reprograma · maria-gomes23 · Oct 5, 2024 · Oct 12, 2024 · Oct 12, 2024
diff --git a/material/SRAG.md b/material/SRAG.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+# Análise de Dados de SRAG 2021-2024
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+## Objetivo
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+Este projeto tem como objetivo analisar dados relacionados às notificações de Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) coletados entre 2021 e 2024. Utilizando informações do Open Data SUS, vamos explorar as tendências e características dos casos de SRAG, especialmente no estado do Rio de Janeiro (RJ).
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+## Público Alvo
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+Estudantes e Profissionais de Saúde.
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+## Fonte dos Dados
+
+Os dados utilizados foram extraídos do Open Data SUS e estão disponíveis em: 
+https://opendatasus.saude.gov.br/dataset/srag-2021-a-2024
+"SRAG 2021 - 01/05"
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+## Perguntas a Serem Respondidas
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+1. Qual foi o número total de notificações de SRAG no estado do Rio de Janeiro durante o período analisado?
+2. Quais cidades do RJ tiveram o maior número de casos de SRAG?
+3. Quais faixas etárias apresentam maior número de notificações de SRAG no Rio de Janeiro?
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+## Link do Tableau
+https://public.tableau.com/app/profile/maria.gomes5314/viz/RAG2124rj/notxmes
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+
+## Link Slides 
+https://www.canva.com/design/DAGStOcMP1U/yNHN_3Q2YZHzCHupVPOSHQ/view?utm_content=DAGStOcMP1U&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=editor
+
diff --git a/material/analise-exploratoria/analise.ipynb b/material/analise-exploratoria/analise.ipynb
diff --git a/material/analise-exploratoria/analise.py b/material/analise-exploratoria/analise.py
@@ -0,0 +1,25 @@
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+
+# RAG2124.csv EXCLUÍDO PORQUE ERA PESADO DEMAIS
+
+# file_path = '../datasets/RAG2124.csv' 
+# data = pd.read_csv(file_path, sep=';', encoding='latin1', low_memory=False)
+
+# rj_data = data[data['SG_UF'] == 'RJ']
+
+# rj_data.to_csv('../datasets/RAG2124_RJ.csv', sep=';', index=False, encoding='latin1') 
+
+# file_path = '../datasets/RAG2124_RJ.csv'
+# data = pd.read_csv(file_path, sep=';', encoding='latin1', low_memory=False)
+
+# data_cleaned = data.dropna(axis=1)
+
+# data_cleaned.to_csv('../datasets/RAG2124_RJ_cleaned.csv', sep=';', index=False, encoding='latin1')
+
+file_path = '../datasets/RAG2124_RJ_cleaned.csv'
+data = pd.read_csv(file_path, sep=';', encoding='latin1', low_memory=False)
+
+print(data.head())
diff --git a/material/datasets/RAG2124_RJ.csv b/material/datasets/RAG2124_RJ.csv
diff --git a/material/datasets/RAG2124_RJ_cleaned.csv b/material/datasets/RAG2124_RJ_cleaned.csv
diff --git a/material/datasets/arquivo.csv b/material/datasets/arquivo.csv
diff --git a/material/nome-projeto.md b/material/nome-projeto.md