Insights gerados pelo Projeto Data Science em Prever Expectativa de Vida em Países pelo Mundo

Insights gerados pelo Projeto Data Science em Prever Expectativa de Vida em Países pelo Mundo

Este projeto utilizei dados reais da OMS (Organização Mundial da Saúde), abrangendo mais de 170 países, incluindo o Brasil, entre os anos 2000 a 2015. O dataset contém 2.838 linhas e 22 colunas, com informações relevantes sobre fatores sociais, econômicos e de saúde pública. Esses dados foram analisados para entender os fatores que influenciam a expectativa de vida ao redor do mundo e, através de modelagem preditiva, prever como mudanças em variáveis como educação e gastos com saúde podem impactar a longevidade das populações.

Objetivos do Projeto

O objetivo deste projeto foi analisar as variáveis que afetam a expectativa de vida ao redor do mundo e prever como mudanças em fatores como educação e gastos com saúde podem influenciar essa expectativa. Para isso, utilizamos um modelo preditivo avançado, baseado no algoritmo XGBoost, e dividimos os países em diferentes grupos com características semelhantes, conhecidos como clusters.

Os resultados não apenas revelaram correlações importantes entre as variáveis, mas também forneceram insights poderosos sobre como políticas públicas e investimentos estratégicos podem aumentar a longevidade das populações, especialmente em países menos desenvolvidos.

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Análise Exploratória e Clusterização

Na primeira fase do projeto, realizamos uma análise exploratória dos dados, buscando entender como variáveis como escolaridade, PIB per capita, gastos com saúde, entre outras, afetam a expectativa de vida. Durante essa etapa, descobrimos que educação e saúde são os principais determinantes da longevidade.

A partir dessa análise, realizamos uma clusterização dos países em três grandes grupos:

1. Cluster 0: Países de menor desenvolvimento, com baixa expectativa de vida (média de 59,46 anos) e baixos níveis de investimento em educação e saúde.
2. Cluster 1: Países em desenvolvimento, com expectativa de vida moderada (73,99 anos) e níveis medianos de investimento.
3. Cluster 2: Países desenvolvidos, com alta expectativa de vida (80,82 anos) e altos investimentos em saúde e educação.

Essa segmentação permitiu uma análise mais detalhada das necessidades e potenciais de cada grupo, o que é especialmente útil para tomadores de decisão que buscam focar investimentos de forma estratégica.

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Principais Insights Gerados

1. Impacto da Educação e da Saúde na Expectativa de Vida Um dos insights mais poderosos foi a confirmação de que escolaridade e gastos com saúde têm uma correlação direta com a expectativa de vida. Países com maior escolaridade e investimentos em saúde tendem a ter uma longevidade maior. Por exemplo, nos países do Cluster 0, observamos que um aumento de 10% nos gastos com saúde e educação pode elevar a expectativa de vida em até 1,11 anos. Isso demonstra que políticas públicas focadas nessas áreas podem ter um impacto direto e significativo.
2. Simulações de Investimento Realizamos simulações que mostraram como aumentos de 5%, 8%, e 14% no PIB per capita podem impactar a expectativa de vida nos países de menor desenvolvimento. A simulação revelou que mesmo pequenos aumentos no PIB podem gerar melhorias significativas na expectativa de vida, especialmente em países onde os recursos são limitados. Isso reforça a necessidade de investimentos estratégicos em áreas-chave como educação e saúde.
3. Diferenças Entre Clusters Outro insight relevante foi a diferença nas relações entre as variáveis nos diferentes clusters. Enquanto nos países mais desenvolvidos a educação e os gastos com saúde têm um impacto forte e direto, em países de menor desenvolvimento, há uma necessidade de reformas sistêmicas mais amplas para que esses investimentos se traduzam em ganhos de longevidade. Isso significa que o contexto econômico e social de cada país deve ser considerado ao criar políticas de investimento.
4. Impacto da Mortalidade Infantil e Adulta Descobrimos também que a mortalidade infantil e a mortalidade adulta são fatores críticos em países de menor desenvolvimento. A redução dessas taxas por meio de melhorias nos sistemas de saúde pode impactar diretamente a expectativa de vida. Esse insight pode orientar políticas públicas que priorizem cuidados preventivos e investimentos em saúde básica.

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Importância de um Cientista de Dados para sua Empresa

Esse projeto exemplifica o poder da ciência de dados para revelar insights profundos e estratégicos que podem transformar a tomada de decisão em empresas e governos. Um cientista de dados não apenas analisa grandes volumes de dados, mas também identifica padrões, realiza previsões e simula cenários que ajudam a antecipar resultados futuros.

No contexto empresarial, esses mesmos princípios podem ser aplicados para prever tendências de mercado, otimizar processos internos, melhorar a experiência do cliente ou maximizar lucros. Se você deseja tomar decisões informadas com base em dados, um cientista de dados é um profissional essencial para interpretar as informações corretas e gerar valor para o seu negócio.

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Conclusão

Este projeto de previsão da expectativa de vida em diferentes países nos mostrou a importância dos investimentos em educação, saúde e desenvolvimento econômico para melhorar a qualidade e a duração da vida da população. A análise detalhada e as simulações realizadas foram capazes de gerar insights valiosos, mostrando que políticas bem direcionadas podem fazer a diferença.

A contratação de um cientista de dados pode ser o próximo passo para a sua empresa, permitindo que você tome decisões mais estratégicas, precisas e baseadas em dados, gerando resultados mais robustos e sustentáveis a longo prazo.