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library(glue)
library(stringr)
library(deflateBR)
library(lubridate)

# 2017 e 2018 usam .CSV com caixa alta 
# 2019 e 2019 usam .csv com minúsculas
# Não há dados para março de 2019
url <- "http://repositorio.dados.gov.br/segrt/QUARENTENA_{mes}{ano}.CSV"

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Análise de buscas no Twitter no calor do momento

Este caderno contém funções para que seja possível medir o interesse de buscas no Twitter, com a finalidade de saber de algum assunto está realmente popular na rede social em certo momento. Por conta de limitações na API gratuita do Twitter, recomenda-se a utilização dessa metodologia para saber se um tópico foi popular no último dia ou período do dia.

Um exemplo de como isso foi usado pode ser visto neste tweet

Esta metodologia utiliza as bibliotecas de R Tidyverse e TwitteR para acessar os dados do Twitter.

Você também vai precisar de uma conta de desenvolvedor, a fim de conseguir todas as chaves de API para fazer as buscas (caso não tenha, garanto que é bem fácil).

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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

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library(tidyverse)
library(scales)
library(clipr)
library(ggthemes)

# total de famílias recipientes, por mes
benf_mes_pessoas <- total %>%
  drop_na() %>%
  filter(data > "2011-01-01") %>%
  group_by(data) %>%

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Dados utilizados em reportagem do Intercept Brasil sobre gastos com viagem CPEAEX/ECEME.

valor R$	ano	tipo	link
R$ 20.000,00	2017	diarias no exterior	http://www.portaltransparencia.gov.br/despesas/empenho/160313000012017NE000132?ordenarPor=fase&direcao=desc
R$ 70.000,00	2017	diarias no exterior	http://www.portaltransparencia.gov.br/despesas/empenho/167313000012017NE000004?ordenarPor=fase&direcao=desc
R$ 710.000,00	2017	diarias no exterior	http://www.portaltransparencia.gov.br/despesas/empenho/160313000012017NE000088?ordenarPor=fase&direcao=desc
R$ 101.077,34	2017	passagens	http://www.portaltransparencia.gov.br/despesas/empenho/167313000012017NE800001?ordenarPor=fase&direcao

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library(tidyverse)
library(jsonlite)
library(lubridate)
library(deflateBR)
library(scales)

# contexto: http://www.agricultura.gov.br/noticias/decreto-permite-pagamento-do-seguro-defeso-aos-pescadores-afetados-pelo-oleo
# http://www.portaltransparencia.gov.br/beneficios/consulta
url1 <- "http://www.portaltransparencia.gov.br/beneficios/consulta/resultado?paginacaoSimples=false&tamanhoPagina=250000&offset=0&direcaoOrdenacao=desc&colunaOrdenacao=mesAno&de="
url2 <- "&colunasSelecionadas=linkDetalhamento%2ClinguagemCidada%2CmesAno%2Cuf%2Cmunicipio%2Cvalor&_=1574703194664"

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library(tidyverse)

# Distribuição de contribuintes previdenciários
# ref http://dados.gov.br/dataset/estatisticas-contrib-pessoas-fisicas-por-uf/resource/6b498c82-dbd9-42b4-8a7e-d04967c6cff1
# manual das colunas http://www.previdencia.gov.br/dados-abertos/aeps-2007-anuario-estatistico-da-previdencia-social-2007/anuario-estatistico-da-previdencia-social-2007-contribuintes-da-previdencia-social/

d <- read.csv("CTB21.csv", header = T, fileEncoding = "ISO-8859-1", dec = ",")

ufs_abrev <- c("Acre", "Alagoas", "Amazonas", "Amapá", "Bahia", "Ceará", "Distrito Federal", "Espírito Santo", "Goiás", "Maranhão", "Mato Grosso", "Mato Grosso do Sul", "Minas Gerais", "Pará", "Paraíba", "Paraná", "Pernambuco", "Piauí", "Rio de Janeiro", "Rio Grande do Norte", "Rondônia", "Rio Grande do Sul", "Roraima", "Santa Catarina", "Sergipe", "São Paulo", "Tocantins")
ufs_siglas <- c("AC", "AL", "AM", "AP", "BA", "CE", "DF", "ES", "GO", "MA", "MT", "MS", "MG", "PA", "PB", "PR", "PE", "PI", "RJ", "RN", "RO", "RS", "RR", "SC", "SE", "S

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# dados podem ser obtidos em: http://memoria.cnpq.br/painel-de-investimentos

library(tidyverse)
library(deflateBR)
library(lubridate)

d <- read.csv("cnpq_investimentos.csv", header = T)

d$Ano.Referência <- gsub("206", "2006", d$Ano.Referência)
d$ano <- as.Date(d$Ano.Referência, origin="2002-09-11", format = "%Y")

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library(tidyverse)
library(cepespR)
library(httr)
library(jsonlite)
library(knitr)

codmun <- read.csv("http://cepespdata.io/static/docs/cod_municipios.csv", header = T, sep = ";")
codmun <- codmun %>% filter(ANO_ELEICAO == 2016)

# do CEPESP: retorna apenas prefeitos eleitos em 2016

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library(readxl)
library(tidyverse)

# Distribuição de Bolsas de Pós-graduação no Brasil
# ref https://geocapes.capes.gov.br/geocapes/

url <- "https://geocapes.capes.gov.br/geocapes/rest/fotoDados/indicador/1/false/download?[]"
download.file(url, basename(url))
d <- read_excel("download?[]")