Projeto Final – Introdução ao R com Dashboard Shiny

Curso: Introdução ao R – Ciência de Dados

Este documento apresenta o roteiro completo do projeto final da disciplina, bem como orientações gerais e critérios de avaliação.

1. Descrição Geral do Projeto

Um estudo de caso: O tema é livre para o grupo escolher.

O trabalho envolve:

  • Obtenção e preparação dos dados;
  • Análise exploratória;
  • Elaboração de um relatório reprodutível;
  • Construção de um Dashboard interativo com Shiny;
  • Apresentação final dos resultados.

2. Roteiro do Trabalho

2.1 Obtenção dos Dados

O aluno deve selecionar ou construir um conjunto de dados.

Os dados podem ser:

  • Fonte pública (Kaggle, IBGE, geocensos etc.);
  • Fornecidos pelo professor;
  • Simulados pelo estudante.

Descrever claramente a origem dos dados e suas variáveis.

2.2 Limpeza e Preparação dos Dados

O estudante deverá explicar como:

  • Removeu ou tratou valores ausentes;
  • Padronizou tipos de variáveis;
  • Selecionou colunas relevantes;
  • Criou novas variáveis (Ex.: preço por metro quadrado);
  • Identificou outliers, caso existam.

2.3 Análise Exploratória

O estudante deve relatar:

  • Quais estatísticas descritivas foram calculadas;
  • Quais gráficos foram produzidos e por qual motivo;
  • Quais padrões foram observados nos dados;
  • Eventuais hipóteses sugeridas pelos gráficos.

2.4 Relatório Rmarkdown

O aluno deve explicar como estruturou o relatório analítico final, contendo:

  • Introdução;
  • Descrição dos dados;
  • Limpeza e preparação;
  • Análise exploratória;
  • Interpretação dos resultados;
  • Conclusões gerais.

Nesta seção, o aluno descreve a organização, sem incluir código ou gráficos.

2.5 Dashboard Shiny

O dashboard final deverá conter:

Elementos mínimos:

  • Um painel lateral com filtros (ex.: região, faixa de preço, número de quartos, área);
  • Um gráfico reativo principal (histograma, boxplot, dispersão ou barras);
  • Uma tabela reativa baseada nos filtros;
  • Um bloco de resumo estatístico com informações como média, mediana, mínimo e máximo dos preços filtrados.

Nesta seção, o estudante deve descrever:

  • Quais filtros foram escolhidos e por quê;
  • Qual tipo de gráfico foi utilizado;
  • Como a interatividade ajuda na análise;
  • Quais conclusões o usuário pode tirar ao manipular o dashboard.

2.6 Conclusões

O aluno deve escrever aqui uma síntese dos achados principais, discussões relevantes e sugestões de como os dados poderiam ser ampliados ou aprofundados.

3. Entregáveis do Projeto

O estudante deverá entregar:

  • Arquivo .Rmd (com código);
  • Versão renderizada em HTML ou PDF;
  • Arquivo app.R contendo o dashboard completo;
  • Uma apresentação final de até 30 minutos.

4. Critérios de Avaliação

A correção será realizada segundo os seguintes critérios:

4.1 Organização e limpeza dos dados — 20%

  • Clareza da documentação;
  • Pertinência das transformações realizadas;
  • Compreensão conceitual mostrada na explicação.

4.2 Análise exploratória — 20%

  • Coerência das estatísticas descritas;
  • Correção da interpretação dos gráficos.

4.3 Relatório Rmarkdown — 15%

  • Estrutura, clareza e reprodutibilidade;
  • Organização do texto.

4.4 Dashboard Shiny — 30%

  • Filtros funcionando;
  • Gráficos e tabelas reativas;
  • Qualidade da interface;
  • Clareza das descrições do aluno.

4.5 Apresentação — 15%

  • Didática;
  • Clareza ao explicar resultados;
  • coesão entre relatório, dashboard e conclusões.

5. Reflexão Final (opcional)

O estudante pode descrever brevemente: - O que aprendeu com o projeto;
- O que foi mais desafiador;
- O que faria diferente com mais tempo.