Opa!
Seja bem vindo ao meu repositório, nele, será abordado as informações que envolvem o desenvolvimento do projeto referente ao Módulo 1 do Bootcamp de Data Science Aplicada, ministrado pela Alura
Este projeto utiliza dados de dois portais diferente do governo brasileiro.
O primeiro é o DataSUS, que fornece diversos dados referentes à saúde no SUS (Sistema Público de Saúde). O segundo, vêm diretamente do SIDRA, ele é um portal que disponibiliza dados do IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística).
Ahh, e só uma obsservação, os dados utilizados foram filtrados para períodos de antes da pandemia do COVID-19, portanto são dados que estão em uma situação mais normalizada.
No portal do DataSUS foram utilizado os dados referentes ao valor médio de AIH (autorização de internação hospitalar) das unidades do SUS em todo o Brasil, durante o período de 2008 a 2020.
Já no portal do IBGE, foram utilizados os dados do índice IPCA acumulado dos últimos 12 meses, durante o período de 2008 a 2020.
O objetivo deste projeto é realizar uma análise exploratória dos dados citados anteriormente, a fim de corrigir o valor médio de AIH pela inflação ocorrida no período citado, podendo distinguir o preço médio da AIH e valor médio AIH corrigido pela inflação.
Durante o processo de análise dos dados de valor médio foi identificado que o estado do Paraná tinha os maiores valores nos últimos tempos, portanto, utilizamos os dados desse estado para corrigir os valores com a inflação. Aplicando o índice IPCA sobre o período de 2008 a 2020 referente ao estado, plotando um gráfico foi possível notar o preço (valor médio) que havia sido declarado, e agora, também o real valor (valor médio corrigido) do que foi cobrado da AIH.
O gráfico a seguir representa o resultado deste projeto, na qual podemos perceber que, quanto maior a distância entre as linhas, mais "caro" foi a média do valor das AIH sobre o bolso do cliente (seja ele governo ou cidadão).
