2019-10-01 00:00:00 Median :2000
## Mean :2019-12-11 22:54:32 Mean :2295
## 3rd Qu.:2020-03-01 00:00:00 3rd Qu.:2375
## Max. :2022-05-01 00:00:00 Max. :4000
summary(vendas)
## vendedor dias venda_diaria ano
## Min. :101101 Min. :2018-01-01 00:00:00 Min. : 9.79 Min. :2018
## 1st Qu.:101102 1st Qu.:2020-09-19 00:00:00 1st Qu.:133.27 1st Qu.:2020
## Median :101105 Median :2022-02-03 00:00:00 Median :254.06 Median :2022
## Mean :101234 Mean :2021-11-21 03:43:43 Mean :260.38 Mean :2021
## 3rd Qu.:101108 3rd Qu.:2023-03-15 00:00:00 3rd Qu.:373.85 3rd Qu.:2023
## Max. :102112 Max. :2024-03-30 00:00:00 Max. :838.42 Max. :2024
## mes
## Min. : 1.000
## 1st Qu.: 3.000
## Median : 7.000
## Mean : 6.548
## 3rd Qu.:10.000
## Max. :12.000
media_salario <- mean(salarios$Salario_base)
mediana_salario <- median(salarios$Salario_base)
desvio_padrao_salario <- sd(salarios$Salario_base)
cat("Média Salarial:", media_salario, "\n")
## Média Salarial: 2295.455
cat("Mediana Salarial:", mediana_salario, "\n")
## Mediana Salarial: 2000
cat("Desvio Padrão Salarial:", desvio_padrao_salario, "\n")
## Desvio Padrão Salarial: 610.6026
Distribuição de Salários por Cargo
ggplot(salarios, aes(x = Cargo, y = Salario_base)) +
geom_boxplot(fill = "skyblue") +
labs(title = "Distribuição de Salários por Cargo", x = "Cargo", y = "Salário Base")
Média Salarial por Setor
salarios %>%
group_by(Setor) %>%
summarise(Media_Salarial = mean(Salario_base)) %>%
ggplot(aes(x = Setor, y = Media_Salarial, fill = Setor)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Média Salarial por Setor", y = "Média Salarial")
Quantidade de Funcionários por Cargo
salarios %>%
count(Cargo) %>%
ggplot(aes(x = Cargo, y = n, fill = Cargo)) +
geom_bar(stat = "identity") +
labs(title = "Quantidade de Funcionários por Cargo", y = "Número de Funcionários")
