Case 07: Observatórios

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# Case 07: Observatórios
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# Objetivos de aprendizagem de hoje

#### Conhecer os observatórios da ABJ

#### Compreender sobre classificação manual de processos

#### Compreender sobre análise de inconsistências

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# Guia para os slides

#### Slides sobre o case: __marca azul__

#### Slides sobre pesquisa/ciência: __marca verde__

#### Slides sobre estatística: __marca rosa__

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# Introdução

- Os observatórios da ABJ são estudos que analisam e monitoram processos complexos utilizando jurimetria.

- O objetivo principal dos projetos é esclarecer assuntos complexos e relevantes do Direito, com o intuito de formular melhores políticas públicas.

- Todos os relatórios dos observatórios são disponibilizados publicamente.

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# Metodologia

1. Formulação de hipóteses, questões norteadoras e plano de execução.

1. Listagem de processos e obtenção da população de casos a serem analisados.

1. Elaboração e validação do questionário, através de aplicação de pré-teste.

1. Coleta e organização dos dados.

1. Análise dos dados obtidos e elaboração do relatório de análise.

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# Fluxo de trabalho

- Geralmente, os Observatórios são iniciados a partir da identificação de um tema interessante de análise.

- Em seguida, especialistas no tema formulam hipóteses que levam às questões norteadoras da pesquisa.

- Essas questões são organizadas em um documento contendo o plano de execução, que é passado para instituições apoiadoras em busca de recursos.

- Após o levantamento dos recursos necessários, damos início ao cronograma de execução do projeto.

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# Insolvência - Recuperações judiciais

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# Insolvência - Falências

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# Mercado de Capitais

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# Automação

- Leitura, filtros, seleções

- Detecção das inconsistências

- Construção da base de dados arrumada

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# O que é faxina?

**Faxina de dados** é o processo de modificar uma ou mais tabelas até que elas atendam o princípio **tidy**, proposto por Hadley Wickham em um artigo de 2014.

Cada base exigirá uma **Faxina** diferente, pois não existe um único tipo de bagunça:

_Tidy data ~~Happy families~~ are all alike; every untidy data ~~unhappy family~~ is untidy ~~unhappy~~ in its own way (Hadley Wickham ~~Leon Tolstoi~~)_

[Material do curso de faxina de dados](https://curso-r.github.io/202110-faxina/).

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# Por que faxina é importante?

Dados são o subproduto de muitos __processos complexos__, administrado por várias pessoas que podem fazer __usos diferentes__ dos mesmos registros.

Isso faz com que os __formatos__ e __convenções__ de armazenamento de dados sejam muito __variados__, dificultando análises futuras.

Por isso, a Faxina é praticamente uma __constante__ em qualquer contexto de análise de dados, e isso não se deve **só** a erros ou falhas no processo de armazenamento.

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# O que é um banco de dados **arrumado**

*Tidy data* é um princípio para arrumação de base de dados que resolve 90% dos problemas reais. Uma base tidy é **uma única tabela** que satisfaz:
 
- Cada observação é uma (e só uma) linha da tabela.

- Cada variável é uma coluna da tabela. Não existe uma coluna que represente duas variáveis, por exemplo.

Essas definições são relacionadas, a depender do que entendermos por **variável** e **observação**. O que realmente importa é a filosofia por trás das sugestões.

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# ObsDash

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# ObsDash

- Serve para acompanhar as inconsistências dos dados

- Corrigimos as informações na fonte de dados, que alimentam os trabalhos.

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# Quiz

## https://forms.office.com/r/RHkA3VRkrE

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# Obrigado!

### [Julio Trecenti](mailto:jaztrecenti@pucsp.br)