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Este projeto realiza uma análise de trabalhadores em plataformas digitais utilizando dados da PNAD COVID-19, fornecidos pelo IBGE. A análise é implementada em R e utiliza pacotes específicos para manipulação e visualização de dados.

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PNADCovid_TrabalhadoresAPP

Descrição

Este projeto realiza uma análise de trabalhadores em plataformas digitais utilizando dados da PNAD COVID-19, fornecidos pelo IBGE. A análise é implementada em R e utiliza pacotes específicos para manipulação e visualização de dados.

Objetivos

  • Analisar o impacto da pandemia de COVID-19 no trabalho em plataformas digitais.
  • Explorar dados demográficos como idade, sexo, escolaridade e características do trabalho.

Como a Análise Funciona

1. Importação dos Dados

Os dados são importados diretamente da PNAD COVID-19 usando o pacote PNADcIBGE. Os dados carregados incluem informações como:

  • UF: Unidade da Federação.
  • A002: Idade.
  • A003: Sexo.
  • A004: Cor ou raça.
  • A005: Escolaridade.
  • C007: Realização de trabalho remunerado.
  • C007B: Trabalho em aplicativos de transporte ou entrega.
  • C007C: Trabalho em aplicativos de venda ou outros.
  • C008: Horas trabalhadas na semana de referência.
  • C009: Rendimento efetivo de todos os trabalhos.

2. Dicionário de Variáveis

Cada coluna dos dados é descrita e padronizada com base no dicionário da PNAD COVID-19. Isso permite facilitar a interpretação dos resultados e a criação de filtros.

3. Construção do Banco de Dados

Os dados são filtrados e manipulados para atender aos objetivos da análise. Por exemplo:

  • Filtragem de dados referentes aos meses de 2020.
  • Foco em indivíduos que realizam trabalhos em plataformas digitais, como aplicativos de transporte ou entrega.
  • Criação de variáveis derivadas para cálculo de estatísticas como rendimento médio e horas trabalhadas.

4. Análise Estatística

A análise utiliza os pacotes survey e srvyr para realizar cálculos de estimativas com pesos amostrais, garantindo que os resultados sejam representativos da população.

5. Visualização de Dados

Os gráficos são criados usando o pacote ggplot2 e suas extensões (ggrepel, gridExtra) para melhorar a apresentação. As visualizações incluem:

  • Distribuição de idade e sexo dos trabalhadores.
  • Comparação de rendimentos por categorias de trabalho.
  • Evolução do número de trabalhadores ao longo do tempo.

Requisitos do Sistema

  • R (versão 4.0 ou superior)
  • Pacotes R necessários:
    • tidyverse
    • PNADcIBGE
    • COVIDIBGE
    • knitr
    • gridExtra
    • ggrepel
    • survey
    • zoo
    • scales
    • srvyr

Instalação

  1. Clone o repositório:

    git clone https://github.com/seu-usuario/PNADCovid_TrabalhadoresAPP.git
    cd PNADCovid_TrabalhadoresAPP
  2. Instale os pacotes R necessários:

    install.packages(c("tidyverse", "PNADcIBGE", "COVIDIBGE", "knitr", "gridExtra", "ggrepel", "survey", "zoo", "scales", "srvyr"))

Uso

  1. Abra o arquivo PNADCovid_TrabalhadoresAPP.Rmd no RStudio ou outro editor de R Markdown.
  2. Execute as células para processar e analisar os dados.
  3. Visualize os resultados no relatório gerado em HTML.

Estrutura do Código

• Importação de bibliotecas e dados. • Manipulação de dados usando tidyverse e survey. • Visualização de dados com gráficos do ggplot2.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Siga os passos abaixo para colaborar:

  1. Faça um fork do repositório.
  2. Crie uma nova branch:
git checkout -b sua-feature
  1. Faça suas alterações e envie um pull request.

Embora o foco desta análise tenha sido uma extração de trabalhadores por meio de plataformas digitais, a estrutura pode ser aproveitada para diversos outros tipos de análises alterando as variáveis analisadas e aplicando filtros diferentes consultando as variáveis no Dicionário.

Licença

Este projeto está licenciado sob a MIT License.

Se precisar de mais detalhes ou quiser alterações específicas, é só avisar!

About

Este projeto realiza uma análise de trabalhadores em plataformas digitais utilizando dados da PNAD COVID-19, fornecidos pelo IBGE. A análise é implementada em R e utiliza pacotes específicos para manipulação e visualização de dados.

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