Análise de dados sobre congestionamento fornecidos pelo Banco Interamericano de Desenvolvimento

bid-waze_analise.R

library(tidyverse)
library(clipr)

# BRASIL - GERAL
# média de distanciamento social
bid %>% 
  filter(data> '2020-03-15' & region_type == "country" & dia_semana != "domingo") %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# distanciamento social por dia da semana
b <- bid %>% 
  filter(data> '2020-03-15' & region_type == "country") %>%
  group_by(dia_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# distanciamento social por período da semana (fim de semana ou dia da semana)
bid %>% 
  filter(data> '2020-03-15' & data < '2020-03-23' & region_type == "country") %>%
  group_by(periodo_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# por período da semana com agrupamento por data
write_clip(bid %>% 
  filter(data> '2020-03-15' & region_type == "country") %>%
  group_by(data, dia_semana, periodo_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100)))

# análise por semana
bid %>% 
  filter(data> '2020-03-15' & region_type == "country" & qual_semana != "semana 5 incompleta") %>%
  group_by(qual_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100)) %>%
  ggplot() + geom_bar(aes(qual_semana, media), stat = "identity", position = "dodge")

# análise por semana média móvel
a <- bid %>% 
  filter(region_type == "country" & qual_semana != "semana 5 incompleta") %>%
  group_by(qual_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100)) %>%
  # mutate(lag1=lag(media), lag2=lag(media,2), movave=(lag1+lag2)/2)
  mutate(med_movel=rollapply(media,2,mean,align='right',fill=NA))

# análise sem dias de semana
bid %>% 
  filter(data> '2020-03-15' & region_type == "country" & periodo_semana == "fim de semana") %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# análise sem fins de semana
bid %>% 
  filter(data> '2020-03-15' & region_type == "country" & periodo_semana == "dia de semana") %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))



# SÃO PAULO
# média de distanciamento social
bid %>% 
  filter(data > '2020-03-15' & region_type == "city" & region_name == "São Paulo") %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# distanciamento social por dia da semana
bid %>% 
  filter(data > '2020-03-15' & region_type == "city" & region_name == "São Paulo") %>%
  group_by(dia_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# distanciamento social por período da semana (fim de semana ou dia da semana)
bid %>% 
  filter(data > '2020-03-15' & region_type == "city" & region_name == "São Paulo") %>%
  group_by(periodo_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# distanciamento social por período da semana com agrupamento por data
bid %>% 
  filter(data > '2020-03-15' & region_type == "city" & region_name == "São Paulo") %>%
  group_by(data, dia_semana, periodo_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# análise por semana
c <- bid %>% 
  filter(data > '2020-03-15' & region_type == "city") %>%
  group_by(region_name, qual_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100)) 


# RIO DE JANEIRO
# média de distanciamento social
bid %>% 
  filter(data > '2020-03-15' & region_type == "city" & region_name == "Rio de Janeiro") %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# distanciamento social por dia da semana
bid %>% 
  filter(data > '2020-03-15' & region_type == "city" & region_name == "Rio de Janeiro") %>%
  group_by(dia_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

# distanciamento social por período da semana (fim de semana ou dia da semana)
bid %>% 
  filter(data > '2020-03-15' & region_type == "city" & region_name == "Rio de Janeiro") %>%
  group_by(periodo_semana) %>%
  summarise(media = mean((ratio_20 - 1) * 100), mediana = median((ratio_20 - 1) * 100))

get_data.R

library(readr)
library(tidyverse)

# DADOS DE MOBILIDADE BID/WAZE
bid <- read_csv('https://docs.google.com/spreadsheets/d/16SIYidLScgFZOeqpHmAo_u_rFmuxxpCCWeRAXSDOT3I/export?format=csv&id')

# agrega datas
bid$data <- as.Date(paste0(2020,"-", bid$month,"-", bid$day))

bid$dia_semana <- ifelse(bid$dow == 1, "segunda",
                         ifelse(bid$dow == 2, "terça",
                                ifelse(bid$dow == 3, "quarta",
                                       ifelse(bid$dow == 4, "quinta",
                                              ifelse(bid$dow == 5, "sexta",
                                                     ifelse(bid$dow == 6, "sábado",
                                                            ifelse(bid$dow == 7, "domingo", ""
                        )))))))

bid$periodo_semana <- ifelse(bid$dia_semana == 'sábado' | bid$dia_semana == 'domingo', "fim de semana", "dia de semana")

bid$qual_semana <- ifelse(bid$data >= "2020-03-09" & bid$data <= "2020-03-15", "semana 0", 
                          ifelse(bid$data >= "2020-03-16" & bid$data <= "2020-03-22", "semana 1",
                                 ifelse(bid$data >= "2020-03-13" & bid$data <= "2020-03-29", "semana 2",
                                        ifelse(bid$data >= "2020-03-30" & bid$data <= "2020-04-05", "semana 3", 
                                               ifelse(bid$data >= "2020-04-06" & bid$data <= "2020-04-12", "semana 4", "semana 5 incompleta"
                          )))))


# filtra apenas Brasil
bid <- bid %>% filter(country_name == "Brazil")

# DADOS DE MOBILIDADE GOOGLE
google <- read_csv('https://raw.githubusercontent.com/vitorbaptista/google-covid19-mobility-reports/master/data/processed/mobility_reports.csv')

# filtra apenas Brasil
google <- google %>% filter(region == "Brazil")