Este repositório contém uma análise exploratória de dados sobre preços de combustíveis no Brasil, com foco em distribuição regional, estatísticas descritivas e visualizações impactantes. O objetivo é fornecer insights claros sobre os padrões de preços de gasolina por região, estado e cidade.

A análise de preços de combustíveis é essencial para entender as disparidades regionais e identificar tendências econômicas. Este projeto demonstra:

• Habilidades Técnicas: Manipulação de dados, limpeza, análise estatística e visualização usando R.
• Pensamento Crítico: Identificação de padrões, outliers e insights acionáveis.
• Comunicação de Dados: Apresentação clara de resultados por meio de gráficos e tabelas.

• Linguagem de Programação: R
• Bibliotecas Principais:
  • readr: Leitura de dados.
  • dplyr: Manipulação e transformação de dados.
  • ggplot2: Criação de visualizações.
  • knitr: Geração de tabelas formatadas.
• Ambiente de Desenvolvimento: RStudio e VS Code.
• Controle de Versão: Git e GitHub.

O repositório está organizado da seguinte forma:
Analise_dados_gasolina.R/
├── data/ # Dados brutos utilizados no projeto
├── baseEstudoRca2004-01.csv
├── scripts/ # Scripts R organizados por etapas
├── 01_data_cleaning.R # Limpeza dos dados
├── 02_analysis.R # Análises descritivas
├── 03_visualizations.R # Criação de gráficos
├── output/ # Resultados gerados (gráficos, tabelas, etc.)
├── grafico_regiao.png
├── grafico_percentual_regiao.png
├── .gitignore # Arquivos ignorados pelo Git
├── README.md # Documentação do projet
└──

Gráfico de Barras

Descrição:
Este gráfico mostra a contagem de entradas por região, destacando a predominância da região Sudeste (SE) nos dados.

Interpretação:
A região Sudeste possui mais postos de gasolina registrados, refletindo sua maior densidade populacional e atividade econômica.

Interpretação:
Essa distribuição reflete as diferenças regionais no consumo de combustíveis e na infraestrutura de abastecimento.

Disparidade Regional: Os preços de gasolina variam significativamente entre regiões, com a região Sudeste apresentando maior concentração de dados. Outliers: Algumas cidades apresentam valores extremos de preços, sugerindo possíveis irregularidades ou diferenças locais. Tendências Econômicas: As regiões com maior densidade populacional tendem a ter preços mais competitivos.

Código para Gerar o Gráfico:

  ggplot(percentuais_df, aes(x = Regiao, y = Percentual)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "orange") +
  geom_text(aes(label = paste0(round(Percentual, 2), "%")), vjust = -0.5, size = 4) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 0.5)) +
  labs(title = "Distribuição Percentual por Região", x = "Região", y = "Percentual (%)")