27:null 28:["$","title",null,{"children":"New Eudoxia - Trabalho 01 de Visualização de Dados | Eudoxia | Observable"}] 2d:T43a,##### (b) Uma discussão sobre as razões que motivaram a escolha da visualização desenvolvida, e;

Foi escolhido gráfico do tipo HeatMap, pois estamos comparando pares de generos, esse modelo em forma de matriz facilita a comparação dos genêros. No entanto a coloração não é muito eficiente na amostragem, para isso foi utilizando a interação _tooltip_ que permite o usuário ver a quantidade de itens por pares de genêros. Como a questão é sobre os pares mais frequentes, também foi usado um filtro para mostrar apenas valores acima de 150.

##### (c) Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.

Através da visualização é possível observar que os 3 generos mais frequentes são _International Movies_, _Dramas_ e _Comedies_, com as respecitivas quantidades: 2752, 2427 e 1674 que representa um total de 6853 dos itens disponíveis que corresponde a 77% dos itens disponíveis na Netflix, considerando os 8.807 itens disponíveis.

2e:T4de,##### (b) Uma discussão sobre as razões que motivaram a escolha da visualização desenvolvida, e;

Para essa pergunta foi usado dois gráficos, um para apresentar a quantidade de conteúdo por faixa etária e que responde se o conteúdo é equilibrado por faixa etária, também foi agrupado os códigos das classificações do dataset em quatro grupos de acordo com as informações obtidas em _https://pt.wikipedia.org/wiki/Orienta%C3%A7%C3%A3o_Parental_de_TV_. No segundo gráfico é possível visualizar os 3 paises que mais produz conteúdos com suas faixas etárias, para responder a pergunta se a caracteristicas vaira conforme o país.

##### (c) Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.

Respondendo a pergunta: o conteúdo nao é equilibrado por faixa etária, pois podemos ver que no geral é produzido mais conteúdo para o público adulto e também essa característica varia conforme o país, pois enquanto nos EUA é produzido 1805 conteúdo Adulto de um total de 3687 (49%), na Índia é produzido 278 conteúdo de um total de 1046 (26%). A Índia produz mais conteúdos para Jovens. (55%)

2f:[{"id":"6a6c676e56c99197c0022b64aa21401d335d01cfeb53556007d82bce94be085a7e89124c4a579429ea62ff60b19edf536a5a69a57973a798cfc4aee84842e710","href":"https://static.observableusercontent.com/files/6a6c676e56c99197c0022b64aa21401d335d01cfeb53556007d82bce94be085a7e89124c4a579429ea62ff60b19edf536a5a69a57973a798cfc4aee84842e710","name":"netflix_titles.csv","type":"text/csv","lastModified":1669505420113.938,"size":3399671}] 2b:{"id":"69e6662c5f33cc05","slug":null,"title":"New Eudoxia - Trabalho 01 de Visualização de Dados","thumbnail":"2a409395da75a2ec5fd4a5da1056008e162fdda0f1bce87f7beaba3866b10829","access_level":"public","create_time":"$D2022-11-26T23:30:20.113Z","update_time":"$D2022-12-15T12:15:30.969Z","view_time":null,"first_public_time":"$D2022-12-13T12:12:04.950Z","has_unpublished_edits":null,"fork":{"id":"abaf54e2016d6da0","slug":null,"title":"Eudoxia - Trabalho 01 de Visualização de Dados","owner":{"id":"bccd512780106850","login":"eudoxia","name":"Eudoxia"}},"stars":0,"starred":false,"owner":{"type":"team","id":"bccd512780106850","login":"eudoxia","name":"Eudoxia","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/eb1e0d0e9d58c6ea87451159f22930f38a2d14b871491ddc93b1e5cdd3a2ae5f","tier":"starter_2024"},"version":966,"publish_version":null,"role":null,"authored":false,"authors":[{"type":"individual","id":"412a07e3670497c3","login":"eudoxia","name":"Eudoxia","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/eb1e0d0e9d58c6ea87451159f22930f38a2d14b871491ddc93b1e5cdd3a2ae5f","tier":null}],"members":[{"type":"individual","id":"412a07e3670497c3","login":"eudoxia","name":"Eudoxia","avatar_url":"https://avatars-next.observableusercontent.com/eb1e0d0e9d58c6ea87451159f22930f38a2d14b871491ddc93b1e5cdd3a2ae5f","tier":null,"role":"editor"}],"comments":[],"custom_thumbnail":false,"trashed":false,"lapsed":null,"subscribed":null,"forks":1,"collection":null,"type":"notebook","body":{"title":"New Eudoxia - Trabalho 01 de Visualização de Dados","cells":[{"id":0,"value":"# New Eudoxia - Trabalho 01 de Visualização de Dados\n## Prof. Marcos Lage, 2022.2\n### Aluna Eudóxia Lottie Silva Moura 2022.2\n\nCurso do Programa de Pós-Graduação da UFF, oferecido no contexto do projeto PCI","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$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, 5))","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":"$undefined"},{"id":612,"value":"(a) Uma visualização (construída utilizando a biblioteca vega-lite);","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":219,"value":"vl\n .markArc() //tipo do grafico\n .data(netflix) //dados\n .encode(\n vl.theta().count(\"type\").title(\"Quantidade produções\"),\n vl\n .color()\n .fieldN(\"type\")\n .scale({ domain: [\"TV Show\", \"Movie\"], range: [\"hotpink\", \"purple\"] }),\n vl.tooltip().count(\"type\")\n )\n\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":614,"value":"##### (b) Uma discussão sobre as razões que motivaram a escolha da visualização desenvolvida, e;\n

Considerando que o dataset tem apenas dois tipos de conteúdos, a escolha pelo gráfico de pizza foi motivada para demostrar o percentual sobre o total de conteúdos. Ao passar o mouse sobre as cores do gráficos é possível ver a quantidade total por tipo de conteúdo.

\n\n##### (c) Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.\n

Observa-se que dos 8.807 itens disponível, 6.131 conteúdos são do tipo _Movie_ (filmes), isso representa quase 70% de todos os conteúdos disponível no catálogo de filmes da netflix. Ou seja o conteúdo predominante disponível na Netflix são filmes.

","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":682,"value":"viewof range2 = Inputs.range([0, lista_q2.length], {\n label: \"Selecione o número de gêneros que deseja visualizar\",\n step: 1,\n value: 3\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":226,"value":"vl\n .markBar()\n .data(\n lista_q2.filter((dado, indice) => {\n if (indice < range2) return dado;\n })\n )\n //.params(vl.param(\"number\").value(1500).bind(vl.slider(0, 2750, 1)))\n //.transform({ filter: \"datum.count > number\" })\n .encode(\n vl.x().fieldQ(\"count\").title(\"Número de produções\"),\n vl\n .y()\n .fieldN(\"list\")\n .title(\"Gênero\")\n .sort(vl.fieldQ(\"count\").order(\"descending\")),\n vl.color().fieldQ(\"count\").legend(null),\n vl.tooltip().fieldQ(\"count\"),\n vl.color().fieldN(\"list\").legend(null)\n // .scale({\n // domain: [\"International Movies\", \"Dramas\", \"Comedies\"],\n // range: [\"hotpink\", \"purple\", \"blue\"]\n // })\n )\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":624,"value":"##### (b) Uma discussão sobre as razões que motivaram a escolha da visualização desenvolvida, e;\n

Foi escolhido gráfico de barra ordenado do maior para o menor para representar a quantidade de itens predominante relacionados aos demais itens, utilizou-se também um filtro dos 3 maiores itens para o gráfico não ocupar muito espaço na tela. Dessa forma é possível ver apenas os 3 generos mais frequentes.

\n\n##### (c) Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.\n

","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":228,"value":"lista_q2 = {\n // captura o conteúdo da coluna listed_in e separa os multiplos gêneros de cada título\n const lists = netflix.map((list) => list[\"listed_in\"].split(\", \"));\n\n // concatna em um único vetor\n const listed = [].concat.apply([], lists);\n\n // cria um vetor de elementos únicos\n const unique = listed.filter((a, b, c) => c.indexOf(a) === b);\n\n // transforma em objetos com a contagem dos registros de cada gênero\n const object = unique.map((elem) => ({\n list: elem,\n count: listed.filter((a, b, c) => a === elem).length\n }));\n\n // retorna o objeto ordenado pela contagem\n return object.sort((a, b) => b.count - a.count);\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","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":651,"value":"Dicionário com a quantidade de genêros.","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":266,"value":"genero = {\n const unique = {};\n\n for (let i = 0; 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Aqui foi escolhido o gráfico de colunas, para identificar a quantidade de lançados por mês. A visulização desse gráfico é fácil identificar qual o mê teve mais ou menos conteúdo, também foi usado a interação _tooltip_ para apresentar o valor exato dos conteúdos porduzido por mês.

\n\n##### (c) Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.\n

Podemos observar que os mêses que mais tiveram produção de conteúdos foram os meses de julho e dezembro, que passou de 800 conteúdos produzidos, enquanto o mês que teve menos conteúdo foi fevereiro com menos de 600 lançamentos. Considerando apenas essa informação, seguindo o padrão de lançamento geral, recomendo que o lançamento seja feito no mês de *julho*.

\n\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","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":366,"value":"vl\n .markArea()\n .data(com_data)\n .encode(\n vl.x().fieldN(\"date_added\").timeUnit(\"year\").axis({ title: \"Ano\" }),\n vl.y().count().axis({ title: \"Numeros de conteúdos\" }),\n vl.color().count().legend(null),\n vl.tooltip().count()\n )\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":932,"value":"##### (b) Uma discussão sobre as razões que motivaram a escolha da visualização desenvolvida, e;\n

Escolhi o gráfico de área pois mostra as alterações nas quantidades ao longo do tempo, dessa forma podemos ver o grande aumento nos números de lançamentos, também foi usado a interação _tooltip_ para apresentar o valor exato dos conteúdos produzido por ano

\n\n##### (c) Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.\n

O ínicio dos lançamentos foi em 2011, onde teve 13 lançamentos. Nos anos de 2016, 2017 e 2018 houve um grande aumento dos número o que causou uma curva significativa no gráfico e o maior pico atingido foi em 2019 com 2.016 conteúdos lançados.

\n\n","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":140,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células","pinned":true,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":787,"value":"viewof rangeq6 = Inputs.range([0, 3687], {\n label: \"Selecione \",\n step: 1,\n value: 700\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":716,"value":"vl\n .markBar()\n .data(netflix_lista)\n .transform(vl.filter(\"datum.age\"))\n .encode(\n vl.x().valid(\"age\").title(\"Quantity\"),\n vl.y().fieldN(\"age\").title(\"Age\").sort(vl.count(\"age\").order(\"descending\")),\n vl\n .color()\n .fieldN(\"age\")\n .scale({\n domain: [\"Kids\", \"Older Kids\", \"Teens\", \"Adults\"],\n range: [\"hotpink\", \"purple\", \"blue\", \"grey\"]\n }),\n vl.tooltip().count(\"age\")\n )\n\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":557,"value":"vl\n .markBar()\n .data(paises_rating)\n .transform(\n vl\n .aggregate({\n op: \"valid\",\n field: \"age\",\n type: \"quantitative\",\n as: \"Quantity\"\n })\n .groupby([\"country\", \"age\"]),\n vl\n .joinaggregate({\n op: \"sum\",\n field: \"Quantity\",\n type: \"quantitative\",\n as: \"total\"\n })\n .groupby(\"country\"),\n\n vl.filter({\n and: [\n { field: \"total\", gt: rangeq6 },\n { field: \"Quantity\", gt: 0 }\n ]\n })\n )\n\n .encode(\n vl\n .color()\n .fieldN(\"age\") \n .scale({\n domain: [\"Kids\", \"Older Kids\", \"Teens\", \"Adults\"],\n range: [\"hotpink\", \"purple\", \"blue\", \"grey\"]\n }),\n vl\n .y()\n .field(\"country\")\n .sort(vl.fieldQ(\"Quantity\").order(\"descending\"))\n .title(\"Country\"),\n vl.x().fieldQ(\"Quantity\"),\n vl.tooltip([\"age\", \"Quantity\", \"total\"])\n )\n\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":481,"value":"paises_rating = {\n const object = [];\n\n netflix_lista.forEach((linha) => {\n const age = linha.age;\n linha.country.forEach((pais) => {\n object.push({\n country: pais,\n age: age\n });\n });\n });\n\n return object;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":527,"value":"netflix_lista = netflix.map((list) => {\n return {\n show_id: list.show_id,\n type: list.type,\n title: list.title,\n director: list.director,\n cast: list[\"cast\"]\n .split(\",\")\n .map((a) => a.trim())\n .filter((a) => a !== \"\"),\n country: list[\"country\"]\n .split(\",\")\n .map((a) => a.trim())\n .filter((a) => a !== \"\"),\n date_added: list.date_added,\n year_added: list.date_added.substring(0, -4),\n release_year: list.release_year,\n rating: list.rating,\n age: faixa_etaria.get(list.rating),\n duration: list.duration,\n listed_in: list[\"listed_in\"]\n .split(\",\")\n .map((a) => a.trim())\n .filter((a) => a !== \"\"),\n description: list.description\n };\n})","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":723,"value":"faixa_etaria = {\n let dict = new Map();\n\n dict.set(\"G\", \"Kids\");\n dict.set(\"TV-G\", \"Kids\");\n dict.set(\"TV-Y\", \"Kids\");\n dict.set(\"PG\", \"Older Kids\");\n dict.set(\"TV-PG\", \"Older Kids\");\n dict.set(\"TV-Y7\", \"Older Kids\");\n dict.set(\"TV-Y7-FV\", \"Older Kids\");\n dict.set(\"PG-13\", \"Teens\");\n dict.set(\"TV-14\", \"Teens\");\n dict.set(\"NC-17\", \"Teens\");\n dict.set(\"NR\", \"Adults\");\n dict.set(\"R\", \"Adults\");\n dict.set(\"TV-MA\", \"Adults\");\n dict.set(\"UR\", \"Adults\");\n\n return dict;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":937,"value":"$2e","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":142,"value":"### (7) Quais países tem os maiores intervalo médio entre a ano médio de criação e lançamento de filme? 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Aqui foi escolhido um gráfico de barras para visualizar de forma mais rápida a quantidade total de cada país, foi filtrado também apenas paises que tem média de intervalo de lançamento superior a 14 anos.

\n\n##### (c) Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.\n

Respondendo a pergunta: Os três Países que tem o maior intervalo médio são respectivamente Liechtenstein com 54 anos, East Germany com 49 anos e West Germany com 40 anos. Importante ressaltar que o numero menor de lançamento nesses países arrasta a média para cima, o que não acontece com os países que posssui numeros maior de lançamento.

\n","pinned":false,"hidden":false,"mode":"md","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"","database":"$undefined"},{"id":147,"value":"// A repostas pode utilizar multiplas células","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":823,"value":"intervalo = {\n const unique = {};\n\n for (let i = 0; i < netflix_ct.length; ++i) {\n const pais = netflix_ct[i].country.split(\",\").map((d) => d.trim());\n const ano_criacao = +netflix_ct[i].release_year;\n const ano_lancamento = +netflix_ct[i].date_added.split(\", \")[1];\n\n for (let j = 0; j < pais.length; ++j) {\n const part = pais[j];\n if (!Object.keys(unique).includes(part)) {\n unique[part] = {\n pais: part,\n soma: ano_lancamento - ano_criacao,\n contador: 1\n };\n } else {\n unique[part].soma = unique[part].soma + (ano_lancamento - ano_criacao);\n unique[part].contador += 1;\n }\n }\n }\n for (let i = 0; i < Object.keys(unique).length; ++i) {\n const k = Object.keys(unique)[i];\n unique[k][\"media\"] = unique[k].soma / unique[k].contador;\n }\n return unique;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":418,"value":"lista_paises = {\n // captura o conteúdo da coluna listed_in e separa os multiplos gêneros de cada título\n const vetorpaises = netflix.map((list) => list[\"country\"].split(\", \"));\n\n // concatna em um único vetor\n const paises = [].concat.apply([], vetorpaises);\n\n // cria um vetor de elementos únicos\n const paisesunico = paises.filter((a, b, c) => c.indexOf(a) === b);\n\n // transforma em objetos com a contagem dos registros de cada gênero\n const object = paisesunico.map((elem) => ({\n list: elem,\n count: paises.filter((a, b, c) => a === elem).length\n }));\n\n // retorna o objeto ordenado pela contagem\n return object;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$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":369,"value":"Dic_Paises = {\n const unique = {};\n\n for (let i = 0; i < netflix.length; ++i) {\n const pais = netflix[i].country.split(\",\");\n\n for (let j = 0; j < pais.length; ++j) {\n const pais_limpo = pais[j].trim();\n\n if (!Object.keys(unique).includes(pais_limpo)) {\n unique[pais_limpo] = 1;\n } else {\n unique[pais_limpo] += 1;\n }\n }\n }\n\n return unique;\n}","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":395,"value":"list_Paises = {\n const tmp = [];\n\n const keys = Object.keys(Dic_Paises);\n for (let i = 0; i < keys.length; ++i) {\n const k = keys[i];\n const v = Dic_Paises[k];\n\n const obj = { Dic_Paises: 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":377,"value":"vl\n .markGeoshape({ stroke: \"#fffff\" })\n .data(features)\n .transform(\n vl\n .lookup(\"properties.name\")\n .from(vl.data(list_Paises).key(\"Dic_Paises\").fields(\"count\"))\n .default(1)\n )\n .encode(\n vl.color().fieldQ(\"count\").legend({ format: \"d\" }),\n vl.tooltip(\"count\")\n )\n .project(vl.projection(\"mercator\"))\n .width(600)\n .height(600)\n .render()","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":952,"value":"##### (b) Uma discussão sobre as razões que motivaram a escolha da visualização desenvolvida, e;\n

Aqui eu quis visualizar no mapa mundi o total de conteúdo produzido por país, para isso eu criei um Geoshape Marks trouxe um outra base de dados do https://raw.githubusercontent.com/deldersveld/topojson/master/world-countries.json para identificar as coordenadas geográficas e apresentar no mapa, também adicionei o valor de 1 para os países que não teve conteúdo lançado.

\n\n##### (c) Uma análise das informações que podem ser obtidas com a interepretação da visualização.\n

Essa vizualização não funcionou muito bem, primeiro por o nome dos países divergem dos do Dataset e segundo por que a quantidade de produção por países possui uma variação muito alta e a coloração não funciona muito bem.

\n","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":379,"value":"world = fetch(\n \"https://raw.githubusercontent.com/deldersveld/topojson/master/world-countries.json\"\n).then((response) => response.json())","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":383,"value":"features = vl.topojson(world).feature(\"countries1\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":893,"value":"//tentativa de normalizar os nomes, incompleta...\nnomepaises = fetch(\n \"https://gist.githubusercontent.com/jonasruth/61bde1fcf0893bd35eea/raw/10ce80ddeec6b893b514c3537985072bbe9bb265/paises-gentilicos-google-maps.json\"\n).then((response) => response.json())","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":871,"value":"//Filtrando itens sem data de adição da tabela\nnetflix_da = netflix.filter((d) => d.date_added !== \"\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"},{"id":876,"value":"//Filtrando itens sem informação de paises da tabela\nnetflix_ct = netflix_da.filter((d) => d.country !== \"\")","pinned":false,"hidden":false,"mode":"ojs","author":"$undefined","summary":"$undefined","output":"$undefined","database":"$undefined"}],"files":"$W2f","stdlib":"1","titling":"auto"}} 2c:"$2b:body"