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LabDadosPrev("RPPS")

Dados utilizados nos notebooks do projeto >LabDadosPrev("RPPS")

O que é e qual o objetivo do ‘>LabDadosPrev(“RPPS”)’?

O >LabDadosPrev(“RPPS”) (Laboratório de Análise de Dados Previdenciários dos RPPS) é um “projeto” que tem por objetivo difundir o uso dos dados previdenciários dos RPPS, explorando o potencial de informações que os mesmos podem oferecer mediante exemplos de aplicações que façam uso dos mesmos e possam servir de inspiração para novos usos.

Atualmente o “projeto” é desenvolvido apenas por mim nas horas vagas. Um outro projeto com objetivo semelhante é o painel denominado PainelPrevRPPS que pode ser consultado no seguinte link: https://marcosfs2006.shinyapps.io/painelprev/

Os dados utilizados são disponibilizados pela SPREV na página Estatísticas e Informações dos RPPS e são atualizados de forma esporádica e irregular.

Recentemente a SPREV disponibilizou uma API para acesso aos dados previdenciários dos RPPS cuja documentação pode ser consultada na seguinte URL: https://apicadprev.economia.gov.br/api-docs/

A API ainda está em desenvolvimento e alguns dados disponibilizados na página ainda não estão contemplados na API e exemplo dos dados de parcelamento.

A estratégia adotada fundamenta-se na adoção de software livre (utilizamos o R) para que seja acessível a todos, bem como o compartilhamento de dados em formato aberto ou facilmente acessíveis.

Também compartilhamos os scripts utilizados nas análises realizadas, as quais preferencialmente serão disponibilizadas em notebooks do Google Colab para que o usuário interessado possa realizar as análises propostas sem a necessidade de instalar nenhum software em seu computador. Bastará possuir um navegador de internet (preferencialmente o Chrome do Google)

Para quem tiver curiosidade de saber o que é o R elencamos a seguir três fontes de informação lembrando que existe muita coisa disponível na internet de forma gratuita.

Diversos órgãos públicos utilizam o R para realizar a análise de seus dados, entre os quais podemos citar a SPREV o Tesouro Nacional e o Ministério da Saúde, para citar apenas alguns.

À medida que as análises contidas nos notebooks forem amadurecendo, nosso objetivo é incluí-las em um “livro” que chamamos de Análise de Dados Previdenciários - ADPrev que já se eoncontra disponível online para consulta.

Com essa estratégia esperamos que o conteúdo possa ser acessivel a uma maior quantidade de interessados e que a reprodutibilidade das análises seja a maior possível, possibilitando inclusive a verificação das análises de forma independente.

Chamamos a atenção para a questão da reprodutibilidade das análises realizadas. A ideia é que qualquer pessoa com os dados e scripts utilizados consigam chegar aos mesmos resultados apresentados nas análises. Alguns softwares utilizados para realizar análise de dados tornam a reprodutibilidade mais difícil de ser alcançada. Nessa categoria podemos citar o Excel, aplicativo largamente utilizado para análise de dados.

Este repositório destina-se ao armazenamento e disponibilização dos dados utilizados no “Projeto”, cujos notebooks serão aqui elencados e disponibilizados à medida que forem concluídos.

Críticas e sugestões são sempre bem-vindos.

NOTA: Os tutoriais estão, em sua maioria, em elaboração. Consulte o status no notebook.

Os links para acesso aos notebooks no Google Colab serão disponibilizados à medida que os mesmos forem ficando prontos.

Tutoriais com o objetivo de explicar/documentar as bases de dados

Os “tutoriais” a seguir elencados tem por objetivo apenas mostrar como os dados “brutos” disponibilizados pela SPREV podem ser importados usando o R. Também apresentamos “dicionárioS de dados” com o objetivo de documentar minimamente os dados, ou seja, explicar o conteúdo de cada coluna, já que a SPREV não disponibiliza essa documentação ao público.

Tutoriais com o objetivo de ilustrar possibilidades de análise com os dados previdenciários

Enquanto os tutoriais acima tem por objetivo principal “apresentar” as bases de dados, os tutoriais abaixo vão um pouco além e, partindo da base de dados já tratada cujo passo-a-passo estão explicitados nos notebooks anteriores, apresentam exemplos de análises possíveis com os referidos conjuntos de dados com o objetivo de motivar os leitores a fazerem suas próprias análises.