Análise de Empréstimos de Biblioteca

Objetivo:

O objetivo desta análise é entender o uso das bibliotecas por meio dos empréstimos realizados, identificar padrões e fazer recomendações para a melhoria da infraestrutura, recursos e processos das bibliotecas. A análise inclui o acompanhamento de empréstimos ao longo dos anos, a identificação de temas mais e menos emprestados, e a exploração de dados relacionados a horários e meses com maior demanda.

Estrutura dos Dados

Os dados analisados incluem informações sobre:

• Empréstimos de livros
• Classificação dos livros segundo a CDU (Classificação Decimal Universal)
• Tipo de vínculo dos usuários
• Coleções e bibliotecas

Análise Realizada

1. Classificação dos Livros

Objetivo:

Criar uma nova coluna que reflete a classe geral na CDU com base no código de localização dos livros.

Ações:

• Excluímos a coluna registro_sistema que não era relevante para a análise.

• Transformamos a coluna matricula_ou_siape para o formato string para melhor legibilidade.

2. Análise de Empréstimos ao Longo dos Anos

• Objetivo: Determinar se a quantidade total de exemplares emprestados está aumentando ou diminuindo ao longo dos anos.

• Método: Calculamos a quantidade total de exemplares emprestados por ano e plotamos um gráfico de linhas.

3. Análise Mensal dos Empréstimos

• Objetivo: Identificar quais meses têm a maior quantidade de exemplares emprestados para otimizar a programação de recursos e atividades.

• Método: Geramos uma tabela com a quantidade total de exemplares emprestados por mês e plotamos um gráfico de linhas.

4. Análise Diária dos Empréstimos

• Objetivo: Verificar os horários com maior quantidade de empréstimos para alocar atividades não relacionadas ao atendimento ao usuário.

• Método: Plotamos um gráfico de barras para visualizar os horários com maior número de empréstimos.

5. Exploração das Variáveis Categóricas

• Objetivo: Explorar e analisar as variáveis categóricas como Tipo de Vínculo, Coleção, Biblioteca e Classificação Geral da CDU.

• Método: Geramos tabelas de frequência e percentuais para essas variáveis.

6. Boxplots de Empréstimos Mensais por Ano

*Objetivo: Analisar a distribuição dos empréstimos de exemplares mensais entre 2010 e 2020 para diferentes tipos de usuários.

• Método: Criamos boxplots para cada ano e tipo de usuário.

7. Diferença Percentual de Empréstimos por Curso

• Objetivo: Comparar a diferença percentual de empréstimos realizados entre os anos de 2017-2018, 2018-2019, 2019-2022.

• Método: Criamos uma tabela com as diferenças percentuais e formatamos o HTML com as seguintes características:

  • Sem numeração de índice

  • Números percentuais com símbolo “%” e cores diferenciadas para valores positivos e negativos (verde para positivos, vermelho para negativos).

Como Usar o Código

Preparação dos Dados

• Certifique-se de que os dados estejam organizados conforme descrito acima.

• Execute os scripts de pré-processamento para limpar e formatar os dados. Análise e Visualização

• Utilize as funções e scripts fornecidos para realizar a análise e gerar os gráficos e tabelas. Geração de HTML

• O HTML para a tabela com diferenças percentuais pode ser gerado usando o script fornecido, garantindo que ele atenda aos requisitos de formatação especificados. #########

Conclusão 🎯

• A análise revelou tendências significativas nos empréstimos ao longo dos anos 📈, meses 📅 e horários ⏰. Identificamos os períodos de maior e menor demanda, possibilitando um planejamento mais eficaz para a gestão de recursos e programação das atividades 📊. Essas informações fornecerão à diretoria insights valiosos para aprimorar a infraestrutura e estratégias da biblioteca 📚.