Análise de backhaul de banda larga fixa no Brasil

Projeto desenvolvido para a disciplina de Programação para Análise de Dados (PAD).

O objetivo é analisar a infraestrutura de backhaul de banda larga fixa no Brasil a partir de dados da Anatel, enriquecendo a base com diretórios geográficos para comparar capacidade, tecnologia e ocupação por região.

Estrutura do projeto

.
├── data/
│   ├── raw/                         # Dados brutos versionados no repositório
│   │   └── br_anatel_banda_larga_fixa_backhaul.csv
│   └── external/                    # Bases auxiliares baixadas separadamente
│       └── .gitkeep
├── notebooks/
│   └── backhaul_banda_larga_fixa.ipynb
├── src/
│   └── backhaul_analysis/
│       ├── __init__.py
│       ├── cli.py
│       ├── pipeline.py
│       └── visualization.py
├── requirements.txt
└── README.md

O que mudou na organização

• O notebook foi movido para notebooks/ e agora funciona como uma camada narrativa da análise.
• O CSV da Anatel foi movido para data/raw/, separando dados brutos de código e documentação.
• A lógica de carga, validação, limpeza e agregação foi extraída para src/backhaul_analysis/pipeline.py.
• A criação dos gráficos foi extraída para src/backhaul_analysis/visualization.py.
• Foi criada uma CLI simples em src/backhaul_analysis/cli.py para executar a análise fora do Jupyter.

Bases de dados

Base versionada

• data/raw/br_anatel_banda_larga_fixa_backhaul.csv: dados da Anatel com município, situação de atendimento, ano, concessionária, tecnologia e capacidades de backhaul.

Base auxiliar necessária

Para reproduzir o notebook completo, baixe ou disponibilize o diretório de municípios no caminho abaixo:

data/external/br_bd_diretorios_brasil_municipio.csv

A base auxiliar precisa conter, no mínimo, as colunas:

• id_municipio
• nome_uf
• nome_regiao

Tecnologias utilizadas

• Python 3.12+
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• Jupyter Notebook

Como reproduzir a análise

1. Clone o repositório.

2. Crie e ative um ambiente virtual:

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

4. Coloque a base auxiliar de municípios em data/external/br_bd_diretorios_brasil_municipio.csv.

5. Execute o notebook:

   jupyter notebook notebooks/backhaul_banda_larga_fixa.ipynb

Execução via linha de comando

Também é possível executar as agregações principais sem abrir o notebook:

PYTHONPATH=src python -m backhaul_analysis.cli

Se os arquivos estiverem em outros caminhos, informe-os explicitamente:

PYTHONPATH=src python -m backhaul_analysis.cli \
  --backhaul data/raw/br_anatel_banda_larga_fixa_backhaul.csv \
  --municipios data/external/br_bd_diretorios_brasil_municipio.csv

Pipeline da análise

1. Carga e validação: leitura dos CSVs e verificação das colunas obrigatórias.
2. Integração geográfica: junção da base da Anatel com o diretório de municípios por id_municipio.
3. Limpeza: tratamento de capacidades nulas, conversão do ano de atendimento e remoção de colunas redundantes quando existirem.
4. Agregação: cálculo da capacidade anual, capacidade acumulada e taxa de ocupação por região.
5. Visualização: gráficos para evolução acumulada, capacidade por tecnologia e ocupação regional com linha de alerta em 80%.

Autoria

Desenvolvido por Chrys — Bacharelando em Ciência da Computação (IFAM).