Integrating Data, Research, and Education • amazonasdatahub

O objetivo do amazonasdatahub é reunir bases de dados do Estado do Amazonas (AM), para a realização de estudos e preparação de materiais didáticos, além de facilitar o acesso a dados tratados e organizados, viabilizando pesquisa e ensino e permitindo a aplicação de métodos estatísticos.

A documentação completa de ambas as versões em Python e R estão disponíveis nos seguintes idiomas:

Documentação da versão em R e vignettes:

Visão Geral

O pacote amazonasdatahub disponibiliza bases de dados de diversos tipos e fontes, e todas estão ligadas ao Estado do Amazonas.

Lista das bases de dados disponíveis:

Base de dados	Área	Fonte
agriculture_amazonas	Agriculture and Livestock	Institute of Agricultural and Sustainable Forestry Development of the State of Amazonas - 2024
aids_amazonas	Health	Department of HIV, AIDS, Tuberculosis, Viral Hepatitis, and Sexually Transmitted Infections, 2024
gdp_amazonas	Economy	Scientific Journal of Applied Social and Clinical Science - TIME SERIES ANALYSIS FOR THE QUARTERLY GROSS DOMESTIC PRODUCT OF AMAZONAS
humidity_manaus	Climate	NASCIMENTO, Leonardo Brandão Freitas; LIMA, Max Sousa; DUCZMAL, Luiz H. P-min-stable regression models for time series with extreme values of limited range. Environmetrics, Issue 2, v. 36, 2025.
malaria_amazonas	Health	Lais Baroni, M. P. (2020). An Integrated Dataset of Malaria Notifications in the Legal Amazon (Dataset). Synapse. https://doi.org/10.7303/SYN21552203
prf_amazonas	Road Safety	Brasil. Polícia Rodoviária Federal (PRF). Dados Abertos da PRF: Acidentes de Trânsito
rionegro_amazonas	Environment	Porto de Manaus. Nível do Rio Negro
srl_muni	Education	ALMEIDA, Thiago da Cruz de. Physical Literacy e desempenho em leitura de escolares amazônicos: um estudo de associação. 2024. 104 f. Dissertação (Mestrado em Educação) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2024.

Instalação

Para instalar o amazonasdatahub, é necessário ter as seguintes ferramentas instaladas no seu computador ou ambiente de desenvolvimento:

R versão 4.41.1 (2024-06-14) ou superior;
Pacote remotes no R.

Você pode instalar a versão do CRAN que será publicada, com:

install.packages("amazonasdatahub")

Ou você pode instalar a versão de desenvolvimento do amazonasdatahub com:

# Instalando o pacote remotes
install.packages("remotes")

# Carregando o remotes
library(remotes)

# Instalando o amazonasdatahub
remotes::install_github("onelsoncarvalho/amazonasdatahub")

Uso e Exemplos

Carregando `amazonasdatahub`

Use a função library() ou require() para carregar o pacote.

library(amazonasdatahub)

Você pode acessar a documentação de cada base de dados usando o operador de ajuda “?”.

You can see the documentation of each dataset using the help operator “?”.

?agriculture_amazonas
?aids_amazonas
?gdp_amazonas
?humidity_manaus
?malaria_amazonas
?prf_amazonas
?rionegro_amazonas
?slr_muni

Exemplos

Incidência de doenças

A base de dados aids_amazonas fornece dados das ocorrências de AIDS nos municípios do Amazonas.

Uma das análises que podem ser feitas é: verificar a série temporal da contagem de casos filtrado de determinado município, onde os casos são agrupados pelo sexo do indivíduo observado. Para fazer isso, utilizaremos os pacotes dplyr para estruturar os dados, e o ggplot para fazer o gráfico e customizá-lo.

# Loading dplyr and ggplot to structure the data
require(dplyr)
require(ggplot2)

# Filtrando por município e plotando a contagem de casos por gênero
aids_amazonas %>%
  filter(name_muni == "Manaus") %>%
  group_by(gender) %>%
  ggplot(aes(x = year, y = cases, group = gender, color = gender)) +
  geom_line() +
  scale_color_manual(values = c("blue", "red")) +
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Contagem de casos de AIDS em Manaus (2011-2023)",
    x = "Ano",
    y = "Contagem",
    color = "Gênero"
  )

Séries Temporais

Com o conjunto de dados humidity_manaus, que reune dados de umidade relativa observados na cidade de Manaus de janeiro de 2009 a dezembro de 2020, podemos verificar séries temporais, e dentre elas, a da umidade relativa durante esse intervalo de tempo.

Usando dplyr, podemos criar uma coluna de data, que será composta pelos dados de mês e ano, e com o ggplot2, podemos criar o gráfico.

# Carregando o dplyr e ggplot2
require(dplyr)
require(ggplot2)

# Criando variavel de data unindo ano e mes, e em seguida,
# plotando o grafico
humidity_manaus %>%
  mutate(date = as.Date(paste0(year, "-", month, "-","01"))) %>%
  ggplot(aes(x = date, y = rh)) +
  geom_line() +
  theme_minimal() +
  labs(
    title = "Umidade Relativa de Manaus (2009 - 2020)",
    x = "Data",
    y = "Umidade Relativa"
  )

Citação

Para citar amazonasdatahub em publicações, usar:

CARVALHO, Nelson Geraldo Aquino de., & NASCIMENTO, Leonardo Brandão Freitas do. (2026). amazonasdatahub: Integrando Dados, Pesquisa e Ensino. R package version 1.2.1. Disponível em: https://onelsoncarvalho.github.io/amazonasdatahub/

Em BibTex para LaTeX:

@Manual{amazonasdatahub2026,
  title  = {amazonasdatahub: Integrando Dados, Pesquisa e Ensino},
  author = {Nelson Geraldo Aquino de Carvalho and Leonardo Brandão Freitas do Nascimento},
  year   = {2026},
  note   = {R package version 1.2.1},
  url    = {https://onelsoncarvalho.github.io/amazonasdatahub/}
}

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