class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # Dados para Geomarketing ] .subtitle[ ## Unidade 3 | Tópicos Especiais Mercadológicos: Geomarketing ] .author[ ### Prof.ª Renata Oliveira ] .institute[ ### CEFET-MG – Departamento de Ciências Sociais Aplicadas ] .date[ ### Setembro 2026 ] --- layout: true <div class="my-footer"> <span> <a href="https://places.education" target="_blank">https://places.education</a> </span> </div> --- --- class: center, middle # Dados para Geomarketing .large[ **Dado certo + escala certa + momento certo** = decisão territorial bem fundamentada. ] --- ## Agenda — Encontros 4 e 5 **Encontro 4 (4h)** - Taxonomia dos dados espaciais - Dados censitários e bases públicas brasileiras - APIs e dados abertos: IBGE, IPEA, DataSUS, INEP **Encontro 5 (4h)** - Dados corporativos, transacionais e digitais - Dados de mobilidade e footfall - Qualidade, escala e limitações - QGIS: importar CSV com coordenadas --- ## Agenda — Encontro 6 (2h) - Lab prático: pipeline de dados do IBGE no QGIS - Limpeza e preparação básica - União de tabelas à malha de setores censitários - Construção do mapa temático de renda --- ## Dados para geomarketing por origem - Censitários (IBGE) - Administrativos (RAIS, CNPJ, IPTU) - Pesquisas de mercado - Transacionais (PDV, e-commerce) - Digitais (social media, Google, apps) - Sensoriamento remoto (satélite, drone) --- ## Granularidade espacial dos dados | Nível | Exemplo | |-------|---------| | País | PIB nacional | | Estado | PNAD por UF | | Município | Censo municipal | | Bairro | Setor censitário | | CEP/Quadra | Malha de endereços | | Ponto | Coordenada GPS | --- ## Censo 2022 — obter as bases .your-turn[ **Etapa 1 — baixar os arquivos de Belo Horizonte:** 1. Acessar [censo2022.ibge.gov.br](https://censo2022.ibge.gov.br) → **Agregados por Setores Censitários** e baixar, para Belo Horizonte (código do município 3106200): - a **malha de setores censitários** (formato shapefile ou GeoPackage); - a **tabela CSV de "Total de moradores"** (equivalente à Tabela SIDRA 9514, variável 93); - a **tabela CSV de "Rendimento nominal médio mensal"** (equivalente à Tabela SIDRA 9605, variável 10605). ] .footnote[IBGE — Agregados por Setores Censitários: [censo2022.ibge.gov.br](https://censo2022.ibge.gov.br)] --- ## Censo 2022 — unir as tabelas .your-turn[ **Etapa 2 — carregar e relacionar as bases:** 1. Adicionar a malha em *Camada → Adicionar Camada Vetorial*. 2. Adicionar o CSV de renda em *Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado*, desmarcando "Geometria de ponto". 3. Na camada de setores, abrir **Propriedades → Junções → +** e relacionar as bases pelo código `CD_SETOR`. 4. Repetir a junção para a tabela de população. 5. Conferir na **Tabela de Atributos** os campos `renda_media` e `populacao`. ] .footnote[IBGE — Agregados por Setores Censitários: [censo2022.ibge.gov.br](https://censo2022.ibge.gov.br)] --- ## Bases federais — IPEA e DataSUS .your-turn[ **Importação no QGIS:** 1. **IPEA Data** (IDH, Gini, PIB municipal): baixar a série desejada em [ipeadata.gov.br](http://www.ipeadata.gov.br) como CSV (ex.: `ADH_IDHM_R`, `ADH_GINI`, por município). No QGIS, usar *Camada → Adicionar Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado*, desmarcando "Geometria de ponto", e depois fazer **Junção** (Propriedades → Joins) com a camada de municípios pelo código IBGE do município. 2. **DataSUS/CNES** (estabelecimentos de saúde georreferenciados): baixar o arquivo `ESTABDADOS.zip` em `cnes.datasus.gov.br/services/arquivos/`, extrair o CSV com latitude/longitude e importar via *Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado*, definindo X = longitude e Y = latitude. ] --- ## Bases federais — INEP e CNPJ .your-turn[ **Importação no QGIS:** 3. **INEP** (escolas com coordenadas): baixar os microdados do Censo Escolar em [download.inep.gov.br/dados_abertos](https://download.inep.gov.br/dados_abertos/microdados_censo_escolar_2023.zip), filtrar o município desejado em uma planilha e importar da mesma forma que o CNES. 4. **CNPJ/Receita Federal** (cadastro de empresas): baixar o dataset em [dados.gov.br](https://dados.gov.br/dados/conjuntos-dados/cadastro-nacional-da-pessoa-juridica---cnpj), filtrar por CNAE e município, e importar como camada de texto delimitado (se já tiver lat/lon) ou geocodificar o endereço com o plugin **MMQGIS** (ver próximos slides). ] --- ## Dados Abertos: onde encontrar | Portal | URL | Destaque | |--------|-----|----------| | **IBGE** | [ibge.gov.br/geociencias](https://www.ibge.gov.br/geociencias) | Malhas, setores, censo | | **dados.gov.br** | [dados.gov.br](https://dados.gov.br) | +30 mil datasets federais | | **IPEA** | [ipeadata.gov.br](http://www.ipeadata.gov.br) | Séries econômicas e sociais | | **DataSUS** | [datasus.saude.gov.br](https://datasus.saude.gov.br) | Saúde, CNES, SIM, SINASC | | **INEP** | [inep.gov.br/microdados](https://www.gov.br/inep/pt-br/acesso-a-informacao/dados-abertos/microdados) | Educação, ENEM, Censo Escolar | | **OpenStreetMap** | [overpass-turbo.eu](https://overpass-turbo.eu) | POI, vias, edificações | | **ANTT/ANAC** | [dados.gov.br](https://dados.gov.br) | Transporte, aeroportos | --- ## QuickOSM — configurar a consulta .your-turn[ **Farmácias de Belo Horizonte:** 1. Instalar o plugin: *Complementos → Gerenciar e Instalar Complementos* → buscar **QuickOSM** → Instalar. 2. Abrir *Complementos → QuickOSM → QuickOSM*. 3. Na aba "Consulta rápida": Key = `amenity`, Value = `pharmacy`. 4. Em "Área de interesse", escolher **Selecionar por lugar** e digitar `Belo Horizonte, Brazil` (o QuickOSM resolve o nome via Nominatim e monta o bounding box automaticamente). ] --- ## QuickOSM — executar e estilizar .your-turn[ **Farmácias de Belo Horizonte:** 5. Clicar em **Executar consulta**. 6. O QuickOSM adiciona automaticamente uma camada de pontos (e, se houver, polígonos/linhas) com todas as farmácias de BH mapeadas no OSM. 7. Para estilizar: *Propriedades da camada → Simbologia* → símbolo único, cor `#E9AFA3`. ] .tip[ O QuickOSM consulta a **Overpass API** por trás dos panos — gratuita, sem limite de requisições para consultas moderadas. Ideal para POI, vias, edificações. ] .footnote[QuickOSM: [plugins.qgis.org/plugins/QuickOSM](https://plugins.qgis.org/plugins/QuickOSM/)] --- ## Dados corporativos, digitais e de mobilidade **Fontes corporativas típicas:** - Histórico de transações (PDV, e-commerce) - Cadastro de clientes com CEP - CRM com localização de visitas - Dados de fidelidade/loyalty **Dados digitais e de mobilidade:** - Google Popular Times (fluxo horário) - Meta Ads (alcance por raio geográfico) - Dados de operadoras celulares (ODx) - Waze/Here (velocidade e congestionamento) - Instagram location tags .tip[ Dados móveis (CDR) são os mais precisos para medir fluxo real, mas têm alto custo e exigem contrato com operadoras. ] --- ## Geocodificação de clientes com MMQGIS .your-turn[ 1. Instalar o plugin **MMQGIS** (*Complementos → Gerenciar e Instalar Complementos*). 2. Abrir *MMQGIS → Geocode → Geocode CSV with Web Service*. 3. Selecionar o CSV de clientes/endereços, escolher o serviço **Nominatim** e mapear as colunas de endereço, cidade e CEP. 4. Executar: o plugin gera uma camada de pontos e um relatório dos endereços não geocodificados. 5. Para CEPs sem logradouro completo, consultar o [ViaCEP](https://viacep.com.br), preencher bairro/logradouro e geocodificar novamente. ] --- ## Qualidade — comparar cobertura .your-turn[ **Cobertura OSM × CNPJ no QGIS:** 1. Abrir a camada de farmácias extraída do OSM (QuickOSM) e a camada de farmácias do CNPJ (CNAE 4771-7/01, filtrada por `situacao = ATIVA` e `municipio = BELO HORIZONTE` — filtro aplicado com *Selecionar por Expressão* ou na "Consulta" da camada de texto delimitado). 2. Ver o número de feições de cada camada na barra de status inferior do QGIS (ou em *Propriedades da camada → Informações → Número de feições*). 3. Anotar `n_osm` e `n_cnpj`. 4. Calcular a cobertura com a **Calculadora de Campos** em qualquer uma das camadas (campo virtual) ou apenas manualmente: `cobertura = (n_osm / n_cnpj) * 100`. ] --- ## Limitações das fontes de dados **Principais limitações a considerar:** - OSM: cobertura desigual (centros bem mapeados, periferias menos) - Censo: desatualização (4-5 anos entre edições) - CNPJ: inclui empresas inativas, endereços desatualizados - Dados digitais: viés de plataforma e perfil demográfico --- ## Escala Espacial e Decisão .pull-left[ **Escala define a pergunta:** | Escala | Pergunta típica | |--------|----------------| | Nacional | Qual estado priorizar? | | Regional | Qual cidade? | | Municipal | Qual bairro? | | Inframunicipal | Qual quadra/rua? | | Microlocal | Qual lado da rua? | ] .pull-right[ .question[ **Reflexão:** Um dado preciso em escala nacional pode ser **inútil** para decisão de ponto de venda. Um dado impreciso em microescala pode levar a **erros custosos**. Como balancear granularidade e custo de coleta? ] ] --- ## CSV com coordenadas — importar .your-turn[ **Passo a passo:** 1. Baixar CNPJ de farmácias de BH (CNAE 4771-7/01) em [dados.gov.br](https://dados.gov.br) e salvar como `farmacias_bh.csv`. 2. QGIS: *Camada → Adicionar Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado*, apontando para `farmacias_bh.csv`. 3. Definir campos: X = longitude, Y = latitude, SRC = SIRGAS 2000 (EPSG:4674). 4. Conferir se os pontos aparecem na posição esperada sobre o mapa base. ] --- ## CSV com coordenadas — limpar e exportar .your-turn[ 1. Abrir a **Tabela de Atributos** → *Selecionar por Expressão*. 2. Usar `"longitude" IS NULL OR "latitude" IS NULL OR "situacao" != 'ATIVA'` para marcar registros inválidos ou inativos. 3. Inverter a seleção (*Selecionar → Inverter Seleção*) e usar *Exportar → Salvar Feições Selecionadas Como…* para gerar uma camada somente com CNPJs ativos e coordenadas válidas. 4. Exportar como GeoPackage (*Exportar → Salvar Feições Como…*) para uso futuro. ] --- ## Atividade prática — preparar as bases .your-turn[ **"Pipeline de dados: do IBGE ao mapa"** *(lab, 2h)* **Objetivo:** Construir base territorial de BH com dados censitários. **Passo 1 — Geometria dos setores censitários:** Baixar a Malha de Setores Censitários 2022 (shapefile/GeoPackage) do site do IBGE para o município 3106200 (Belo Horizonte) e adicionar via *Camada → Adicionar Camada → Adicionar Camada Vetorial*. **Passo 2 — Dados de renda por setor:** Baixar a tabela CSV de renda média (Agregados por Setores Censitários, Censo 2022) e adicionar via *Camada → Adicionar Camada → Adicionar Camada de Texto Delimitado*, desmarcando "Geometria de ponto". ] --- ## Atividade prática — unir e exportar .your-turn[ **"Pipeline de dados: do IBGE ao mapa"** *(lab, 2h)* **Passo 3 — Limpar e unir:** Clique direito na camada de setores → *Propriedades → Junções → +* → Camada de junção = tabela de renda; Campo de junção = código do setor (`code_tract`/`CD_SETOR`) em ambas as camadas. Depois, usar *Selecionar por Expressão* com `"renda_media" IS NULL` para identificar setores sem dado e, se necessário, remover da análise com *Inverter Seleção → Exportar → Salvar Feições Selecionadas Como…*. **Passo 4 — Exportar:** Clique direito na camada resultante → *Exportar → Salvar Feições Como…* → formato GeoPackage → salvar como `dados/setores_renda_bh.gpkg`. ] --- ## Mapa temático — aplicar simbologia .your-turn[ **Passo 5 — Mapa temático no QGIS:** 1. Clique direito na camada `setores_renda_bh` → *Propriedades → Simbologia*. 2. Trocar de "Símbolo único" para **Graduado**. 3. Valor = `renda_media`; Modo = "Quantil (Quartis)" ou "Cortes Naturais (Jenks)"; Classes = 4 ou 5. 4. Rampa de cor: escolher uma rampa sequencial (ex.: `YlOrRd` ou uma rampa customizada com as cores `#fdf6e3 → #e9d968 → #8fada7 → #002b36`) em *Editar rampa de cores*. 5. Aplicar e conferir a distribuição espacial no canvas. ] --- ## Mapa temático — montar o layout .your-turn[ **Etapa final no QGIS:** 6. Abrir *Projeto → Novo Layout de Impressão* → nomear `mapa_renda_bh`. 7. No layout, inserir: Mapa (arrastar retângulo), Legenda, Título ("Renda Domiciliar Média por Setor Censitário — Belo Horizonte, Censo 2022"), Escala gráfica, Seta de norte e fonte dos dados ("Fonte: IBGE — Censo 2022"). 8. Exportar como imagem: *Layout → Exportar como Imagem* → salvar em `img/mapa_renda_bh.png`. ] --- ## Discussão do mapa temático **Pontos de discussão:** - Quantos setores ficaram sem dados? Por quê? - Como a distribuição de renda é espacialmente desigual? - Quais regiões seriam prioritárias para um produto premium? --- ## Conceitos-chave da Unidade 3 - Dados para geomarketing têm **origens diversas** e devem ser combinados - O **Censo IBGE** é a base territorial de referência no Brasil - **QuickOSM**, **MMQGIS** e os downloads do IBGE apoiam a coleta de dados no QGIS - **Cobertura e atualização** devem ser verificadas antes da análise - A escala espacial determina a **pergunta que o dado pode responder** --- ## Referências - IBGE. **Censo Demográfico 2022**. [censo2022.ibge.gov.br](https://censo2022.ibge.gov.br) - SEBASTIÃO, A. **A crescente importância da privacidade e segurança no geomarketing**. Amazon, 2023. - SEBASTIÃO, A. **Geomarketing preditivo: comportamentos, antecipando necessidades**. Amazon, 2023. - OpenStreetMap Contributors. [openstreetmap.org](https://www.openstreetmap.org) - IPEA. **IPEA Data**. [ipeadata.gov.br](http://www.ipeadata.gov.br) - QuickOSM. Plugin QGIS. [plugins.qgis.org/plugins/QuickOSM](https://plugins.qgis.org/plugins/QuickOSM/) - MMQGIS. Plugin QGIS. [plugins.qgis.org/plugins/mmqgis](https://plugins.qgis.org/plugins/mmqgis/) .footnote[ [github.com/retaoliveira/geomarketing_03_dados_geomarketing](https://github.com/retaoliveira/geomarketing_03_dados_geomarketing) ]
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