Problema de negócio Uma tarefa comum no dia a dia de um estatístico (ou cientista de dados) é a elaboração de relatórios para passar ao restante da equipe e/ou tomadores de decisão os resultados encontrados e muitas vezes essa tarefa pode parecer desgastante quando os relatórios são muitos extensos e repetitivos.
Com a linguagem R, escrever relatórios estatísticos utilizando RMarkdown acaba sendo a escolha padrão por ser tão simples transformar as análises em documentos, apresentações e dashboards de alta qualidade com poucas linhas de código.
Até que um dia.. Agora em dezembro encerro um desafio pessoal de fazer pelo menos um post por mês durante o ano de 2018 e estou muito animado com o término deste ciclo! Espero ter contribuído um pouquinho com a comunidade de Estatística e Ciência de Dados que está maior a cada dia e cada vez mais importante.
Perguntas Estudar em outra cidade têm suas vantagens e desvantagens, durante toda a graduação atravessei Baía de Guanabara pela Ponte Presidente Costa e Silva, (popularmente conhecida como Ponte Rio–Niterói) assim como todas as pessoas que fazem esse trajeto diariamente e diante de tanta beleza natural com a vista panorâmica da Baía como os espetáculos proporcionados pelo pôr do sol, os pássaros ou a beleza inegável do Pão de Açúcar também é notável a beleza fruto da maior habilidade humana: a criatividade. Temos o cristo, todos aqueles grandes barcos, o Porto do Rio de Janeiro com todas aquelas obras de Engenharia, ou até mesmo a própria Ponte, que por si só já é intrigante.
Relatórios de alta qualidade só com \(\LaTeX\)? Como já mencionei no post sobre tabelas incríveis com R, a tarefa de um estatístico (ou Data Scientist, em sua versão diluída e mais comercial) vai muito além do planejamento, análises, inferência, sumarização e interpretação de observações para fornecer a melhor informação possível a partir do dados disponíveis. A produção final dos relatórios é fundamental e na grande maioria das vezes utiliza-se a linguagem \(\LaTeX\), mas será que ela é realmente a única opção?
Importância da apresentação dos dados O trabalho de quem analisa dados vai muito além de planejar, resumir e interpretar observações: apresentar bem os resultados é parte essencial de qualquer projeto ou pesquisa. Não é à toa que já existe até uma área dentro da ciência de dados focada nisso, com o título de "Data Artist".
Além dos pacotes que ajudam a apresentar as figuras geradas nas análises (como mostrei nos posts sobre a qualidade do ajuste de modelos e sobre avaliar o ajuste pela abordagem bayesiana), contamos com pacotes que apresentam tabelas de forma elegante e até interativa.
Análise Multivariada Esse é o primeiro post do ano e como no ano de 2017 falou-se tanto das maravilhas computacionais desta onda do Big Data e em contra partida, identificamos que deste 2004 a popularidade pelo termo “estatística” vem diminuindo como mostrei em uma breve pesquisa neste post sobre a API do googletrends sinto que existe uma necessidade de se ampliar também a divulgação dos métodos estatísticos pois o aprofundamento na teoria é fundamental (é muito fácil achar resultados sem fundamento apenas “apertando botão”), como as ferramentas da estatística multivariada que muitas vezes servem como soluções para essas grandes quantidades de dados
Além da limpeza da base de dados, das análises e da aplicação de metodologias estatísticas, escrever relatórios é uma tarefa indispensável e que ocupa boa parte do tempo de quem trabalha com dados. Como disse Khalil Gibran, é preciso transformar em palavras aquilo que já conhecemos em pensamentos. O problema é que ninguém quer gastar tempo precioso de análise brigando com a formatação do documento.
É aí que entram os templates. O pacote tufte, disponível no CRAN, resolve isso para quem escreve em RMarkdown: ele traz um layout pronto, elegante e focado no conteúdo, para você formatar menos e analisar mais. Este post mostra o que é esse estilo, como instalar e como usar os recursos que o tornam diferente.
⚠️ Nota (2026): Este post foi reescrito. A versão original usava o pacote rdrop2, que dependia da API v1 do Dropbox — descontinuada desde setembro de 2023. O conteúdo abaixo mostra a abordagem atual com httr2 + API v2. A versão original foi preservada em index-old.html neste mesmo bundle para consulta.
Armazenar arquivos na nuvem é prática comum, e o Dropbox é um dos serviços mais usados para isso. Saber interagir com esses arquivos por código é uma habilidade valiosa para quem trabalha com dados: automatizar o vai e vem de arquivos economiza tempo, elimina erro manual e permite integrar fontes de dados externas em pipelines reprodutíveis.
