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Open Data

Despesas de Custeio e Lei de Benford

* This post is in Portuguese.

Há poucos dias, a prefeitura de Porto Alegre liberou os datasets com os dados de despesas de custeio de vários órgãos municipais (Secretaria Municipal de Saúde, Secretaria Municipal de Cultura, Gabinete do Prefeito, etc.).  O plot abaixo mostra a quantidade de empenhos para cada órgão municipal:

Plot - Qtd Empenhos vs Órgãos
Plot – Qtd Empenhos vs Órgãos

Uma das maneiras utilizadas geralmente para verificar fraudes é o uso da Lei de Benford [1] [2] [3], que fala sobre a distribuição das frequências de dígitos em vários datasets da vida real, incluindo valores de ações, número de populações, tamanhos de rios, etc.

Ao correlacionar a distribuição de números dos primeiros digitos dos valores de empenhos dos dados de Despesas de Custeio do 2º bimestre de 2014 com a distribuição da Lei de Benford,  a correlação ficou muito clara:

 

Lei de Benford vs Despesas de Custeio (Empenho)
Lei de Benford vs Despesas de Custeio (Empenho)

Segue aí mais um exemplo de correlação da Lei de Benford. Um sistema legal para ser construído seria um monitor de despesas que verificasse a correlação da Lei de Benford automaticamente e alertasse a cada anomalia encontrada.

Programming, Python

Mapa de calor dos dados de acidentes de transito do DataPoa

Esta semana será disponibilzada a nova versão do Django GIS Brasil, segue abaixo um exemplo de mapa criado usando os novos dados do Django GIS Brasil importados do DataPoa.

O exemplo abaixo é um mapa de calor utilizando os dados de acidentes de trânsito em Porto Alegre /RS durante os anos de 2000 até 2012. Os eixos (ruas, avenidas, etc.) também estarão presentes no Django GIS Brasil.

 

Heatmap POA
Mapa de Acidentes de Trânsito em PoA/RS. Clique para ampliar.

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