Repositório acadêmico de Visualização de Dados com foco em análise aplicada, estudo de caso e apresentações críticas baseadas em referência bibliográfica.
Academic Data Visualization repository focused on applied analysis, case-study work, and critical presentations grounded in bibliography.
O projeto agora inclui uma experiência estática para explorar os capítulos 7 e 25, o estudo de caso sobre energias renováveis e as referências usadas na análise. O site preserva a diferença entre fatos das fontes, comentários dos autores, percepção pessoal e lacunas identificadas.
URL esperada após o deploy: https://erlonL.github.io/dataviz/
- Astro 6.x com geração estática
- TypeScript e Content Collections
- npm
- CSS nativo com IBM Plex Sans
- GitHub Actions e GitHub Pages
npm ci
npm run dev
npm run check
npm run build
npm run validate:site
npm run previewO site usa base: /dataviz em astro.config.mjs. O build publica apenas os PDFs, previews e figuras necessários para a exposição; datasets, notebooks e arquivos de apoio permanecem como fontes do repositório.
- Adicione um novo Markdown em
src/content/presentations/com os campos definidos emsrc/content.config.ts. - Separe no conteúdo os fatos da fonte, comentários dos autores, percepção pessoal, conexões com o livro e perguntas em aberto.
- Inclua o PDF, anotações e preview na tabela de
scripts/stage-assets.mjs. - Execute
npm run check,npm run buildenpm run validate:site.
O workflow .github/workflows/deploy-pages.yml instala dependências com npm ci, valida o projeto, gera dist e publica o artifact no Pages. Nas configurações do repositório, selecione Settings → Pages → Source: GitHub Actions. A branch padrão permanece main; a branch de implementação é feature-dataviz-github-pages.
estudo-de-caso/: estudo aplicado sobre a expansão das energias renováveis no Brasil (1985–2024).projeto-final/: apresentações e análises críticas de capítulos do The Big Book of Dashboards.aulas/: anotações e notebooks de aula.ref/: materiais de referência (livro-base e outros arquivos de apoio).
- PDF principal:
estudo-de-caso/ecdv-energias-renovaveis-v2.pdf - Versões de documento:
estudo-de-caso/documento/ - Notebooks:
estudo-de-caso/notebook/ - Dados:
estudo-de-caso/Dados/ - Figuras:
estudo-de-caso/imagens/
- Apresentação:
projeto-final/PFVD - CAPITULO 07-1.pdf - Anotações:
projeto-final/CAP 7 - Anotacoes.pdf
- Apresentação:
projeto-final/PFVD - CAPITULO 25-1.pdf - Anotações:
projeto-final/CAP 25 - Anotacoes.pdf
O estudo de caso investiga a evolução da matriz elétrica brasileira entre 1985 e 2024, com foco no avanço das fontes renováveis. A análise combina dados do Our World in Data (séries históricas de geração por fonte) com bases da ANEEL/EPE para examinar geração, implantação de empreendimentos e padrões de consumo.
Os principais resultados mostram:
- Predominância histórica da fonte hidráulica, com vulnerabilidade em períodos de seca.
- Quedas relevantes na participação renovável em momentos de crise hídrica (2001 e 2014–2015).
- Expansão acelerada de eólica e, sobretudo, solar nos anos recentes.
- Recuperação da participação renovável para 89% em 2023, sugerindo maior diversificação e resiliência da matriz.
Metodologicamente, o trabalho utiliza Python (Pandas e Matplotlib), com visualizações temporais e geográficas para evidenciar tendências, pontos de inflexão e distribuição regional dos empreendimentos.
This case study examines the evolution of Brazil's electricity mix from 1985 to 2024, focusing on renewable expansion. It combines Our World in Data time series with ANEEL/EPE sources to analyze generation, new plant deployment, and consumption behavior.
Key findings include:
- Historical dominance of hydropower, with drought-related vulnerability.
- Significant renewable-share drops during hydrological crises (2001 and 2014–2015).
- Rapid growth of wind and especially solar generation in recent years.
- Recovery of renewable participation to 89% in 2023, indicating greater diversification and resilience.
Methodologically, the work uses Python (Pandas and Matplotlib) and temporal/geographical charts to highlight trends, inflection points, and regional deployment patterns.