Fonte da base de Salários dos servidores da câmara de vereadores do Recife.: http://www.recife.pe.leg.br/portal-da-transparencia/dados-dos-servidores
Analise Completa:
https://github.com/MarcoAurello/Estudo-DataSets/blob/master/servidores%20camara%20do%20recife.ipynb
Antes de iniciarmos a analise vou falar um pouco sobre apresentação de dados.
Existe uma grande diferença entre criar gráficos para uma apresentação ao publico e criar gráficos para a tomada de decisão. Em uma grande maioria, gráficos em barra,pizza ou linha supre a necessidade de uma apresentação de dados ao publico ou ate mesmo a gestores, no caso da tomada de decisão precisamos conseguir visualizar a maior quantidade de dados possíveis de uma unica vez, pois o ato de comparar gráficos diferentes da margem a erros e demanda um maior tempo, sabendo disso precisamos criar uma visualização unica com várias informações que seja de fácil compreensão e ao mesmo tempo traga muita informação.
Boxplot e um tipo de gráfico bem interessante para uma analise geral de dados quantitativos, vamos aprender a ler um boxplot.
Acima temos o comportamento na compra de carros por pessoas que ganham ate 3 mil(Salario A) e de 3 a 7 mil (salario B) treine sua analise tentando diferenciar o comportamento dos 2 grupos de salários.
Vamos usar o boxplot para analisar os salários dos servidores da Camara Municipal do Recife
Iniciamos importando as dependências da análise, carregando o conjunto de dados e apresentando a quantidade de servidores : 1269
Apresentando as 20 primeiras amostras,
Nosso intuito e analisar os salários líquidos, ja exclui o nome dos servidores. Servidores com salários = 0 são pegos por outras entidades e classificados como A DISPOSIÇÃO
Vamos dar uma olhada nos cargos:
Vamos ver as categorias:
Nossa estrategia será separar os funcionários por categorias, e analisar os salários de cada categoria.
Criamos então 6 variáveis e filtramos o dataset original em 6 datasets separados por categoria.
Vamos agora iniciar a preparação para plotar o gráfico, primeiro crio as variáveis com as colunas dos datasets já categorizados, em seguida crio o vetor data_to_plot com todas as colunas de salários líquidos.
Criando as configurações de legenda, design e tamanho:
Gráfico do salario liquido:
Para ajudar na analise vamos ver novamente as quantidades já apresentadas acima em out[194]:
Extra quadro = 878
A disposição comissionado = 165
Estatutários = 94
A disposição(funcionários lotados em outros orgão) = 93
Vereadores = 38
Pensão especial= 1
Análise do salario liquido :
1-A disposição comissionado
-Cerca de 80 funcionários ganham cerca de mil reais
-70 ganham entre mil e 5 mil
-10 entre entre 5 e 10 mil
2-Estatutário
-Cerca de 45 ganham entre 3 e 9 mil
-20 ganham entre 2 e 3 mil
-20 ganham entre 9 e 15 mil
-existe 1 funcionário que ganham 25 mil
3-A disposição
-Trabalham na câmara mas recebem o salario por outros órgãos.
4-Vereadores
-Todos ganham cerca de 12 mil
5-Pensão especial
-Somente 1 com o salario na faixa de 3 mil reais
6-Extra quadro
-Cerca de 435 ganham de 4 mil a 7.5 mil
-Cerca de 200 ganham ate 4 mil
-Cerca de 200 entre 7.5 mil e 14 mil
-Cerca de 10 ganham entre 14 e 30 mil
Ufa, quanta informação colocamos em um único gráfico. Pena que nem todos estes funcionarios estão empenhados e qualificados para usar o cargo em nosso beneficio.
Analise Completa:
https://github.com/MarcoAurello/Estudo-DataSets/blob/master/servidores%20camara%20do%20recife.ipynb
Antes de iniciarmos a analise vou falar um pouco sobre apresentação de dados.
Existe uma grande diferença entre criar gráficos para uma apresentação ao publico e criar gráficos para a tomada de decisão. Em uma grande maioria, gráficos em barra,pizza ou linha supre a necessidade de uma apresentação de dados ao publico ou ate mesmo a gestores, no caso da tomada de decisão precisamos conseguir visualizar a maior quantidade de dados possíveis de uma unica vez, pois o ato de comparar gráficos diferentes da margem a erros e demanda um maior tempo, sabendo disso precisamos criar uma visualização unica com várias informações que seja de fácil compreensão e ao mesmo tempo traga muita informação.
Boxplot e um tipo de gráfico bem interessante para uma analise geral de dados quantitativos, vamos aprender a ler um boxplot.
Vamos usar o boxplot para analisar os salários dos servidores da Camara Municipal do Recife
Iniciamos importando as dependências da análise, carregando o conjunto de dados e apresentando a quantidade de servidores : 1269
Apresentando as 20 primeiras amostras,
Nosso intuito e analisar os salários líquidos, ja exclui o nome dos servidores. Servidores com salários = 0 são pegos por outras entidades e classificados como A DISPOSIÇÃO
Vamos dar uma olhada nos cargos:
Vamos ver as categorias:
Nossa estrategia será separar os funcionários por categorias, e analisar os salários de cada categoria.
Criamos então 6 variáveis e filtramos o dataset original em 6 datasets separados por categoria.
Vamos agora iniciar a preparação para plotar o gráfico, primeiro crio as variáveis com as colunas dos datasets já categorizados, em seguida crio o vetor data_to_plot com todas as colunas de salários líquidos.
Gráfico do salario liquido:
Extra quadro = 878
A disposição comissionado = 165
Estatutários = 94
A disposição(funcionários lotados em outros orgão) = 93
Vereadores = 38
Pensão especial= 1
Análise do salario liquido :
1-A disposição comissionado
-Cerca de 80 funcionários ganham cerca de mil reais
-70 ganham entre mil e 5 mil
-10 entre entre 5 e 10 mil
2-Estatutário
-Cerca de 45 ganham entre 3 e 9 mil
-20 ganham entre 2 e 3 mil
-20 ganham entre 9 e 15 mil
-existe 1 funcionário que ganham 25 mil
3-A disposição
-Trabalham na câmara mas recebem o salario por outros órgãos.
4-Vereadores
-Todos ganham cerca de 12 mil
5-Pensão especial
-Somente 1 com o salario na faixa de 3 mil reais
6-Extra quadro
-Cerca de 435 ganham de 4 mil a 7.5 mil
-Cerca de 200 ganham ate 4 mil
-Cerca de 200 entre 7.5 mil e 14 mil
-Cerca de 10 ganham entre 14 e 30 mil
Ufa, quanta informação colocamos em um único gráfico. Pena que nem todos estes funcionarios estão empenhados e qualificados para usar o cargo em nosso beneficio.