Exemplo de Análise: Ars Metrica

Introdução

Este é um exemplo de como o Ars Metrica integra narrativa e código. Abaixo, não temos apenas uma imagem estática, mas o resultado direto de um algoritmo executado em tempo real.

Vamos analisar a relação entre variáveis usando o famoso dataset mtcars, mas com uma estética limpa.

O Código em R

O código abaixo carrega os dados e gera a visualização. Note que o leitor pode clicar em “Code” para ver como foi feito, garantindo reprodutibilidade.

Criando um gráfico elegante

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library(tidyverse)

── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
✔ ggplot2   3.5.2     ✔ tibble    3.2.1
✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
✔ purrr     1.0.4     
── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(ggthemes)

# Criando um gráfico elegante
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, linetype = "dashed") +
  scale_color_viridis_d(name = "Cilindros") +
  labs(
    title = "Eficiência vs. Peso",
    subtitle = "Análise demonstrativa do Ars Metrica",
    x = "Peso (1000 lbs)",
    y = "Milhas por Galão (MPG)",
    caption = "Fonte: Dataset mtcars (R Core Team)"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "top")

`geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'