A Pesquisa Mensal de Serviços (PMS) é um dos principais indicadores de acompanhamento do setor de serviços no Brasil. A pesquisa produzida pelo IBGE podem ter seus dados acessados pelo SIDRA. No R, é possível acessar os dados da PMS através do pacote {sidrar}. Nós ensinamos além dessa coleta, o tratamento e a visualização no nosso Curso de Análise de Conjuntura.
Primeiro carregamos os pacotes.
library(tidyverse) library(sidrar) library(patchwork)
Prosseguimos para a coleta dos dados via SIDRA e também para o tratamento dos dados.
# PMS
parametros <- list(api_pms = "/t/6442/n1/all/v/all/p/all/c11046/40311,40312/d/v8676%201,v8677%201")
# Função get_sidra realiza a coleta dos dados
raw_pms <- sidrar::get_sidra(api = parametros$api_pms)
# Tratamentos dos dados e o cálculos das variações
pms <- raw_pms %>%
dplyr::filter(`Variável` == "Índice de volume de serviços") %>%
dplyr::select(
"date" = `Mês (Código)`,
"index" = `Tipos de índice`,
"value" = Valor
) %>%
tidyr::pivot_wider(
id_cols = date,
names_from = index,
values_from = value
) %>%
rename_with(~c("date", "volume", "volume_sa")) %>%
dplyr::mutate(
date = lubridate::ym(date),
margem_volume = (volume_sa / dplyr::lag(volume_sa, 1) - 1) * 100,
interanual_volume = (volume / dplyr::lag(volume, 12) - 1) * 100,
anual_volume = acum_i(volume, 12),
id = "PMS (Volume)"
) %>%
filter(date > "2015-01-01")
A partir disso, podemos visualizar nossos dados.
Além do gráfico de linhas, construímos também uma tabela.
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Você confere o script completo no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. A apresentação da PMC também está disponível no Clube AM.
