Transit costs

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.caption[Imagem de <a href="https://pixabay.com/pt/users/andrzejrembowski-2775184/?utm_source=link-attribution&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=image&amp;utm_content=4328896">Andrzej Rembowski</a> por <a href="https://pixabay.com/pt/?utm_source=link-attribution&amp;utm_medium=referral&amp;utm_campaign=image&amp;utm_content=4328896">Pixabay</a>]

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# TidyTuesday 2021: week 2 🖥️

* O desafio proposto envolve dados relativos ao custo de obras de infraestrutura de trânsito, em especial .pink_h[metrôs].

* O dataset contém informações de projetos de .pink_h[54 países] ao redor do mundo com início entre os anos de .pink_h[1984] e .pink_h[2025].

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<blockquote class="twitter-tweet">The <a href="https://twitter.com/R4DScommunity?ref_src=twsrc%5Etfw">@R4DScommunity</a> welcomes you to week 2 of <a href="https://twitter.com/hashtag/TidyTuesday?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#TidyTuesday</a>! We&#39;re exploring Global Transit Costs!! 📁 <a href="https://t.co/sElb4fcv3u">https://t.co/sElb4fcv3u</a> 🗞 <a href="https://t.co/yqG9IhGlpf">https://t.co/yqG9IhGlpf</a><a href="https://twitter.com/hashtag/r4ds?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#r4ds</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/tidyverse?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#tidyverse</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#rstats</a> <a href="https://twitter.com/hashtag/dataviz?src=hash&amp;ref_src=twsrc%5Etfw">#dataviz</a> <a href="https://t.co/ZBp0Kj9jPb">pic.twitter.com/ZBp0Kj9jPb</a>&mdash; Tom Mock (@thomas_mock) <a href="https://twitter.com/thomas_mock/status/1346124836674936832?ref_src=twsrc%5Etfw">January 4, 2021</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

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# Perfil da amostra 🔬

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## Vamos às análises? 🤓

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# 💸🗺️
# Custo/km construído vs localização

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### Relação entre custo/km e início da obra

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### Relação entre custo/km e início da obra corrigida pela PPC*

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2.4287762 NA","Ano: 2016.544 Custo: 2.4310527 NA","Ano: 2016.608 Custo: 2.4333291 NA","Ano: 2016.671 Custo: 2.4356056 NA","Ano: 2016.734 Custo: 2.4378820 NA","Ano: 2016.797 Custo: 2.4401585 NA","Ano: 2016.861 Custo: 2.4424349 NA","Ano: 2016.924 Custo: 2.4447114 NA","Ano: 2016.987 Custo: 2.4469878 NA","Ano: 2017.051 Custo: 2.4492643 NA","Ano: 2017.114 Custo: 2.4515407 NA","Ano: 2017.177 Custo: 2.4538171 NA","Ano: 2017.241 Custo: 2.4560936 NA","Ano: 2017.304 Custo: 2.4583700 NA","Ano: 2017.367 Custo: 2.4606465 NA","Ano: 2017.430 Custo: 2.4629229 NA","Ano: 2017.494 Custo: 2.4651994 NA","Ano: 2017.557 Custo: 2.4674758 NA","Ano: 2017.620 Custo: 2.4697523 NA","Ano: 2017.684 Custo: 2.4720287 NA","Ano: 2017.747 Custo: 2.4743052 NA","Ano: 2017.810 Custo: 2.4765816 NA","Ano: 2017.873 Custo: 2.4788581 NA","Ano: 2017.937 Custo: 2.4811345 NA","Ano: 2018.000 Custo: 2.4834109 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.caption[PPC (em inglês, PPP) significa paridade do poder de compra, indicador que compara moedas de diferentes países.]

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## Custo/km construído vs localização

* É notável a quantidade de países que estão .pink_h[ausentes no mapa];

* A maioria dos países tem .pink_h[distância construída baixa] quando comparados com a China;

* Estados Unidos possuem o .pink_h[maior custo] por km construído: em quase 50 anos de obras, o valor médio atinge quatro dígitos;

* Custos variam de acordo com as regiões do mundo e tendem a .pink_h[aumentar ao longo dos anos] estudados, mas costumam ser consistentes entre si. 
 
Exceção é a América do Norte, que na década de 2000 deu um salto; .spoiler[(spoiler: culpa dos EUA)]

* Fica evidente a .pink_h[disparidade] entre América Latina e América do Norte;

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# 🛑🚇
# Detalhes das obras

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## Detalhes das obras: túneis e estações

* Mais da metade da distância construída ao longo de todos os anos analisados é em .pink_h[túneis], sendo a década de 2020 a com a maior proporção até então;

* Na maioria dos continentes predominam obras de .pink_h[até 5 estações];

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# 🧐📑
# Conclusões

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## Conclusões

* .pink_h[Ásia] é o continente que mais concentra obras;

* .pink_h[China] é o pais que faz o maior número de obras de metrô e que tem maior distância construída;

* .pink_h[Estados Unidos] são quem mais investe, trazendo discrepância para a análise;

* .pink_h[Africa problem]: poucos países e poucas obras nesses países. Será que não temos obras lá ou apenas não temos dados sistematizados?

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# Obrigada! 😊