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Análise de Crescimento Populacional de Municípios e Estados Brasileiros

Este projeto realiza uma análise da população de municípios e estados brasileiros de 1970 a 2021, abordando diversos aspectos como:

  • Estatísticas descritivas básicas (média, mediana, moda, desvio padrão, variância, quartis, etc.);
  • Análise de tendências temporais;
  • Distribuição da população;
  • Identificação de outliers;
  • Crescimento populacional por décadas e regiões;
  • Comparações entre estados e correlações entre ano e população.

Requisitos

Para rodar este projeto localmente, é necessário ter instalado:

  • Python 3.7 ou superior
  • Bibliotecas Python:
    • pandas
    • numpy
    • matplotlib
    • seaborn

Essas bibliotecas podem ser instaladas executando o seguinte comando:

pip install pandas numpy matplotlib seaborn

Dados Utilizados

Os dados de população são fornecidos em um arquivo CSV, contendo as colunas:

  • year: Ano do censo.
  • abbrev_state: Sigla do estado.
  • name_municipality: Nome do município.
  • population: População registrada.

Estrutura do Projeto

  • main.py: Arquivo principal do projeto que contém todas as análises e gráficos.
  • brasil_municipalities_population.csv: Arquivo com os dados de população de municípios e estados brasileiros.
  • README.md: Este arquivo, com orientações de como rodar o projeto.

Passos para Rodar o Projeto

git clone <URL_DO_REPOSITORIO>
cd nome_do_projeto

Instale dependências

Execute o seguinte comando para instalar as bibliotecas necessárias:

pip install pandas numpy matplotlib seaborn

Executando o Projeto

Você pode rodar o projeto de duas formas:

a)Jupyter Notebook

Se estiver usando o Jupyter Notebook, siga os passos abaixo:

  1. Inicie o Jupyter Notebook no terminal:
jupyter notebook
  1. Abra o arquivo populacao_municipios_brasil.ipynb e execute as células sequencialmente para gerar os gráficos e análises.

b)Arquivo Python

Se estiver rodando através de um arquivo Python, siga os passos:

  1. Certifique-se de que o arquivo main.py está no diretório do projeto.
  2. Execute o script no terminal:
python main.py

Análises Disponíveis

As análises disponíveis no projeto são as seguintes:

  1. Estatísticas Básicas: Média, mediana, moda, desvio padrão, variância e quartis para a população dos municípios ao longo dos anos.

  2. Tendências Temporais: Gráficos de linhas que mostram a evolução da população por estado e a comparação do crescimento populacional entre diferentes décadas.

  3. Distribuição da População: Histogramas e boxplots que visualizam a dispersão da população dos municípios e estados em determinados anos.

  4. Outliers: Identificação de municípios com populações extremamente altas ou baixas, com base em z-scores e análise de IQR.

  5. Comparações Regionais: Comparação da média populacional entre as regiões do Brasil e análise da proporção populacional de cada estado.

  6. Correlação entre Ano e População: Gráfico que mostra a relação entre o ano e o crescimento populacional, verificando a correlação para diferentes estados.

  7. Crescimento por Décadas: Comparação do crescimento populacional ao longo das décadas, para identificar períodos de crescimento e declínio por estado.

Exemplo de Resultados

  • Gráfico de Linhas: Representa a evolução da população ao longo dos anos.
  • Boxplot: Visualiza a dispersão da população e detecta outliers.
  • Gráfico de Barras: Representa o crescimento populacional médio de cada estado.
  • Gráfico de Pizza: Exibe a proporção populacional de cada estado em um determinado ano.
  • Correlação: Avalia a relação entre o ano e a população em cada estado.

Licença

Este projeto é de uso livre e pode ser modificado conforme necessário. Sinta-se à vontade para contribuir com melhorias e atualizações.

Com essas instruções, você será capaz de rodar o projeto localmente e visualizar as análises e gráficos gerados. Caso tenha dúvidas, consulte os arquivos de código e os comentários para entender melhor como cada parte do projeto funciona.

About

Este repositório contém um projeto que analisa as tendências populacionais no Brasil de 1970 a 2021. Usando bibliotecas Python como pandas, matplotlib e seaborn, os dados são limpos, processados e visualizados para revelar insights sobre o crescimento populacional em diferentes estados e regiões ao longo do tempo.

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