Transparência (7): Os famosos Cargos Comissionados No quarto post da minha série sobre dados do Portal da Transparência, eu introduzi um tema interessante a ser olhado a fundo: os servidores cujo vínculo com o Estado é descrito como cargo comissionado. Vimos que, no Ceará, o salário médio de um servidor é muito alto. E nos outros estados?
library(ggplot2) library(dplyr) library(ggthemes) library(ggrepel) library(reshape2) df <- read.csv2("/home/sillas/R/data/transparenciaComSalarios.csv", stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding = "ISO-8859-15") cor1 <- "#C10534" #cor das barras Para começar, quais são os 10 tipos de vínculo mais comuns?
Transparência (6): Quem são os 1% mais ricos do funcionalismo público? Para quem não entendeu a referência.
library(ggplot2) library(dplyr) library(reshape2) library(lubridate) library(htmlTable) df <- read.csv2("/home/sillas/R/data/transparenciaComSalarios.csv", stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding = "ISO-8859-15") Você já teve curiosidade em saber quem são os funcionários públicos mais ricos do Brasil? O sexto post da série de artigos sobre dados do Portal da Transparência será dedicado a eles.
Primeiramente, quantos servidores compõem o 1%?
Transparência (5): Trabalhando com datas O dataset do Portal da Transparência traz três colunas relacionadas com datas: DATA_INGRESSO_CARGOFUNCAO, DATA_INGRESSO_ORGAO e DATA_DIPLOMA_INGRESSO_SERVICOPUBLICO, as quais geram umas análises curiosas, principalmente se relacionadas com a variável salário.
library(treemap) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggrepel) library(ggthemes) library(lubridate) df <- read.csv2("/home/sillas/R/data/transparenciaComSalarios.csv", stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding = "ISO-8859-15") Primeiro, as datas vêm neste formato:
df %>% select(DATA_INGRESSO_CARGOFUNCAO, DATA_INGRESSO_ORGAO, DATA_DIPLOMA_INGRESSO_SERVICOPUBLICO) %>% head() ## DATA_INGRESSO_CARGOFUNCAO DATA_INGRESSO_ORGAO ## 1 01/07/2006 01/01/1984 ## 2 22/10/2014 20/10/2014 ## 3 <NA> 01/08/2015 ## 4 30/11/2014 03/09/2014 ## 5 19/05/2010 19/05/2010 ## 6 02/02/2009 30/12/2008 ## DATA_DIPLOMA_INGRESSO_SERVICOPUBLICO ## 1 01/06/1984 ## 2 17/02/2010 ## 3 01/08/2015 ## 4 28/06/2006 ## 5 19/05/2010 ## 6 30/12/2008 O R, nativamente, não reconhece este formato como data e sim como texto.
Transparência(4): Análise de salários usando Treemaps library(treemap) library(dplyr) library(ggplot2) library(ggrepel) library(ggthemes) df <- read.csv2("/home/sillas/R/data/transparenciaComSalarios.csv", stringsAsFactors = FALSE, fileEncoding = "ISO-8859-15") Para este post, continuaremos analisando os salários dos servidores federais, mas agora usando uma visualização chamada Treemap ou Mapa de árvores.
Por exemplo, o gráfico abaixo compara diferentes órgãos públicos de acordo com a quantidade de servidores e o salário médio dos mesmos.
aggSetor <-df %>% group_by(ORG_LOTACAO) %>% summarise(quantidade = n(), salarioMedio = median(SALARIO)) aggSetor$escala <- scale(aggSetor$salarioMedio) #necessário para criar valores negativos para deixar as disparidades mais evidentes x <- treemap(aggSetor, index = "ORG_LOTACAO", vSize = "quantidade", vColor = "escala", type = "value", palette = "-RdGy", lowerbound.
library(ggplot) library(ggrepel) library(ggthemes) library(dplyr) Aviso Este post funciona como um adendo ao anterior, portanto recomendo o ler antes de prosseguir com a leitura.
Assim que eu publiquei o último post, percebi que perdi a oportunidade de analisar o quão diferente são as distribuições dos salários nos estados brasileiros e não só nas regiões. Voltando ao nosso dataset, que dessa vez carrego apenas as colunas de salários e UFs:
Transparência (2): Qual o salário médio dos servidores federais? Este é o segundo post da série de artigos sobre dados do Portal Transparência relativos a de servidores federais. Agora, o foco são os salários.
Outra pequena mudança é que, para os gráficos deste post, ao invés de usar o tema theme_economist(), usarei o theme_wsj(), também incluso no package ggthemes.
library(ggplot2) library(stringr) library(ggthemes) library(dplyr) library(ggrepel) Por alguma razão além do meu entendimento, o Portal da Transparência arquiva os dados de salários em um arquivo separado do principal.
Transparência (1): Qual estado brasileiro tem o maior número de servidores federais? 1 - Introdução Alguns dos datasets brasileiros mais interessantes podem ser encontrados no Portal da Transparência, no qual é possível obter dados sobre:
gastos diretos do Governo Federal (desde 2004 - exceto Cartão de Pagamentos - desde 2002) transferências de recursos a Estados e Municípios (desde 2004) convênios com pessoas físicas, jurídicas ou entes governamentais (desde 1996) previsão e arrecadação de receitas (desde 2009) servidores do Governo Federal.