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Relatório Automatizado da Saúde Pública

Relatório Automatizado de Ciência de Dados na Saúde

Automação de Relatório com RMarkdown

Sobre o Projeto

  • Este projeto foi desenvolvido para automatizar a geração de relatórios utilizando a linguagem R e o pacote RMarkdown. A solução foi criada com o objetivo de agilizar e padronizar a criação de relatórios periódicos, garantindo consistência, precisão e economia de tempo no processamento de dados e visualização de resultados.
  • O projeto busca analisar a quantidade de tratamentos oncologicos por mês, pegando os dados de 2017 à 2023 e que será atualizado com o banco de dados automaticamente, informando a quantidade de cada tratamento individualmente e o total.
  • O projeto também analisa a quantidade de leitos ocupados com porcentagem.

Principais Funcionalidades:

  • Automatização: O projeto elimina a necessidade de criar relatórios manualmente, facilitando a atualização de dados de forma dinâmica.
  • Reprodutibilidade: Todos os códigos e gráficos são gerados de maneira programática, o que permite reprodutibilidade dos resultados.
  • Integração com fontes de dados: Conexão automática com bases de dados e sistemas externos, facilitando a importação e análise dos dados.
  • Exportação: Os relatórios são gerados nos formatos PDF

Tecnologias Utilizadas:

  • R: Linguagem principal do projeto, usada para manipulação de dados e geração de gráficos.
  • RMarkdown: Ferramenta para integrar código, texto e visualizações em um único documento.
  • Pacotes R: Diversos pacotes como ggplot2 para visualização de dados, dplyr para manipulação de dados, e knitr para automatizar a geração dos relatórios.

Impacto e Resultados:

  • Redução de tempo: O tempo para gerar relatórios foi reduzido significativamente, passando de várias horas para minutos.
  • Precisão: A automação reduziu a chance de erros manuais nos cálculos e na inclusão de dados.
  • Escalabilidade: O projeto pode ser facilmente adaptado para diferentes setores, abrangendo desde relatórios financeiros até análises científicas.

Conclusão:

Este projeto demonstra a aplicação prática de ferramentas de automação com RMarkdown para geração de relatórios eficientes e confiáveis. Ele também reflete minha capacidade de trabalhar com programação e análise de dados, otimizando processos e aumentando a produtividade.

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