```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
imdb <- readr::read_rds("../dados/imdb.rds")
```

Bilheteria
========================================

Column {data-width=650}
-----------------------------------------------------------------------

### Filmes com maior lucro

```{r}
imdb %>% 
  mutate(lucro = receita - orcamento) %>% 
  top_n(20, lucro) %>% 
  arrange(desc(lucro)) %>% 
  mutate(lucro = scales::dollar(lucro)) %>% 
  select(titulo, lucro) %>% 
  knitr::kable()
```

Column {data-width=350}
-----------------------------------------------------------------------

### Série orçamento

```{r}
imdb %>% 
  filter(ano > 1970) %>% 
  group_by(ano) %>% 
  summarise(orcamento_medio = mean(orcamento, na.rm = TRUE)) %>% 
  ggplot(aes(x = ano, y = orcamento_medio)) +
  geom_line() +
  labs(x = "Ano", y = "Orçamento") +
  theme_minimal()
```

### Série receita

```{r}
imdb %>%
  filter(!is.na(receita), ano > 1970) %>% 
  group_by(ano) %>% 
  summarise(receita_media = mean(receita, na.rm = TRUE)) %>%
  ggplot(aes(x = ano, y = receita_media)) +
  geom_line() +
  labs(x = "Ano", y = "Receita") +
  theme_minimal()
```

Notas {data-orientation=rows}
========================================

Row
------------------------

### Filmes com maiores notas

```{r}
imdb %>% 
  top_n(10, nota_imdb) %>% 
  arrange(desc(nota_imdb)) %>%
  select(titulo, diretor, nota_imdb) %>% 
  knitr::kable()
```

Row
------------------------

### Série notas

```{r, fig.width=20}
imdb %>% 
  filter(ano > 1970) %>% 
  group_by(ano) %>% 
  summarise(nota_media = mean(nota_imdb, na.rm = TRUE)) %>% 
  ggplot(aes(x = ano, y = nota_media)) +
  geom_line() +
  labs(x = "Ano", y = "Orçamento") +
  theme_minimal()
```


