Update: Evolução do Covid-19 no Brasil

Nas primeiras semanas de março, acabei me envolvendo bastante com os dados do Covid-19, por questões profissionais. Há muitos posts sobre o assunto publicados nesse espaço, o leitor pode fazer uma busca por eles. À época, porém, o Brasil começava sua guerra contra o vírus, de modo que nossos dados ainda eram bastante iniciais sobre o assunto. As semanas passaram e já aqui, no início de maio, estamos com um quadro preocupante sobre a doença no país, mas creio que melhor do que as previsões inicialmente feitas. Os gráficos a seguir resume o alastramento da epidemia no país, com dados atualizados até 5 de maio.

Do lado esquerdo, temos os casos confirmados de Covid-19 no Brasil, bem como a variação diária desses casos. No lado direito, temos o log dos casos confirmados. A ideia de colocar os dados em log facilita a visualização porque a expansão inicial da doença se mostrou ser exponencial. Um crescimento exponencial transformado em log segue uma reta linear. Isso posto, o gráfico à direita nos mostra que o crescimento da doença parece começar a experimentar um arrefecimento.

É para comemorar? Não muito. Primeiro, porque é preciso lembrar da subnotificação. Isto é, o Brasil, infelizmente, não teve uma política pública consolidada de testes. Nós testamos muito pouco a doença Brasil à fora. Logo, é preciso olhar para os dados oficiais com bastante cautela. Segundo, porque os dados oficiais são uma agregação de um país bastante desigual. Enquanto municípios mais ricos enfrentaram a doença primeiro e agora começarão a ver uma melhora no quadro, municípios mais pobres ainda estão por enfrentar o pior cenário.

Feitas as ressalvas, gostaria de ressaltar que nós ainda estamos distantes de um entendimento completo da doença, bem como do impacto dela sobre o país. A precariedade dos dados e das políticas públicas de saúde adotadas seguem inundando de incerteza o cenário. Cautela no momento é o melhor que devemos ter.

__________________

(*) Os dados foram coletados diretamente do survey da JHU, que se consolidou como a melhor base de dados sobre o assunto no mundo.

(*) Aprenda R em nosso Curso de Introdução ao R para Análise de Dados.


Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como automatizar o tratamento de dados feito no Excel usando o Python?

Segundo a pesquisa “State of Data Science”, profissionais de dados gastam 3 horas/dia (38% do tempo) apenas preparando os dados, antes mesmo de analisá-los. Neste artigo advogamos que este gasto de tempo pode ser drasticamente reduzido ao utilizar ferramentas open source, como Pandas e Python, para automatizar tarefas repetitivas que costumam ser feitas em Excel.

A gramática dos gráficos: como deixar de criar gráficos no Excel e usar o plotnine no Python

A etapa de visualização de dados refere-se a uma parte fundamental da análise de dados, pois permite não somente compreender os dados que estamos analisando, mas como também é uma ferramenta útil para explanar os resultados encontrados. Mas qual a forma mais fácil de construir um gráfico, como podemos melhorar a produtividade nesta tarefa? É onde podemos aplicar a gramática dos gráficos e construir com a biblioteca plotnine no Python.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.