27:null 28:["$","title",null,{"children":"Trabalho 01 de Visualização de Dados | Silvana de Andrade Gonçalves | Observable"}] 2d:T68a,B) Para a resposta desta questão foram utilizados duas visualizações, a primeira visualização se refere à todo conjunto de dados e a segunda visualização está agrupada por país. Na primeira visualização (geral), está sendo usado um gráfico de barras verticais, apresentando a quantidade de registros em cada uma das faixas etárias existentes na base de dados. Essa visualização está sendo apresentada com 2 colunas de gráficos, cada uma com as classificações dos tipos de programa possíveis (filmes e séries). Adicionalmente, está sendo usado o canal visual de cor para ajudar na diferenciação dos tipos de programas. Para a segunda visualização (por país), está sendo utilizado um combo de seleção, com a lista de países existentes, para que seja escolhido um país para a apresentação dos dados. Após a escolha do país, os dados são filtrados para apresentação somente do país escolhido. Uma vez que a construção do conjunto de dados para esta visualização contém dados em formato diferente ao que está apresentado no conjunto de dados "netflix" que está sendo usado na visualização geral, nesta segunda apresentação está sendo usado o recurso de concatenação horizontal de gráficos (hconcat) para a composição da visualização. Para ambas visualizações está sendo utilizada a mesma ordem de apresentação das classificações, como forma de facilitar as comparações dos dados da forma geral e da detalhada por país. Dentro da visualização detalhada por país, as quantidades das classificações estão com a escala padronizada, também para garantir a uniformidade das visualizações apresentadas.2e:T53e,lista = { const unique = {} for (let i = 0; i < netflix6.length; ++i) { const pais = netflix6[i].country.split(",").map( d => d.trim() ); const rate = netflix6[i].rating; for (let j = 0; j < pais.length; ++j) { const part = pais[j]; if (!Object.keys(unique).includes(part)) { unique[part] = [{rating: "PG-13", value:0}, {rating: "TV-MA", value:0}, {rating: "TV-14", value:0}, {rating: "TV-Y7", value:0}, {rating: "PG", value:0}, {rating: "R", value:0}, {rating: "TV-PG", value:0}, {rating: "TV-Y", value:0}, {rating: "TV-G", value:0}, {rating: "G", value:0}, {rating: "NC-17", value:0}, {rating: "NR", value:0}, {rating: "TV-Y7-FV", value:0}, {rating: "UR", value:0}]; let pos = unique[part].findIndex(d=>d.rating == rate); unique[part][pos].value = 1; } else { let pos = unique[part].findIndex(d=>d.rating == rate); unique[part][pos].value += 1; } } } return unique; }2f:T6d2,listaPorTipo = { const unique = {} for (let i = 0; i < netflix6.length; ++i) { const pais = netflix6[i].country.split(",").map( d => d.trim() ); const rate = netflix6[i].rating; for (let j = 0; j < pais.length; ++j) { const part = pais[j]; if (!Object.keys(unique).includes(part)) { unique[part] = [{rating: "PG-13", movie:0, serie:0}, {rating: "TV-MA", movie:0, serie:0}, {rating: "TV-14", movie:0, serie:0}, {rating: "TV-Y7", movie:0, serie:0}, {rating: "PG", movie:0, serie:0}, {rating: "R", movie:0, serie:0}, {rating: "TV-PG", movie:0, serie:0}, {rating: "TV-Y", movie:0, serie:0}, {rating: "TV-G", movie:0, serie:0}, {rating: "G", movie:0, serie:0}, {rating: "NC-17", movie:0, serie:0}, {rating: "NR", movie:0, serie:0}, {rating: "TV-Y7-FV", movie:0, serie:0}, {rating: "UR", movie:0, serie:0}]; let pos = unique[part].findIndex(d=>d.rating == rate); if (netflix6[i].type == "TV Show"){ unique[part][pos].serie = 1; } else { unique[part][pos].movie = 1; } } else { let pos = unique[part].findIndex(d=>d.rating == rate); if (netflix6[i].type == "TV Show"){ unique[part][pos].serie += 1; } else { unique[part][pos].movie += 1; } } } } return unique; }30:[{"id":"6a6c676e56c99197c0022b64aa21401d335d01cfeb53556007d82bce94be085a7e89124c4a579429ea62ff60b19edf536a5a69a57973a798cfc4aee84842e710","href":"https://static.observableusercontent.com/files/6a6c676e56c99197c0022b64aa21401d335d01cfeb53556007d82bce94be085a7e89124c4a579429ea62ff60b19edf536a5a69a57973a798cfc4aee84842e710","name":"netflix_titles.csv","type":"text/csv","lastModified":1668085787527.574,"size":3399671}] 2b:{"id":"234b73b79ac1ea09","slug":null,"title":"Trabalho 01 de Visualização de Dados","thumbnail":"e4ef3cff989e236b67900f35bef0b19ad5d75be20af1b41977d3a4d454290157","access_level":"public","create_time":"$D2022-11-10T13:09:47.527Z","update_time":"$D2024-05-20T22:15:07.877Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2022-12-02T13:06:09.430Z","has_unpublished_edits":null,"fork":{"id":"69880bd5f1829dc1","slug":null,"title":"Trabalho 01 de Visualização de Dados (PCI)","owner":{"id":"b56cd86b9f048540","login":"mlage","name":"Marcos Lage"}},"stars":1,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"7807da82f1a99356","login":"silvana21","name":"Silvana de Andrade Gonçalves","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/1331e42c1c3e92a33b16b54b6c8b37bb2ac07cf0395d7028e41af54c453be434","tier":"starter_2024"},"version":1150,"publish_version":null,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"87ba47aa383463e3","login":"silvana21","name":"Silvana de Andrade Gonçalves","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/1331e42c1c3e92a33b16b54b6c8b37bb2ac07cf0395d7028e41af54c453be434","tier":null}],"members":[{"type":"individual","id":"87ba47aa383463e3","login":"silvana21","name":"Silvana de Andrade Gonçalves","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/1331e42c1c3e92a33b16b54b6c8b37bb2ac07cf0395d7028e41af54c453be434","tier":null,"role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":false,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":1,"collection":null,"type":"notebook","body":{"title":"Trabalho 01 de Visualização de Dados","cells":[{"id":0,"value":"# Trabalho 01 de Visualização de Dados\n## Prof. Marcos Lage, 2022.2\nCurso do Programa de Pós-Graduação da UFF, oferecido no contexto do projeto PCI","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":176,"value":"htl.html`Nome do aluno: ${text}`","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":172,"value":"viewof text = Inputs.text()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":70,"value":"### Instruções\n\n

\nNeste trabalho você deve responder as perguntas propostas sobre o data set fornecido. As respostas de todas as perguntas devem ser compostas por:
\n **(a)** Uma visualização (construída utilizando a biblioteca vega-lite);
\n **(b)** Uma discussão sobre as razões que motivaram a escolha da visualização desenvolvida, e;
\n **(c)** Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.\n

\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":76,"value":"### Data set de conteúdos da Netflix\n\n

A Netflix é uma das plataformas de streaming mais populares do mundo. Em meados de 2021, a plataforma possuia mas de 8000 filmes e shows de TV em seu acervo; e contavam com mais de 200 milhões de assinantes em todo o mundo. O data set abaixo consiste em listas de todos os filmes e programas de TV disponíveis na Netflix, juntamente com detalhes como elenco, diretores, classificações, ano de lançamento, duração etc.

\n\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":34,"value":"### Importação do data set","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":15,"value":"netflix = FileAttachment(\"netflix_titles.csv\").csv()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":38,"value":"printTable(netflix.slice(0,25))","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":45,"value":"### (1) Qual o tipo de conteúdo predominante na Netflix?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":209,"value":"{\n const bar = vl.markBar()\n .data(netflix)\n .encode(\n vl.y().fieldN('type').axis(null),\n vl.x().count()\n .axis({\n titleFont:'Helvetica Neue',\n titleFontSize:15\n })\n .title('Conteúdos do Netflix'),\n vl.color().fieldN('type').scale({scheme: 'reds', nice: true}).legend(null)\n )\n\n const label = vl.markText({align:'left', x:5, baseline: \"end\"})\n .data(netflix)\n .encode(\n vl.y().fieldN('type').title(null),\n vl.text().fieldN('type'),\n vl.color().value('white')\n )\n \n return vl.layer(bar, label)\n .width(250)\n .height(180)\n .render()\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":591,"value":"B) Neste caso, a visualização proposta foi utilizada por ser um dos canais visuais indicados para a representação de 2 atributos (1 categórico, que são os tipos de conteúdo e 1 quantitativo, que é a contagem de registros de cada um destes tipos).\nAlém disso, estou utilizando a identificação de cada uma das barras, deslocando o eixo y para dentro da barra com a utilização de 2 gráficos sobrepostos.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":595,"value":"C) A partir da visualização proposta é possível identificar facilmente que o conteúdo predominante no Netflix são os filmes.\nÉ possível identificar também que a quantidade de filmes (+6k) é mais de 2x maior que a quantidade de TV Show (-3k).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":57,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":59,"value":"### (2) Qual os 3 gêneros de filme e séries predominantes na Netflix?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":211,"value":"vl.markBar({size: 50})\n .data(list_obj)\n .transform(\n vl.window(vl.rank().as('Top3')).sort(vl.field('count').order('descending')),\n vl.filter('datum.Top3 <= 3')\n )\n .encode(\n vl.y().fieldQ('count').title('Quantidade de títulos')\n .axis({\n grid: false,\n titleColor:'blue',\n titleFontSize:13,\n labelColor:'gray',\n labelFontSize:12,\n labelPadding:5\n }),\n vl.x().fieldN('genero').title('Top 3 gêneros do Netflix')\n .sort(vl.fieldQ('count').order('descending'))\n .axis({\n titleColor:'blue',\n titleFontSize:13,\n labelColor:'gray',\n labelFontSize:12,\n labelPadding:5,\n labelAngle: 0 // undo default title rotation\n }),\n vl.tooltip(['genero' , 'count']),\n ).width(300).height(300).render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":622,"value":"B) Outro caso em que a visualização proposta foi utilizada por ser um dos canais visuais indicados para a representação de 2 atributos (1 categórico, que são os gêneros e 1 quantitativo, que é a quantidade de registros de cada um destes gêneros). \n\nAs barras são usadas para facilitar a comparação numérica entre as categorias apresentadas.\n\nAqui foram utilizadas barras verticais, ao invés das barras horizontais apresentadas na questão anterior.\nNeste caso, deixei os rótulos dos 2 eixos e estou utilizando a interação de mostrar a quantidade de registros e o gênero quando se posiciona o mouse sobre as barras.\nEstou também utilizando um filtro para mostrar apenas os 3 gêneros predominantes.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":625,"value":"C) Os três gêneros predominantes são Filmes Internacionais (2752 registros), Dramas (2427 registros) e Comédias (1674 registros).","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":61,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":128,"value":"### (3) Quais os pares de gêneros mais frequentes da Netflix?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":481,"value":"{\n const matrix = vl.markRect()\n .encode(\n vl.x().fieldN('genero1').sort(vl.fieldQ('valor').order('descending')).axis({orient: 'top'}).title(null),\n vl.y().fieldN('genero2').sort(vl.fieldQ('valor').order('descending')).title(null),\n vl.color().fieldQ('valor'),\n vl.tooltip(['genero1' , 'genero2', 'valor'])\n )\n\n const reverse = vl.markRect()\n .encode(\n vl.y().fieldN('genero1').sort(vl.fieldQ('valor').order('descending')),\n vl.x().fieldN('genero2').sort(vl.fieldQ('valor').order('descending')),\n vl.color().fieldQ('valor'),\n vl.tooltip(['genero1' , 'genero2', 'valor'])\n )\n return vl\n .layer(matrix, reverse)\n .data(Object.values(genero_pares))\n .width(600)\n .height(600)\n .render()\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":646,"value":"B) Nesta questão foi utilizado o HeatMap para apresentação da resposta.\n\nEsta representação em forma de matriz é indicada para representar três dimensões, duas representadas pelos\neixos e uma representada pela cor. Em cada um dos eixos estão sendo representados os genêros, na matriz são representados os pares de gêneros e a quantidade de registros dos pares que estão na base de dados está sendo representado pela escala de cor.\n\nComo a leitura de valores individuais não é precisa, estou utilizando a interação tooltip para mostrar estes valores ao repousar o mouse sobre os retângulos da matriz.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":655,"value":"C) É possível visualizar, a partir do gráfico, que o par Internacional Movies e Drama é o que contém a maior quantidade de registros (1483). Internacional Movies e Comedies é o segundo par que mais aparece na base de dados com 804 registros.\n\nComo sabemos, pela questão annterior que, Internacional Movies é o gênero de maior predominância na base de dados, é natural que os maiores registros de pares de gêneros incluam este gênero em sua composição.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":130,"value":"// A resposta pode utilizar multiplas células","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":65,"value":"### (4) Caso um produtor queira lançar um conteúdo novo, em que mês você recomendaria que o lançamento fosse feito?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":292,"value":"{\n const x = vl.markPoint()\n .encode(\n //vl.x().fieldN('date_added').timeUnit('month')\n vl.x().month('date_added'),\n vl.y().count(),\n vl.size().aggregate('count')\n )\n const y = vl.markLine()\n .encode(\n vl.x().month('date_added'),\n vl.y().count()\n )\n return vl\n .layer(x, y)\n .data(com_data)\n .width(500)\n .height(400)\n .render()\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":745,"value":"{\n const arc1 = vl.markArc({radius: 150, innerRadius:50, tooltip:true})\n .encode(\n vl.theta().fieldN('date_added').timeUnit('month').stack(true),\n vl.color().count()\n )\n const arc2 = vl.markText({radius:90, fontSize:14, fontWeight:\"normal\"})\n .encode(\n vl.theta().fieldN('date_added').timeUnit('month').stack(true),\n vl.text().fieldN('date_added').timeUnit('month')\n )\n return vl\n .layer(arc1, arc2)\n .data(com_data)\n .width(500)\n .height(400)\n .render()\n}","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":683,"value":"B) Nesta questão, foi construído um gráfico de pizza (em formato de donuts) com layers indicativos dentro das fatias. Para a apresentação dos layers, foi necessário criar um outro gráfico do tipo texto e depois apresentar os 2 gráficos em conjunto. Os registros foram agrupados pelo mês de lançamento (date_added) usando o timeUnit('month') para se chegar nesta métrica. Também está sendo usada a interação de mostrar o mês e os valores de títulos lançados no mês quando se passa o mouse por cima das fatias.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":685,"value":"C) A partir do gráfico é possível perceber que não existe uma variação muito intensa da quantidade de títulos que são lançados por mês.\nPercebe-se que, os meses de Julho e Dezembro contêm a maior quantidade de títulos lançados, provavelmente por ser o mês de férias das escolas e, portanto, é o mês em que os telespectadores mais assistem Netflix.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":106,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":118,"value":"### (5) Que insights sobre a plataforma podemos ter observando o número de séries e filmes adicionados anualmente?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":297,"value":"vl.markLine()\n .data(netflix)\n .encode(\n vl.x().year('date_added')\n .axis({\n titleColor:'gray',\n titleFontSize:13,\n labelColor:'gray',\n labelFontSize:12,\n labelPadding:5,\n title: \"Ano de inserção na plataforma\",\n titlePadding:15\n }),\n vl.y().count()\n .axis({\n titleColor:'gray',\n titleFontSize:13,\n labelColor:'gray',\n labelFontSize:12,\n labelPadding:5,\n title: \"Contagem de registros\"\n }),\n vl.color().fieldN('type').title(\"Tipo de programa\")\n )\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":799,"value":"vl.markPoint({filled: true, tooltip:true})\n .encode(\n vl.x().year('date_added')\n .axis({\n titleColor:'gray',\n titleFontSize:13,\n labelColor:'gray',\n labelFontSize:12,\n labelFlush: false,\n labelPadding:5,\n title: \"Ano de inserção na plataforma\",\n titlePadding:15\n }),\n vl.y().count()\n .axis({\n titleColor:'gray',\n titleFontSize:13,\n labelColor:'gray',\n labelFontSize:12,\n labelPadding:5,\n title: \"Contagem de registros\"\n }),\n vl.size().aggregate('count').scale({range: [30, 1000]}).title(\"Quantidade de registros\"),\n vl.color().fieldN('type').title(\"Tipo de programa\"),\n vl.opacity().value(0.6)\n )\n .data(com_data)\n .width(500)\n .height(400)\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":830,"value":"B) Nesta questão foram construídos 2 gráficos para a visualização, um gráfico de linhas e um gráfico de pontos. Em ambas visualizações, os dados apresentados estão coloridos pelo tipo de programa (Filmes ou Séries). \n\nA coloração é um canal visual que pode ser utilizado para diferenciar atributos categóricos, neste caso utilizados para diferenciar o tipo de programa.\n\nEm ambos os gráficos, foram alterados títulos e configurações dos eixos e títulos para um formato mais amigável.\n\nNo gráfico de pontos, foi configurado também o tamanho dos pontos para ser usado como um canal visual que identifique a quantidade de registros adicionados nos anos. Neste caso, alterei a escala para começar do tamanho 30 visto que nos anos iniciais, já que a contagem era de pouquíssimos registros, o tamanho do ponto ficava quase imperceptível.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":822,"value":"C) A partir das visualizações propostas, pode-se perceber que nos primeiros anos do Netflix, de 2008 até 2014, a inserção de filmes e séries foi quase 0. Enquanto que os anos de 2018 a 2020 tiveram as maiores quantidades de inserção.\nAinda, é perceptível que, em qualquer época, o número de filmes inseridos é mais do que o dobro do número de séries.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":121,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":135,"value":"### (6) O conteúdo da Netflix é equilibrado de acordo com as faixas etárias? Essa caracteristica varia de país para país?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1074,"value":"## Classificação Geral","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":299,"value":"vl.markBar({tooltip: true, cornerRadiusEnd: 4})\n .data(netflix6)\n .encode(\n vl.x().count().stack(null).title(null),\n vl.y().fieldN('rating').title(\"Classificação\"),\n vl.column().fieldN('type').title(null),\n vl.color().fieldN('type').scale({range:[\"#675193\", \"#ca8861\"]}).legend(null),\n vl.opacity().value(0.5)\n )\n .width(370)\n .height(270)\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1076,"value":"## Classificação por país","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":969,"value":"viewof countrySelect = select({\n title: \"Selecione o país\",\n options: regPaises,\n value: \"United States\"\n})","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":992,"value":"{\n const base = vl.markBar({tooltip: true, cornerRadiusEnd: 4})\n .data(Object.values(listaPorTipo[countrySelect]))\n .encode(\n vl.y().fieldN('rating').title(null),\n vl.opacity().value(0.5)\n )\n .width(370)\n .height(270);\n\n const filmes = base.encode(\n vl.x().fieldQ('movie')\n .axis({orient: 'top', \n titleColor:'gray',\n labelPadding:5,\n titlePadding:15,\n titleFontSize:13,\n labelColor:'gray',\n labelFontSize:12})\n .scale({domain: [0, 750]})\n .title(\"Classificação de Filmes\"));\n \n const series = base.encode(\n vl.x().fieldQ('serie')\n .axis({orient: 'top',\n titleColor:'gray',\n labelPadding:5,\n titlePadding:15,\n titleFontSize:13,\n labelColor:'gray',\n labelFontSize:12})\n .scale({domain: [0, 750]})\n .title(\"Classificação de Séries\"));\n\n return vl.hconcat(filmes, series).render();\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1079,"value":"$2d","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1086,"value":"C) A partir das visualizações apresentadas, é possível chegar a conclusão de que o conteúdo do netflix não é equilibrado com relação à classificação dos programas, nem de forma geral e nem quando analisado país à país.\nAdicionalmente, percebe-se que o conteúdo também não tem a classificação equilibrada quando separado por tipo de programa.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":140,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":142,"value":"### (7) Quais países tem os maiores intervalos entre a ano médio de criação e lançamento de filme? ","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1120,"value":"vl.markRect({tooltip: true})\n .data(Object.values(lista2)) \n .transform(\n vl.window(vl.rank().as('Top15')).sort(vl.field('media').order('descending')),\n vl.filter('datum.Top15 <= 15')\n )\n .encode(\n vl.y().fieldN('pais'),\n vl.color().fieldQ('media')\n .sort(vl.fieldN('pais').order('ascending'))\n )\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1092,"value":"B) Para esta questão, o conjunto de dados foi mofificado para calcular, dentro de cada país, para cada registro a diferença entre ano de lançamento e ano de entrada do netflix. Ao final do cálculo, este valor foi dividido pela quantidade de registros de cada país, para apresentar a média. \n\n A visualização apresentada mostra um mapa de calor das diferenças entre o ano de lançamento e ano de entrada. Além de apresentar um filtro nos dados para mostrar apenas os 15 países com as maiores diferenças.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1146,"value":"C) Os países East Germany, Liechtenstein, West Germany, Ethiopia e Burkina Faso apresentam as maiores diferenças. Ao que parece, os filmes são lançados mas só são distribuídos nestes países após um longo período de tempo.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":147,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células (distância média dos lançamentos)","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":151,"value":"### (8) Você teve algum outro insight durante a realização do trabalho?","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":1148,"value":"","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":153,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":17,"value":"## Importações de bibliotecas","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":24,"value":"Importação da biblioteca Vega-Lite","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":19,"value":"import {vl} from '@vega/vega-lite-api-v5'","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":26,"value":"Importação da biblioteca de inspeção amigável de tabelas","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":28,"value":"import {printTable} from '@uwdata/data-utilities'","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":978,"value":"import {radio, select} from \"@jashkenas/inputs\"","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1044,"value":"## Transformações dos dados","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":224,"value":"//Desmembrando os registros apartir da vírgula\nregistros = netflix.map(\n d=> d.listed_in.split(\",\")\n);","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":249,"value":"//Criando um conjunto de Genêros (não foi usado)\ngeneros = {\n const set = new Set();\n\n registros.forEach(d => {\n d.forEach( g => set.add(g.trim()) );\n })\n return set;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":306,"value":"//Desmebrando por vírgula e criando conjunto de generos (usado)\ngeneros3 = {\n const unique = {}\n \n for (let i = 0; i < netflix.length; ++i) {\n const gen = netflix[i].listed_in.split(\",\");\n\n for (let j = 0; j < gen.length; ++j) {\n const part = gen[j].trim();\n \n if (!Object.keys(unique).includes(part)) {\n unique[part] = 1;\n } else {\n unique[part] += 1;\n }\n }\n }\n\n return unique;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":312,"value":"//Transformando a lista em objetos json com nome do gênero e contagem \nlist_obj = {\n const tmp = []\n \n const keys = Object.keys(generos3);\n for (let i = 0; i < keys.length; ++i) {\n const k = keys[i];\n const v = generos3[k];\n\n const obj = {genero: k, count: v};\n tmp.push(obj);\n } \n\n return tmp;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":460,"value":"//Criação dos pares de gêneros a partir da lista de gêneros.\ngenero_pares = {\n const unique = {};\n\n const keys = Object.keys(generos3);\n\n for (let i = 0; i < keys.length - 1; ++i) {\n const gi = keys[i];\n\n for (let j = i+1; j < keys.length; ++j) {\n const gj = keys[j];\n\n const k_gigj = gi + '-' + gj \n unique[k_gigj] = {\n genero1: gi,\n genero2: gj,\n valor: 0\n };\n }\n }\n\n return unique;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":463,"value":"//contagem dos valores a partir da ocorrência de pares de gêneros no conjunto de dados do netflix\nlist_obj_pares = {\n const pares = Object.values(genero_pares);\n for (let i = 0; i < pares.length; ++i) {\n pares[i].valor = 0; \n }\n \n for (let i = 0; i < netflix.length; ++i) {\n const item = netflix[i];\n const item_list = item.listed_in.split(',').map( d => d.trim() );\n\n for (let j = 0; j < pares.length; ++j) { \n const g1 = pares[j].genero1;\n const g2 = pares[j].genero2; \n \n if (item_list.includes(g1) && item_list.includes(g2)){\n pares[j].valor += 1\n }\n }\n }\n\n return genero_pares;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":501,"value":"com_data = netflix.filter(d => d.date_added !== \"\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":504,"value":"//Limpeza: retirar registros com a classificação em branco (lixo da base de dados)\nnetflix2 = netflix.filter(d => d.rating !== \"\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":508,"value":"//Limpeza: retirar registros com a classificação 66min (lixo da base de dados)\nnetflix3 = netflix2.filter(d => d.rating !== \"66 min\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":511,"value":"//Limpeza: retirar registros com a classificação 74min (lixo da base de dados)\nnetflix4 = netflix3.filter(d => d.rating !== \"74 min\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":513,"value":"//Limpeza: retirar registros com a classificação 84min (lixo da base de dados)\nnetflix5 = netflix4.filter(d => d.rating !== \"84 min\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":515,"value":"//Limpeza: retirar registros cujo país está em branco.\nnetflix6 = netflix5.filter(d => d.country !== \"\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":522,"value":"//Pega a lista de classificações possíveis dentre todas as aparições no conjunto de dados.\nratings = Array.from( new Set(netflix6.map(\n d=> d.rating\n )))","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":973,"value":"//Pega a lista de classificações possíveis dentre todas as aparições no conjunto de dados.\nregPaises = Array.from( new Set(netflix6.map(\n d=> d.country.split(\",\")[0]\n )))","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":497,"value":"//Transformação dos dados originais para criar objeto json com os países e a quantidade de título em cada uma das classificações possíveis.\npaises = {\n const unique = {}\n \n for (let i = 0; i < netflix6.length; ++i) {\n const pais = netflix6[i].country.split(\",\").map( d => d.trim() );\n const rating = netflix6[i].rating;\n \n for (let j = 0; j < pais.length; ++j) {\n const part = pais[j];\n if (!Object.keys(unique).includes(part)) {\n unique[part] = {pais: part, \"PG-13\":0, \"TV-MA\":0, \"TV-14\":0, \"TV-Y7\":0, \"PG\":0, \"R\":0, \"TV-PG\":0, \"TV-Y\":0, \"TV-G\":0, \"G\":0, \"NC-17\":0, \"NR\":0, \"TV-Y7-FV\":0, \"UR\":0};\n unique[part][rating] = 1;\n } else {\n unique[part][rating] += 1;\n }\n }\n }\n return unique;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":538,"value":"$2e","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":985,"value":"$2f","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":563,"value":"netflix7 = netflix6.filter(d => d.release_year !== \"\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":568,"value":"netflix8 = netflix7.filter(d => d.date_added !== \"\")","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":1137,"value":"netflix9 = netflix8.filter(d => d.country !== \"\")","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":551,"value":"lista2 = {\n const unique = {}\n \n for (let i = 0; i < netflix9.length; ++i) {\n const pais = netflix9[i].country.split(\",\").map( d => d.trim() );\n const ano_criacao = +netflix9[i].release_year;\n const ano_lancamento = +netflix9[i].date_added.split(\", \")[1];\n \n for (let j = 0; j < pais.length; ++j) {\n const part = pais[j];\n if (!Object.keys(unique).includes(part)) {\n unique[part] = {pais: part, soma: (ano_lancamento - ano_criacao), contador: 1};\n } else {\n unique[part].soma = unique[part].soma + (ano_lancamento - ano_criacao);\n unique[part].contador += 1;\n }\n }\n }\n for (let i = 0; i < Object.keys(unique).length; ++i) {\n const k = Object.keys(unique)[i];\n unique[k][\"media\"] = (unique[k].soma/unique[k].contador);\n }\n return unique;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W30","stdlib":"1","titling":"auto"}} 2c:"$2b:body"