1.Introdução

Este relatório compara a variação mensal (Gráfico II) do IPCA e o valor acumulado (Gráfico I) entre os anos selecionados, utilizando uma base construída a partir de uma API do SIDRA para baixar a planilha, pretendendo mostrar as minhas habilidades em ETL ao professor. Sim, sei que poderia manipular a base inteira a partir da API construída sem me preocupar em exportar a planilha, utilizando a biblioteca “writexl”.

2.Definindo diretório do arquvio

getwd()

## [1] "E:/ufal/scripts"

setwd("E:/ufal/scripts")

3.Carregando as bibliotecas

library(sidrar)
library(writexl)
library(readr)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(stringr)
library(tsibble)
library(ggplot2)

4.Construindo uma API

Para a construção de uma API Sidra, entrei no site https://apisidra.ibge.gov.br/. Em seguida, segundo a tabela fornecida, utilizei o código “1737” para assim usar os parâmetros utilizados no script abaixo.

Confira os parâmetros utilizados: https://apisidra.ibge.gov.br/desctabapi.aspx?c=1737.

ipca_brasil <- get_sidra(
  api = "/t/1737/n1/1/v/69/p/all"
)

5.Exportando a planilha a partir da API construida

write.table(ipca_brasil, 
            file = "inflacao_ipca_var_mensal_brasil10.csv",
            sep = ",",
            row.names = FALSE, 
            fileEncoding = "UTF-8")

6.Importar dados

df <- read_csv("inflacao_ipca_var_mensal_brasil10.csv")

7.limpeza e preparação da coluna de datas

col_mes <- "Mês (Código)"

df_clean <- df %>%
mutate(
bruto = as.character(`Mês (Código)`),
Data = ym(bruto),
Ano  = year(Data),
Mes  = month(Data, label = TRUE, abbr = TRUE)
) %>%
filter(!is.na(Data))

8.Criar tsibble

ts_ipca <- df_clean %>%
as_tsibble(index = Data)

9.Selecionar anos específicos

ts_ipca_filtrado_ano_acumulado <- ts_ipca %>%
filter(Ano %in% c(2021, 2025))

10.Gráfico: IPCA acumulado no ano

ggplot(ts_ipca_filtrado_ano_acumulado, aes(x = Mes, y = Valor, group = Ano)) +
geom_line(color = "steelblue", linewidth = 1) +
geom_point(size = 1.4) +

# Adicionar percentual no gráfico
geom_text(
aes(label = sprintf("%.2f%%", Valor)),
vjust = -0.5,
size = 3.2
) +

facet_wrap(~ Ano, scales = "free_y") +
labs(
title = "IPCA – Acumulado no Ano",
subtitle = "Comparação entre anos selecionados",
x = "Mês",
y = "Variação Mensal (%)"
) +
theme_minimal(base_size = 10) +
theme(
strip.text = element_text(size = 12, face = "bold"),
plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
plot.subtitle = element_text(size = 16),
axis.text = element_text(size = 9),
axis.title = element_text(size = 9)
)

11 Conclusão (IPCA - Acumulado no Ano)

O IPCA (Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo) é o indicador oficial de inflação do Brasil. Portanto, mede a variação média dos preços de um conjunto de bens e serviços consumidos pelas famílias brasileiras. ele mostra quanto os preços subiram ou caíram de um mês para outro.

identificando a inflação e deflação:

IPCA > 0 -> Inflação
IPCA < 0 -> Deflação
IPCA ≈ 0 -> Estabilidade

Portanto, sempre que o ponto no gráfico estiver acima de 0%, há inflação. Por outro lado, quando estiver abaixo, é deflação, aí quando estiver tendendo a 0%, a inflação está estável.

Dessa forma, de acordo com a classificação acima, temos que, no ano de 2025 (ano atual em que estou construindo este projeto), a inflação acumulada no ano, comparada ao ano de 2021 (época da pandemia), permite notar o quanto os valores de alguns bens inflaram mês a mês em relação ao ano de 2025.

Fonte: https://www.ibge.gov.br/explica/inflacao.php

12.Transformação da série acumulada por ano em uma série mensal

ts_ipca_mes <- ts_ipca %>%
  group_by(Ano) %>%
  mutate(Valor_Mensal = Valor - lag(Valor, default = 0)) %>%
  ungroup()

13.Gráfico: IPCA Variação Mensal

#Selecionar anos específicos com o intuito observar a variação da inflação por mês
ts_ipca_filtrado <- ts_ipca_mes %>%
  filter(Ano %in% c(2021,2025))

ggplot(ts_ipca_filtrado, aes(x = Mes, y = Valor_Mensal, group = Ano)) +
  geom_line(color = "steelblue", linewidth = 1) +
  geom_point(size = 1.4) +
  
  # Adicionar percentual no gráfico
  geom_text(
    aes(label = sprintf("%.2f%%", Valor_Mensal)),
    vjust = -0.5,
    size = 3.2
  ) +
  facet_wrap(~ Ano, scales = "free_y") +
  labs(
    title = "IPCA – Variação Mensal",
    subtitle = "Comparação entre anos selecionados",
    x = "Mês",
    y = "Variação Mensal (%)"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 10) +
  theme(
strip.text = element_text(size = 12, face = "bold"),
plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
plot.subtitle = element_text(size = 16),
axis.text = element_text(size = 9),
axis.title = element_text(size = 9)
)

14.Conclusão (IPCA - Variação mensal da inflação)