Processos, fontes e métodos utilizados no estudo socioeconômico da Galícia
Este estudo utiliza uma abordagem multidimensional para analisar os padrões socioeconômicos e demográficos de 11 municípios da Galícia que fazem parte do Caminho de Santiago. A metodologia empregada combina técnicas de análise estatística, visualização de dados e modelagem de correlações para identificar padrões e tendências relevantes.
Todos os dados utilizados neste estudo foram obtidos do Instituto Galego de Estatística (IGE), garantindo sua oficialidade e confiabilidade. As análises foram realizadas com foco no período de 1998 a 2023, com variações específicas por indicador conforme a disponibilidade de dados.
Os dados brutos obtidos do Instituto Galego de Estatística (IGE) passaram por um processo estruturado de processamento e análise, conforme detalhado abaixo:
Extração de dados brutos do portal do IGE em formato XLS através de APIs especializadas, garantindo a integridade e rastreabilidade dos dados originais.
Processamento dos arquivos XLS para remover inconsistências, padronizar formatos e converter para Markdown (.md) para facilitar a análise contextual.
Aplicação de técnicas estatísticas para calcular correlações, tendências temporais e agrupamentos, utilizando Python e bibliotecas especializadas.
Para facilitar a análise contextual e o processamento por modelos de inteligência artificial, os dados em XLS foram convertidos para o formato Markdown (.md) utilizando uma biblioteca especializada em Python. Este processo preservou a estrutura tabular dos dados originais enquanto ofereceu maior compatibilidade com ferramentas de análise textual.
import pandas as pd
def excel_to_markdown(excel_file, output_file=None):
"""
Convert Excel file to Markdown table format
"""
# Read Excel file
df = pd.read_excel(excel_file)
# Convert to markdown
markdown_table = df.to_markdown(index=False)
# Write to file if output_file is specified
if output_file:
with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(markdown_table)
print(f"Markdown table saved to {output_file}")
return markdown_tableCada dimensão do estudo (turismo, economia, demografia) foi inicialmente analisada de forma isolada para identificar padrões específicos ao setor:
Após a análise setorial, foi realizada uma integração multidimensional para identificar correlações e dinâmicas intersetoriais:
Os 11 municípios incluídos no estudo foram selecionados com base nos seguintes critérios:
| Município | Código | Província | População (2022) | Área (km²) | Densidade (hab/km²) |
|---|---|---|---|---|---|
| Portomarín | 27049 | Lugo | 1.482 | 115,1 | 12,9 |
| Monterroso | 27032 | Lugo | 3.551 | 114,6 | 31,0 |
| Melide | 15046 | A Coruña | 7.217 | 101,3 | 71,2 |
| Arzúa | 15006 | A Coruña | 5.943 | 155,5 | 38,2 |
| Paradela | 27042 | Lugo | 1.718 | 121,1 | 14,2 |
| Pino, O | 15066 | A Coruña | 4.458 | 131,9 | 33,8 |
| Palas de Rei | 27040 | Lugo | 3.234 | 199,7 | 16,2 |
| Sarria | 27057 | Lugo | 13.181 | 184,6 | 71,4 |
| Samos | 27055 | Lugo | 1.237 | 136,8 | 9,0 |
| Triacastela | 27062 | Lugo | 615 | 51,2 | 12,0 |
| Pedrafita do Cebreiro | 27045 | Lugo | 1.018 | 104,9 | 9,7 |