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Explorando Dados de Mobilidade com R

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Oficina explorando dados de mobilidade urbana utilizando a linguagem R e o ambiente RStudio.

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Explorando Dados de Mobilidade com R

  1. 1. Dados de mobilidade urbana com R EXPLORANDO DADOS DE MOBILIDADE URBANA COM R 26/nov/2017 13h30 - 15h00 FAAP - Sala 4 108 <Haydée Svab>
  2. 2. Dados de mobilidade urbana com R Fonte: http://mediamatters.org/research/2012/10/01/a-history-of-dishonest-fox-charts/190225
  3. 3. Dados de mobilidade urbana com R Fonte: http://mediamatters.org/research/2012/10/01/a-history-of-dishonest-fox-charts/190225
  4. 4. Dados de mobilidade urbana com R Fonte: http://www1.folha.uol.com.br/poder/2016/04/1759342-lula-e-marina-lideram-corrida-para-2018-tucanos-despencam.shtml
  5. 5. Dados de mobilidade urbana com R Fonte: https://www.facebook.com/photo.php?fbid=1053446014720706&set=pb.100001659537166.-2207520000.1485369941.&type=3&theater
  6. 6. Dados de mobilidade urbana com R Dado coletado / levantado / medido Dado processado Resultados computacionais Interpretação Texto Final AUTOR(A)
  7. 7. Dados de mobilidade urbana com R Dado coletado / levantado / medido Dado processado Resultados computacionais Interpretação Texto Final AUTOR(A) LEITOR(A)
  8. 8. Dados de mobilidade urbana com R Fontes: http://g1.globo.com/sao-paulo/noticia/2015/11/prefeitura-diz-que-mortes-no-transito-de-sp-cairam-em-comparacao-2014.html https://catracalivre.com.br/geral/cidadania/indicacao/folha-mostra-que-russomano-manipula-dados-sobre-morte-no-transito/
  9. 9. Dados de mobilidade urbana com R pacotes instalados e habilitados? setting working directory feito? base a ser trabalhada no local certo? .: Ler base de dados: READ! read.table() read.csv() read.csv2() ...
  10. 10. Dados de mobilidade urbana com R #dica: HELP é seu amigo! nome_do_data_frame$nome_da_variavel[linha] data_frame$variavel = NULL para apagar variável <- para atribuir rm() para apagar objeto + para somar - para subtrair * para multiplicar / para dividir # para comentar
  11. 11. Dados de mobilidade urbana com R Sintaxe no dplyr Conector: %>%
  12. 12. Dados de mobilidade urbana com R Mais um pouco de sintaxe… no ggplot aes: define as principais variáveis para compor o gráfico labs: define rótulos de eixos, título, subtítulo scale: define parâmetros de escala x_lim e y_lim: define limites dos eixos geom_point: indica que o tipo de gráfico desejado é de pontos geom_line: indica que o tipo de gráfico desejado é de linhas Conector: +
  13. 13. Dados de mobilidade urbana com R Ler, totalizar e plotar o total mortes_transito <- read.csv("mortes-transito-2005-2015.csv", header = TRUE, sep = ",", dec = ".", quote = '"') mortes_transito <- mortes_transito %>% mutate (TOTAL = AC_PEDESTRE + AC_CICLISTA + AC_MOTOCICLISTA + AC_MOTOR_PASSAG) plot1 <- ggplot(mortes_transito) + scale_x_discrete(limits = c(2005:2015)) + scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1600, 200)) + geom_point(aes(x=ANO, y=TOTAL), color = 'black') + geom_line(aes(x=ANO, y=TOTAL), color = 'black') + labs(x = "ano", y = "Número de mortes", title = "Quantidade de mortes no trânsito entre 2005 e 2015")) Resumindo...
  14. 14. Dados de mobilidade urbana com R Tendência estimada em 2014 mortes_transito2014 <- mortes_transito %>% filter(ANO<2015) %>% select(ANO, TOTAL) modelo_2005a2014 <- lm(mortes_transito2014$TOTAL ~ mortes_transito2014$ANO) b <- coefficients(modelo_2005a2014)[1] a <- coefficients(modelo_2005a2014)[2] plot2 <- ggplot(mortes_transito) + ylim(0,max(1600)) + scale_x_discrete(limits = c(2005:2015)) + geom_point(aes(x=ANO, y=TOTAL), color = 'black')+ geom_line(aes(x=ANO, y=TOTAL), color = 'black') + labs(x = "ano", y = "Número de mortes", title = "Quantidade de mortes no trânsito entre 2005 e 2015") + geom_abline(aes(intercept = b, slope = a), color = 'purple')) Resumindo...
  15. 15. Dados de mobilidade urbana com R Avaliando 2015 mortes_transito <- mortes_transito %>% mutate(VAR_ANO_ANTERIOR = (TOTAL/lag(TOTAL))-1) no_mortes_previsao_2015 <- (a*(2015)+b) queda_percent_esperada <- (no_mortes_previsao_2015 / mortes_transito$TOTAL[mortes_transito$ANO==2014])-1 queda_percent_ocorrida <- mortes_transito$VAR_ANO_ANTERIOR[mortes_transito$ANO==20 15] diferenca = queda_percent_ocorrida - queda_percent_esperada Resumindo...
  16. 16. Dados de mobilidade urbana com R MORTES NO TRÂNSITO NO MUNICÍPIO DE SÃO PAULO Ano Total Nº acidentes pedestres Nº acidentes ciclistas Nº acidentes motociclist as Nº acidentes mot. e passag. Razão do Total (Anox / Ano(x-1) ) Variação em relação ao ano anterior (Razão - 1) 2005 1505 748 93 345 319 2006 1487 734 84 380 289 98,8% -1,20% 2007 1566 736 83 466 281 105,3% 5,31% 2008 1463 670 69 478 246 93,4% -6,58% 2009 1382 671 61 428 222 94,5% -5,54% 2010 1357 630 49 478 200 98,2% -1,81% 2011 1365 617 49 512 187 100,6% 0,59% 2012 1231 540 52 438 201 90,2% -9,82% 2013 1152 514 35 403 200 93,6% -6,42% 2014 1249 555 47 440 207 108,4% 8,42% 2015 992 419 31 370 172 79,4% -20,58% Obs.: Os dados entre 2000 e 2004 não são mais considerados em relatórios oficiais, por não serem comparáveis em razão de divergências nas medições Fonte: http://www.cetsp.com.br/media/468500/acidentesdetransitofataisanual2015.pdf
  17. 17. Dados de mobilidade urbana com R MORTES NO TRÂNSITO NO MUNICÍPIO DE SÃO PAULO Ano Total Razão do Total (Anox / Ano(x-1) ) Possível efeito da redução de velocidades 2005 1505 2006 1487 98,8% 2007 1566 105,3% 2008 1463 93,4% 2009 1382 94,5% 2010 1357 98,2% 2011 1365 100,6% 2012 1231 90,2% 2013 1152 93,6% 2014 1249 108,4% 2015* 1155 92,5% -7,53% 2015 (real) 992 79,4% (20,58% - 7,53%) = 13,05% Obs.: Os dados entre 2000 e 2004 não são mais considerados em relatórios oficiais, por não serem comparáveis em razão de divergências nas medições
  18. 18. Dados de mobilidade urbana com R MORTES NO TRÂNSITO NO MUNICÍPIO DE SÃO PAULO Ano Total Razão do Total (Anox / Ano(x-1) ) Possível efeito da redução de velocidades 2005 1505 2006 1487 98,8% 2007 1566 105,3% 2008 1463 93,4% 2009 1382 94,5% 2010 1357 98,2% 2011 1365 100,6% 2012 1231 90,2% 2013 1152 93,6% 2014 1249 108,4% 2015* 1155 92,5% -7,53% 2015 (real) 992 79,4% (992-1155)/1249 = -13,05% Obs.: Os dados entre 2000 e 2004 não são mais considerados em relatórios oficiais, por não serem comparáveis em razão de divergências nas medições
  19. 19. Dados de mobilidade urbana com R MORTES NO TRÂNSITO NO MUNICÍPIO DE SÃO PAULO Ano Nº Acidentes Marginal Tietê Razão do Total (Anox / Ano(x-1) ) Possível efeito da redução de velocidades Nº Acidentes Marginal Pinheiros Razão do Total (Anox / Ano(x-1) ) Possível efeito da redução de velocidades 2007 49 34 2008 63 30 2009 52 30 2010 59 23 2011 56 27 2012 49 24 2013 39 24 2014 40 33 2015* 43 107,5% 2015 30 75% (-25% - 7,5%) = -32,5% 19 57,6% -56,6%
  20. 20. Dados de mobilidade urbana com R Estrutura de uma análise de dados 1) Definição da pergunta 2) Definição do banco de dados ideal 3) Determinação / descoberta dos dados a que você consegue ter acesso 4) Obtenção dos dados 5) Limpeza do banco de dados 6) Análises exploratórias (estatísticas descritivas) 7) Modelagem (estatística preditiva) 8) Interpretação de resultados 9) Questionamento dos resultados 10) Síntese dos resultados (relatórios, artigos, etc.)
  21. 21. Dados de mobilidade urbana com R ● Transparência: da(s) base(s) de dados, dos cálculos feitos, dos resultados obtidos e das premissas que basearam a interpretação ● Reprodutibilidade: escreva o código de tudo o que fizer e comente para que outras pessoas (ou você, mais tarde) entendam o que foi feito ● Créditos: dê créditos a autores(as) e cite as fontes consultadas Resultados Maior chance de impacto Credibilidade do seu trabalho #dica <3 Use licenças livres Recomendações
  22. 22. Dados de mobilidade urbana com R Quer olhar alguma via em específico? Que tal as Marginais? read.csv("mortes-transito-2007-2015_vias.csv") Agora é com vocês!!! Indo além...
  23. 23. Dados de mobilidade urbana com R Muito obrigada!!! Uma boa notícia: estamos fundando o Rladies São Paulo!!! Haydée Svab CEO ASK-AR co-fundadora PoliGNU membro da Transparência Hacker @hsvab hsvab@hsvab.eng.br

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