Relatório Automatizado de Ciência de Dados na Saúde
- 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.
- 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
- 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, eknitr
para automatizar a geração dos relatórios.
- 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.
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.