In curso-r/basesCursoR: Bases Usadas nos Cursos da Curso-R

COVID-19

Descrição: número de casos e óbitos diários por COVID no Brasil por município.

Principais variáveis:

• Número de casos e óbitos diários por COVID
• Município, estado e população do município
• Data
• Latitude e longitude de cada município (centróide)

Principais características

• Séries temporais
• Dados geográficos
• Oportunidade para construção de mapas

Sugestões de análises

• Visualizar as séries de casos e óbitos por município
• Prever o número de óbitos no próximo mês

Secretaria de Segurança Pública (SSP) de São Paulo

Descrição: número de ocorrências mensais de diversos crimes de 2002 a 2020 (abril) no nível delegacia para todo o Estado de São Paulo.

Principais variáveis:

• Número de ocorrências mensais (furtos, roubos, homicídios etc)
• Delegacia onde a ocorrência foi registrada
• Município e região do estado da delegacia
• Mês e ano

Principais características

• Séries temporais
• Dados geográficos
• Oportunidade para construção de mapas

Sugestões de análises

• Visualizar as séries de criminalidade
• Avaliar se os níveis de criminalidade mudaram durante a quarentena

Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (CETESB)

Descrição: concentração horária de alguns poluentes em algumas estações de monitoramento na Região Metropolitana de São Paulo de jan/2017 a mai/2020.

Principais variáveis:

• Concentração horária de CO, NO, NO2, O3 e MP10
• Data e hora da medição
• Estação de monitoramento
• Latitude e longitude das estações de monitoramento

Principais características

• Séries temporais
• Oportunidade para construção de mapas
• Oportunidade para vários tipos de sumarização (dado que as medidas são horárias)

Sugestões de análises

• Visualizar cada uma das séries de poluentes
• Avaliar se os níveis de poluição mudaram durante a quarentena

Análise de Crédito

Descrição: base com características de clientes que solicitaram empréstimo em uma financeira.

Principais variáveis:

• Classificação de cliente bom/ruim
• Variáveis demográficas e financeiras do cliente
• Tempo e valor do empréstimo solicitado

Principais características

• Oportunidade de modelagem preditiva
• Problema de classificação (cliente bom/cliente ruim)
• Variáveis explicativas númericas e categóricas

Sugestões de análises

• Avaliar quais características definem um cliente bom ou ruim
• Construir um modelo para prever clientes bons e ruins

Pokémon

Descrição: base com os status base de todos os pokémon da primeira à sétima geração.

Principais variáveis:

• Nome, tipo e geração de cada pokémon
• Status base (altura, peso, hp, ataque, defesa etc)
• Cor base e imagem de cada pokémon

Principais características

• Tema leve e descontraído (caso o mundo já esteja pesado demais)
• Oportunidade de trabalhar com cores e imagens
• Variáveis explicativas númericas e categóricas
• Você vai ser uma/um dos únicas(os) a escolher essa base

Sugestões de análises

• Análise descritiva dos pokémon, por tipo e/ou geração
• Analisar quais características estão correlacionadas (por exemplo, pokémon altos e pesados tendem a ter defesa maior?)

Sua base

Você também pode usar uma base sua na entrega final. Só não se esqueça de descrever bem o problema e as variáveis envolvidas.

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