Análise Preditiva e Modelagem de Dados da Violência Doméstica Contra Mulher em Curitiba: uma Perspectiva por Unidades Territoriais

Souza, Katleen Grani de; Silva, Charles Gomes da

doi:10.22167/2675-6528-202602250

Artigo

15 de setembro de 2026

Análise Preditiva e Modelagem de Dados da Violência Doméstica Contra Mulher em Curitiba: uma Perspectiva por Unidades Territoriais

Katleen Grani de Souza; Charles Gomes da Silva

DOI: 10.22167/2675-6528-202602250

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

A violência doméstica contra a mulher representa um desafio crítico para as políticas de segurança pública, demandando metodologias que transcendam a análise estatística descritiva tradicional. O estudo teve como objetivo analisar o perfil geográfico e a estatística de ocorrências de violência doméstica contra a mulher no município de Curitiba, utilizando técnicas de “Data Science” e modelagem de séries temporais para identificar padrões de previsibilidade nos principais “hotspots” da cidade. A metodologia consistiu no tratamento de dados provenientes do sistema SIGESGUARDA (2020-2026), com foco na correção de anomalias operacionais e na aplicação do modelo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Os resultados revelaram dinâmicas territoriais distintas: enquanto a média municipal apresentou um comportamento autorregressivo de ordem 1 (estabilidade com memória estatística), bairros como a Cidade Industrial de Curitiba (CIC) e o Centro exibiram padrões de persistência e sensibilidade a choques, respectivamente. Em contrapartida, localidades como Sítio Cercado e Tatuquara manifestaram comportamentos estocásticos (ruído branco), indicando menor dependência temporal. Concluiu-se que a aplicação de modelos preditivos permite a transição de um policiamento reativo para uma gestão baseada em evidências, possibilitando a criação de uma matriz de intervenção diferenciada para cada perfil de bairro, otimizando o emprego da Patrulha Maria da Penha e dos recursos municipais.

Palavras-chave: Data Science; Guarda Municipal; Modelo ARIMA; Segurança Pública; Séries Temporais.

1. Introdução

A violência é um fenômeno social de alcance global, presente em diversas camadas e contextos da sociedade. Sua manifestação constitui uma grave violação dos direitos humanos, impactando diretamente a vida, a saúde e a integridade física e psicológica dos indivíduos (Hayeck, 2015; Boris et al., 2011). Além de suas consequências individuais, a violência é reconhecida como um sério problema de saúde pública, conforme destacado pela Organização Mundial da Saúde (OMS, 2010).

Dentre as múltiplas formas de violência, aquela direcionada às mulheres, frequentemente denominada violência de gênero, emerge como uma preocupação central. Tais atos são fundamentados na diferença de gênero, resultando em danos psicológicos, físicos, morais, patrimoniais e sexuais (Franzoi et al., 2011). Nesse cenário, a mulher é vítima de agressões simplesmente por sua condição de mulher (Saliba et al., 2007; Secretaria Especial de Políticas para as Mulheres, 2008).

No contexto brasileiro, a violência doméstica contra a mulher representa uma das mais graves violações de direitos humanos. Seu enfrentamento e prevenção são regulados por marcos legais importantes, como a Lei Maria da Penha (Lei nº 11.340/2006), que busca coibir e punir a violência doméstica e familiar. O estado do Paraná, e especificamente sua capital, Curitiba, são frequentemente citados como regiões com um elevado número de ocorrências de violência contra a mulher. A dimensão do problema em Curitiba é evidenciada pelo fluxo de atendimentos da Patrulha Maria da Penha e pelos registros do Sistema de Gestão da Guarda Municipal (SIGESGUARDA).

Apesar de uma observada diminuição de 15,29% nos casos de violência doméstica contra a mulher nos primeiros meses de 2025, em comparação com o período anterior (Curitiba, 2025), a necessidade de proteção contínua e de estratégias eficazes permanece. Estudos prévios, como o de Bichibichi (2018), que analisou o período entre 2014 e 2018 em Curitiba, já apontavam a predominância da violência psicológica e física, com alta incidência de ameaças. Além disso, identificou-se uma concentração de ocorrências após as 18h e nos fins de semana, sendo os agressores, em sua maioria, parceiros ou ex-parceiros.

Contudo, para que as intervenções públicas sejam verdadeiramente eficazes, é imperativo que elas se baseiem em dados precisos, atualizados e que reflitam a dinâmica local do fenômeno. O Sistema SIGESGUARDA, mantido pela Prefeitura Municipal de Curitiba, oferece informações valiosas sobre o atendimento a mulheres vítimas de violência. No entanto, a análise estatística descritiva tradicional, embora fundamental, muitas vezes não é suficiente para identificar padrões preditivos e correlações complexas, o que limita a capacidade de antecipação e planejamento estratégico.

Existe uma lacuna na aplicação de métodos preditivos que considerem a temporalidade das ocorrências de violência doméstica (Hayeck, 2015). A eficiência no combate à criminalidade depende da transformação de dados estatísticos em inteligência estratégica (Bichibichi, 2018). Nesse sentido, o presente estudo busca ir além das análises meramente descritivas, utilizando ferramentas avançadas de Data Science para identificar padrões ocultos e correlações entre as ocorrências registradas no SIGESGUARDA e variáveis geográficas do município.

A relevância deste trabalho reside na possibilidade de otimizar os recursos da Guarda Municipal e da rede de proteção, permitindo uma transição de um policiamento reativo para uma gestão baseada em evidências. A aplicação de algoritmos de Machine Learning e modelos ARIMA justifica-se pela capacidade de identificar comportamentos estocásticos e tendências que análises históricas simples não capturam (Hyndman e Athanasopoulos, 2018). Dito isso, o presente trabalho teve como objetivo analisar o perfil geográfico e a estatística de ocorrências de violência doméstica contra a mulher no município de Curitiba, utilizando técnicas de Data Science e modelagem de séries temporais para identificar padrões de previsibilidade nos principais “hotspots” da cidade.

2. Material e Métodos

A pesquisa adota uma abordagem quantitativa exploratória. O processo de “Data Wrangling” utilizou a biblioteca Pandas para tratamento de dados, conforme McKinney (2018). Para a modelagem, empregou-se o método ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), fundamentado nos conceitos de Box et al. (2015). A série foi submetida a testes de estacionariedade, e a seleção do modelo ótimo baseou-se no Critério de Informação de Akaike [AIC], que, segundo Hyndman e Athanasopoulos (2021), equilibra o ajuste do modelo com a parcimônia para evitar o “overfitting”.

A base de dados foi composta por informações públicas da Prefeitura Municipal de Curitiba, extraídas do Sistema de Gestão da Guarda Municipal SIGESGUARDA. Os dados referem-se a registros de ocorrências atendidas pela Guarda Municipal no período de março de 2020 a março de 2026, coincidindo com a implementação da subcategoria “Violência doméstica contra mulher” no sistema.

O processo de coleta envolveu a aplicação de filtros sequenciais na base bruta de ocorrências municipais para reduzir o volume de registros ao escopo de interesse. Os filtros aplicados foram:

Filtro de Natureza: Seleção exclusiva da subcategoria de violência doméstica contra a mulher.
Filtro Geográfico: Limitação às ocorrências confirmadas dentro do perímetro urbano de Curitiba, segregadas por bairros.
Filtro Temporal: Recorte dos dados a partir da padronização sistêmica de 2020.

Essa filtragem resultou em uma série histórica qualificada de 3.250 ocorrências. Cada registro na base continha informações como natureza da ocorrência, data/horário do evento e bairro de incidência, permitindo o agrupamento mensal para análise de séries temporais.

A preparação final da base utilizou técnicas de “Data Wrangling” em ambiente “Python”, com a biblioteca Pandas (MCKINNEY, 2018). As etapas incluíram a importação de 73 arquivos periódicos, padronização de caracteres, formatos de data e nomes de bairros, limpeza de registros repetidos e correção de anomalias detectadas em 2023 e 2024. Um código reutilizável foi desenvolvido para automatizar o agrupamento quantitativo por temporalidade segmentado por bairro. A base de dados final apresenta, com periodicidade mensal, o volume de ocorrências como variável alvo para a modelagem estatística de tendência via método ARIMA.

As variáveis consolidadas e utilizadas para a análise são apresentadas na Tabela 1.

Tabela 1. Lista de variáveis disponíveis para análise preditiva e territorial.

Variável	Descrição
Data da Ocorrência	Data e hora exata do registro do chamado no sistema.
Bairro	Unidade territorial de Curitiba onde a ocorrência foi atendida.
Natureza da Ocorrência	Subcategoria específica (Violência Doméstica contra a Mulher).
Dia da Semana	Derivação temporal para análise de picos de incidência (Segunda a Domingo).
Turno do Dia	Classificação horária (Manhã, Tarde, Noite e Madrugada).
Volume Mensal	Contagem agregada de registros para fins de modelagem ARIMA.

Com os dados tratados, realizou-se a Análise Exploratória de Dados [AED] para compreender a estrutura da base, identificar “hotspots” territoriais e detectar anomalias temporais. O processo foi conduzido em “Python”, utilizando o ambiente de desenvolvimento “Spyder” (integrado ao pacote Anaconda). Para a execução das análises e construção das visualizações, foram utilizadas as seguintes bibliotecas:

pandas: para manipulação, agrupamento e indexação temporal dos dados.
matplotlib.pyplot e seaborn: para construção e customização estética de gráficos.
numpy: para suporte a operações matemáticas e tratamento de matrizes.
statsmodels: para aplicação de testes estatísticos de estacionariedade e decomposição do modelo ARIMA.

A análise de séries temporais compreende o estudo de observações quantitativas ordenadas cronologicamente, em intervalos sucessivos e regulares (SOUZA; CAMARGO, 2004). As séries temporais apresentam dependência serial, onde o volume de registros de violência doméstica em um mês (X₁) é influenciado por períodos anteriores (X{t-1}, X{t-2}, …). Essa estrutura é representada matematicamente pela eq. (1):

Xt={X1,X2,…,Xn}, com 1≤t≤n (1)

em que: X é um determinado mês, t representa o índice temporal e n o horizonte total de observações.

O objetivo central é decodificar padrões históricos para inferir valores futuros (RELVAS, 1998). De acordo com Morettin e Toloi (2006), uma série temporal pode ser decomposta em quatro componentes fundamentais, detalhados na Tabela 2.

Tabela 2. Descrição das componentes de séries temporais aplicadas ao contexto criminal

Componente	Descrição
Tendência (T₁)	Reflete a direção de longo prazo da violência (crescimento, queda ou estabilidade).
Sazonalidade (St)	Flutuações que se repetem em períodos fixos (ex: feriados ou épocas do ano).
Ciclo (Ct)	Oscilações de longa duração ligadas a fatores externos (ex: mudanças em políticas públicas).
Erro/Resíduo (Et)	Variações aleatórias e imprevisíveis que não seguem um padrão sistemático.

A combinação desses componentes pode ser aditiva, conforme a eq. (2), ou multiplicativa, conforme a eq. (3). O modelo aditivo é adequado quando a amplitude das variações sazonais é constante, enquanto o multiplicativo é preferido quando as flutuações aumentam proporcionalmente à média dos dados (RELVAS, 1998).

X=T+S+C++Et (2)

X=T*S*C*Et (3)

em que: T representa Tendência, S Sazonalidade, C Ciclo e E Erro/Resíduo.

Foram avaliadas metodologias preditivas como Suavização Exponencial e Box-Jenkins (ARIMA/SARIMA). Optou-se pelo modelo ARIMA, sem a extensão sazonal (SARIMA), devido ao princípio da parcimônia e à ausência de padrões sazonais determinísticos com periodicidade fixa nos “hotspots” analisados, priorizando a identificação da memória autorregressiva do fenômeno (SOUZA; CAMARGO, 2004).

A Suavização Exponencial Simples (SES) é um método de previsão de curto prazo que atribui pesos decrescentes às observações passadas (SOUZA; CAMARGO, 2004). Matematicamente, o modelo é definido pela eq. (4):

X t+1 = αΧ t + (1 − α)Χ t’ (4)

em que: α é a constante de suavização 0 < α < 1, Xo valor observado no período atual e X₁, é a previsão feita anteriormente. Este modelo não foi selecionado devido à sua inércia em relação à tendência e à superioridade do modelo ARIMA em integrar o efeito das defasagens anteriores e a diferenciação para estabilizar a variância da série.

O modelo ARIMA(p, d, q) foi selecionado por sua capacidade de lidar com séries temporais que não apresentam sazonalidade determinística, mas possuem dependência de curto prazo. A equação geral do modelo é expressa pela eq. (5):

yt’=c+$1yt-1’+…+ppyt-p’+81et−1+…+8qet-q+et (5)

em que: yť’ é a série diferenciada para garantir a estacionariedade; c é uma constante; φ representa os coeficientes da parte autorregressiva; θ representa os coeficientes da média móvel; e et representa o erro aleatório ou ruído branco. O modelo decompõe a série em três componentes fundamentais: Autorregressivo (p), Integrado (d) e Média Móvel (q). A seleção dos parâmetros (p, d, q) foi automatizada através do algoritmo Stepwise Search da biblioteca pmdarima, utilizando o Critério de Informação de Akaike [AIC] para buscar o melhor ajuste com a menor complexidade.

3. Resultados e Discussão

Antes da aplicação dos modelos preditivos, realizou-se uma análise exploratória de dados (AED) para identificar o comportamento da violência doméstica em Curitiba sob a ótica da periodicidade semanal e diária. Esta etapa é fundamental, pois a criminalidade urbana não se distribui uniformemente no tempo, apresentando ciclos de concentração que refletem a rotina social da cidade (Silva e Santos, 2020).

Distribuição por Dias da Semana

A análise da incidência por dias da semana revelou que a violência doméstica em Curitiba apresenta um aumento significativo durante os períodos de folga laboral, com picos acentuados aos sábados e domingos. Este padrão corrobora a literatura de segurança pública, indicando que o maior tempo de convivência entre agressor e vítima, frequentemente aliado ao consumo de substâncias, atua como catalisador para conflitos. Para a gestão da Guarda Municipal, este dado é crucial para o escalonamento da Patrulha Maria da Penha, sugerindo que o reforço do efetivo seja priorizado nestes dias.

Figura 1. Incidência de Violência Doméstica por Dia da Semana

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Concentração por Turnos do Dia

Quanto à distribuição horária, os dados indicaram uma concentração predominante nos turnos da noite e madrugada. Enquanto o período diurno apresenta uma frequência de ocorrências distribuída, o início da noite marca uma elevação. Este comportamento sugere que a invisibilidade noturna e o retorno ao ambiente doméstico após a jornada de trabalho influenciam o volume de registros. Essa sazonalidade reforça a necessidade de estratégias de resposta rápida e iluminação pública eficiente nos “hotspots” identificados, pois o fator tempo é crítico no atendimento às vítimas.

Figura 2. Incidência de Violência Doméstica por Dia da Semana

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Evolução Temporal das Ocorrências (2020-2026)

A análise da série histórica consolidada, ilustrada na Figura 3, mostra o comportamento mensal das ocorrências de violência doméstica em Curitiba ao longo de 73 meses, desde março de 2020. Após um período inicial de instabilidade, a violência doméstica tendeu a um patamar de equilíbrio. O modelo ARIMA(1,0,0) revelou uma “memória de curto prazo” na série municipal, indicando que o volume de casos do mês anterior influencia o atual. A projeção de 12 meses aponta para uma manutenção da média em torno de 41 casos/mês, sugerindo que as políticas atuais contêm o avanço, mas não geram uma queda sustentada.

Visualmente, a série não exibe sazonalidade determinística rígida, mas flutua em torno de um patamar médio, com picos isolados que podem ser influenciados por eventos externos ou variações na densidade de notificações. A partir de 2024, observou-se maior estabilidade na coleta de dados. Estatisticamente, a série demonstra características de estacionariedade após o período inicial, um pré-requisito para modelos autorregressivos. A ausência de tendência de crescimento ou queda abrupta sugere que a violência doméstica é um problema estrutural e persistente. Essa “estabilidade flutuante” justifica a aplicação do modelo ARIMA para identificar a dependência serial e utilizar os dados como ferramenta de antecipação operacional.

Figura 3. Evolução mensal das ocorrências de violência doméstica em Curitiba (mar/2020 – mar/2026)

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Modelagem Preditiva e Projeções para o Município de Curitiba

Com base nos padrões históricos e na metodologia Box-Jenkins, gerou-se a projeção oficial para o município. O modelo ARIMA (p, d, q) foi ajustado para capturar a memória estatística da série histórica iniciada em 2020. A Figura 4 ilustra a curva de ocorrências de violência doméstica em Curitiba, integrando dados históricos e projeções preditivas para um horizonte de 12 meses.

Figura 4. Modelo Preditivo: Ocorrências de Violência Doméstica em Curitiba e Projeção para o horizonte de 12 meses

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Análise das Projeções e Intervalos de Confiança

A Figura 4 projeta uma tendência de estabilidade, leve crescimento ou queda para o próximo ano. O Intervalo de Confiança (área sombreada), com 95% de probabilidade, é crucial para a gestão da segurança pública. A manutenção da projeção dentro de limites controlados sugere que o fenômeno, embora persistente, possui um comportamento estrutural que permite o planejamento de médio prazo. A linha de previsão central serve como “alvo” para as políticas públicas: ocorrências acima da projeção podem indicar um surto ou melhora nos canais de denúncia; abaixo, sucesso de políticas preventivas e medidas protetivas.

A capacidade do modelo ARIMA de se ajustar aos dados recentes demonstra que o sistema de segurança de Curitiba possui uma inércia temporal, onde o volume de crimes de hoje é um preditor do volume futuro. Isso valida a importância do monitoramento contínuo, em vez de ações pontuais.

Diagnóstico de Resíduos e Validação do Modelo

Para garantir a validade estatística das projeções, realizou-se o diagnóstico de resíduos do modelo ARIMA, conforme a Figura 5. O objetivo foi verificar se o modelo capturou a estrutura sistemática dos dados, deixando apenas “ruído branco” como resíduo. A interpretação dos quatro quadrantes da Figura 5 valida a eficácia da modelagem:

Os resíduos padronizados flutuaram em torno de zero, sem padrões visíveis, indicando a ausência de tendências remanescentes não capturadas. A curva de densidade dos resíduos aproximou-se da curva de distribuição normal, um indicador de robustez estatística. Os pontos do gráfico Normal Q-Q alinharam-se sobre a reta diagonal, reforçando que os erros do modelo seguem uma distribuição normal. Por fim, o Correlograma (ACF) mostrou que nenhuma das defasagens ultrapassou a área de significância, confirmando a ausência de autocorrelação nos resíduos.

Em suma, o diagnóstico confirmou que o modelo ARIMA está devidamente ajustado, garantindo que as previsões para o horizonte de 2026 se baseiam na memória estatística real da violência doméstica em Curitiba, conferindo segurança técnica para a tomada de decisão da Guarda Municipal.

Figura 5: Diagnóstico do Modelo ARIMA – Ocorrências em Curitiba

Fonte: Resultados originais da pesquisa

Identificação e Hierarquização de “Hotspots”

Embora o município apresente estabilidade geral, a análise desagregada por bairros revelou disparidades críticas, conforme a Tabela 3.

Tabela 3. Comparativa dos “TOP 5” Bairros

ATENDIMENTO_BAIRRO_NOME	OCORRÊNCIAS
CIDADE INDUSTRIAL	299
SITIO CERCADO	270
TATUQUARA	221
CAJURU	176
CENTRO	158

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A Cidade Industrial (CIC) apresentou a maior criticidade, com 299 casos, e um modelo autorregressivo persistente, sugerindo a necessidade de policiamento preventivo constante. Sítio Cercado e Tatuquara foram identificados como Ruído Branco (ARIMA 0,0,0), caracterizando o crime como estocástico e exigindo prontidão para resposta rápida. Cajuru demonstrou resiliência estatística, com o modelo prevendo o retorno à média histórica de 2,41 casos, apesar de picos recentes. O Centro exibiu o modelo mais complexo (ARIMA 1,0,1), sendo sensível a “choques” e mudanças rápidas no fluxo urbano.

Análise Comparativa da Dinâmica de Previsibilidade por “Hotspot”

A decomposição da série temporal municipal por unidades territoriais revelou que a dinâmica da violência doméstica em Curitiba não é uniforme, apresentando variações significativas em volume e previsibilidade estatística. A Tabela 4 sintetiza as projeções para os cinco principais “hotspots” identificados entre 2020 e 2026.

Tabela 4. Comparativo de Previsão por Bairros

Bairro (Hotspot)	Total Histórico	Último Mês Registrado	Média Prevista (Próx. 12 meses)	Modelo Estatístico
CIDADE INDUSTRIAL	299	5	4.11	ARIMA(1, 0, 0)
SITIO CERCADO	270	2	3.70	ARIMA(0, 0, 0)
TATUQUARA	221	4	3.03	ARIMA(0, 0, 0)
CAJURU	176	8	2.41	ARIMA(0, 0, 0)
CENTRO	158	2	2.16	ARIMA(1, 0, 1)

Fonte: Resultados originais da pesquisa

A Cidade Industrial de Curitiba (CIC) manteve-se como a região de maior criticidade acumulada, com 299 registros. O modelo ARIMA(1,0,0) indica um componente autorregressivo, sugerindo que as ocorrências no CIC possuem uma “memória” de curto prazo, com o volume de casos de um mês influenciando o subsequente. Com uma média prevista de 4,13 ocorrências mensais, o bairro demanda patrulhamento preventivo contínuo, dada a persistência do fenômeno.

Em contraste, os bairros Sítio Cercado, Tatuquara e Cajuru apresentaram o modelo ARIMA(0,0,0), caracterizando o fenômeno como “ruído branco” em torno de uma média fixa. Nesses locais, as ocorrências são eventos estocásticos, sem dependência temporal clara, o que implica que a eficácia do policiamento depende mais da resposta rápida a eventos súbitos.

O Centro, por sua vez, apresentou a modelagem mais complexa (ARIMA(1,0,1)), indicando influência tanto pela persistência histórica quanto por choques aleatórios de curto prazo. Essa complexidade pode ser atribuída à natureza multifacetada da região central, com fluxos populacionais flutuantes, exigindo políticas públicas que integrem monitoramento territorial e assistência social.

É importante ressaltar que o volume histórico nem sempre dita a tendência futura. Enquanto o CIC mantém uma previsão estável, o Cajuru, que teve um pico recente de 8 ocorrências, projeta um retorno à média de 2,41. Isso demonstra a importância de utilizar Data Science para evitar reações imediatistas a picos isolados.

Em síntese, os resultados da análise exploratória indicaram que a violência doméstica em Curitiba se concentra predominantemente nos fins de semana, bem como nos turnos da noite e madrugada. A modelagem preditiva com ARIMA(1,0,0) para o município revelou uma “memória de curto prazo” e uma tendência de estabilidade nas ocorrências, com projeção de 41 casos/mês para os próximos 12 meses. O diagnóstico de resíduos validou a robustez do modelo. A análise desagregada por “hotspots” demonstrou dinâmicas variadas: enquanto bairros como a Cidade Industrial exibem padrões autorregressivos persistentes, outros como Sítio Cercado, Tatuquara e Cajuru mostram comportamentos estocásticos, exigindo respostas rápidas. O Centro apresentou um modelo mais complexo, influenciado por persistência histórica e choques aleatórios. Essa diferenciação sublinha a importância de estratégias de segurança pública adaptadas a cada perfil territorial, utilizando Data Science para um planejamento proativo e baseado em evidências.

4. Conclusão

O presente estudo buscou analisar o perfil geográfico e a estatística de ocorrências de violência doméstica contra a mulher no município de Curitiba, empregando técnicas de Data Science e modelagem de séries temporais para identificar padrões de previsibilidade nos principais “hotspots” da cidade. Verificou-se que a violência doméstica em Curitiba concentra-se predominantemente nos fins de semana, bem como nos turnos da noite e madrugada, indicando uma sazonalidade influenciada pelo tempo de convivência e pela invisibilidade noturna. A modelagem preditiva, utilizando o modelo ARIMA(1,0,0) para a série histórica municipal, revelou uma “memória de curto prazo”, sugerindo que o volume de casos do mês anterior influencia o atual, e projetou uma estabilidade em torno de 41 ocorrências mensais para os próximos 12 meses. Essa estabilidade, validada por um diagnóstico robusto dos resíduos do modelo, indica que as políticas atuais contêm o avanço, mas não promovem uma queda sustentada.

A análise desagregada por bairros demonstrou dinâmicas territoriais distintas, evidenciando que a violência doméstica não se distribui de forma uniforme. Bairros como a Cidade Industrial de Curitiba (CIC) exibiram padrões autorregressivos persistentes, demandando policiamento preventivo contínuo. Em contraste, localidades como Sítio Cercado, Tatuquara e Cajuru apresentaram comportamentos estocásticos, caracterizados como “ruído branco”, o que exige prontidão para respostas rápidas a eventos súbitos. O Centro, por sua vez, manifestou um modelo mais complexo, influenciado tanto pela persistência histórica quanto por choques aleatórios de curto prazo, requerendo políticas públicas que integrem monitoramento territorial e assistência social. A principal contribuição deste trabalho reside na transição de um policiamento reativo para uma gestão baseada em evidências, possibilitando a criação de uma matriz de intervenção diferenciada para cada perfil de bairro, otimizando o emprego da Patrulha Maria da Penha e dos recursos municipais. Contudo, o estudo limitou-se às variáveis registradas no sistema de segurança. Sugere-se para pesquisas futuras a integração de variáveis socioeconômicas externas, como Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) por bairro, taxas de desemprego e densidade populacional, por meio de algoritmos de Machine Learning mais complexos, a fim de investigar as causas subjacentes aos padrões identificados.

Referências Bibliográficas

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MCKINNEY, W. 2018. Python para análise de dados: tratamento de dados com pandas, numpy e ipython. Tradução de Lúcia A. Kinoshita. Novatec, São Paulo, SP, Brasil.

MORETTIN, P. A.; TOLOI, D. A. C. 2006. Análise de séries temporais. 2. ed. Edgard Blücher, São Paulo, SP, Brasil.

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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09 de outubro de 2026

Previsão de vendas por produto e cliente com modelos da família ARIMA

O planejamento de vendas e estoques mostrou-se relevante para a tomada de decisão empresarial. O trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo de previsão de vendas por produto, cliente e loja para os 12 meses subsequentes, utilizando dados históricos mensais. A metodologia baseou-se na aplicação de modelos da família ARIMA a 5.669 registros de vendas, abrangendo 745 combinações únicas de produto, cliente e loja, de janeiro de 2021 a dezembro de 2024. Realizou-se análise exploratória da série agregada, decomposição sazonal, testes de estacionariedade, análise de autocorrelação e identificação de modelos candidatos. A seleção dos modelos foi apoiada por procedimento stepwise e comparação walk-forward com estimador uniforme (SARIMAX). Os resultados indicaram que o modelo SARIMA(1,1,0)(1,0,0,12) apresentou desempenho superior ao ARIMA(1,1,1), com um MAPE de 13,51% e melhor aderência ao comportamento sazonal. Na aplicação granular, 122 séries receberam SARIMA, 247 receberam ARIMA e 376 utilizaram média histórica. Concluiu-se que a incorporação da componente sazonal fortaleceu a consistência metodológica e a utilidade prática do modelo para a previsão de vendas.

Palavras-chave: planejamento de estoques; SARIMA; sazonalidade; séries temporais.

09 de outubro de 2026

Automação e Curadoria de Séries Históricas Hidrometeorológicas da ANA via Pipeline Computacional em Linguagem R

A disponibilidade de dados ambientais consistentes é fundamental para o avanço das pesquisas em climatologia e gestão de recursos hídricos. Desenvolveu-se e implementou-se um algoritmo computacional em linguagem R para a aquisição automatizada, padronização e organização de séries históricas diárias de precipitação, nível e vazão, provenientes do WebService da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA). O método baseou-se em um pipeline de dados estruturado, operando conforme as janelas temporais de 1961–1990, 1991–2020 e 2021–2024. A implementação utilizou processamento paralelizado, o que garantiu ganho de desempenho em relação a métodos sequenciais. Como resultado, o algoritmo qualificou o inventário de estações e gerou dados estruturados em formato Parquet com compressão gzip, assegurando alta performance e economia volumétrica. Concluiu-se que a solução automatizada superou as limitações operacionais de ferramentas manuais e preexistentes, provendo datasets curados e de alta granularidade, aptos para aplicações avançadas de modelagem hidrológica e algoritmos de Machine Learning.

Palavras-chave: Automação; Ciência de dados; Hidrologia; Linguagem R; Séries temporais.

09 de outubro de 2026

Ferramentas e técnicas de gestão do tempo utilizadas por técnicos da capacitação profissional rural e promoção social

A gestão do tempo configura-se como um elemento essencial para a melhoria da produtividade e da qualidade das entregas, ao permitir a organização, priorização e execução eficiente das atividades, contribuindo diretamente para o alcance de metas e a otimização dos resultados no contexto profissional e pessoal. Objetivou-se compreender como práticas, ferramentas e técnicas de gestão do tempo, adotadas por instrutores de formação profissional rural e de promoção social, se associaram a dois desfechos centrais: a realização das atividades diárias planejadas e a percepção do impacto dessas práticas no bem-estar e produtividade. Os dados foram coletados por meio de questionário on-line estruturado, composto por 18 questões, e as análises foram realizadas no ambiente Python com bibliotecas estatísticas. Os resultados revelaram que a elevada formação acadêmica e maturidade profissional não se traduziu em maior eficácia na gestão do tempo. Observou-se amplo conhecimento sobre ferramentas e técnicas, mas sua utilização prática foi limitada e desigual. Ferramentas mais simples e intuitivas, como listas de tarefas, apresentaram maior adesão, enquanto técnicas que exigem transformações comportamentais, como a Técnica Pomodoro, tiveram baixa aplicação. Houve predominância do uso de soluções digitais, com destaque para o Google Agenda. Evidenciou-se uma percepção quase unânime de que a gestão do tempo influencia diretamente a produtividade e o bem-estar. Concluiu-se que a melhoria da gestão do tempo não dependeu exclusivamente da adoção de ferramentas e técnicas, mas, sobretudo, do desenvolvimento de habilidades práticas e comportamentais, aliado a ajustes nas condições de trabalho.

Palavras-chave: 5W2H; Matriz de Eisenhower; Matriz GUT; Multitarefa; Procrastinação.

09 de outubro de 2026

Análise de Correspondência Aplicada a Dados Periciais: Identificação de Padrões Para Melhoria dos Serviços de Atendimento

A necessidade de otimizar recursos e compreender a complexa dinâmica criminal motivou a exploração de dados periciais, frequentemente subutilizados em laudos textuais. Aplicou-se a Análise de Correspondência Múltipla (ACM) em atendimentos periciais na Macrorregião de Bauru, SP. O objetivo foi investigar e identificar padrões de associação entre o tipo de ocorrência, o período do dia, o dia da semana e a localização, visando subsidiar decisões operacionais. Utilizaram-se dados da Superintendência da Polícia Técnico-Científica (SPTC), coletados entre maio de 2023 e janeiro de 2026. A metodologia englobou a limpeza, transformação e categorização das variáveis, além da construção de matrizes de contingência processadas em Python. A análise descritiva inicial revelou que furtos e colisões predominaram no volume total de ocorrências, enquanto crimes violentos, como homicídios, estupros e feminicídios, representaram uma parcela menor, mas demandaram tempos de resposta significativamente maiores. A ACM mapeou visualmente as correlações estruturais, demonstrando associações claras entre crimes noturnos e de finais de semana com regiões específicas. Identificaram-se dois agrupamentos principais: um perfil noturno e de fim de semana, associado a choques, atropelamentos e suicídios, com destaque para Bauru; e um perfil diurno em dias úteis, dominado por furtos e danos à propriedade. Demonstrou-se que o uso de técnicas exploratórias de aprendizado de máquina transformou dados periciais brutos em informações estratégicas vitais, fornecendo subsídios para a alocação eficiente de equipes e fundamentando a elaboração de políticas públicas baseadas em evidências.

Palavras-chave: Crimes violentos; Matriz de contingência; Priorização de serviços; Python; Tempos de resposta.

09 de outubro de 2026

Predição do MVP da NBA com Técnicas de Aprendizado de Máquina

O prêmio de Most Valuable Player (MVP) da NBA possui grande relevância no basquete profissional, refletindo o reconhecimento de atletas e os padrões de votação. Um estudo desenvolveu e avaliou modelos de aprendizado de máquina supervisionado para prever o prêmio MVP da NBA, tratando o problema como uma tarefa de ordenação baseada na estimação do valor de “Share” da votação. Foram treinados e avaliados cinco algoritmos – Random Forest, LightGBM, XGBoost, CatBoost e NGBoost – utilizando dados históricos da NBA de 1996 a 2025, coletados do portal “Basketball Reference”. Os modelos foram testados nas temporadas de 2019 a 2025. O CatBoost alcançou o melhor desempenho na acurácia Top-5 (77,14%), identificando consistentemente os cinco principais candidatos. Random Forest, LightGBM e NGBoost empataram na acurácia Top-1 (42,86%), prevendo corretamente o vencedor em três das sete temporadas avaliadas. A análise de importância das variáveis indicou que o desempenho ofensivo individual, especialmente pontos por partida, e o desempenho coletivo da equipe, representado pelo percentual de vitórias, foram os principais determinantes das previsões. Os resultados demonstraram a viabilidade da abordagem proposta e seu elevado potencial para estudos futuros.

Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Boosting; NBA; Predição esportiva; Random Forest.

09 de outubro de 2026

O comportamento das gerações de consumidores digitais de materiais para construção: análise da Geração X

Analisou-se o comportamento da Geração X na compra de materiais para construção, considerando a articulação entre canais digitais e físicos e as percepções de varejistas e indústrias sobre esse processo. O objetivo foi investigar como esse público utiliza os canais digitais e físicos no processo decisório e relacionar os achados às respostas de varejistas e indústrias. Realizou-se uma pesquisa descritiva e exploratória, com abordagem quantitativa e interpretação qualitativa, por meio de três questionários aplicados a 37 consumidores, 25 varejistas e 25 representantes da indústria. Os dados de cada grupo foram analisados separadamente e, em seguida, relacionados por eixos temáticos. Os resultados indicaram que os consumidores da Geração X utilizam meios digitais para pesquisa e comparação, mas valorizam a loja física para contato com o produto, confiança e atendimento consultivo. Os varejistas reconheceram a transformação, mas apresentaram diferentes níveis de adaptação, enquanto as indústrias relataram uso heterogêneo de tecnologias e reconheceram seu papel de apoio ao varejo. Concluiu-se que o comportamento da Geração X se caracteriza por uma jornada híbrida, que exige maior integração entre os canais e os agentes da cadeia de materiais para construção.

Palavras-chave: Comportamento do consumidor; Geração X; Jornada de compra híbrida; Transformação digital; Varejo de materiais para construção.

Digital Business

09 de outubro de 2026

Experiência do cliente digital e satisfação do consumidor em plataformas online

Um estudo analisou como as dimensões da experiência do cliente digital (controle percebido, conveniência do serviço, atendimento ao cliente e cumprimento dos serviços) influenciam a satisfação do consumidor em plataformas online para aquisição de produtos e serviços. Adotou-se uma abordagem quantitativa e descritiva, com dados primários coletados entre 02 e 13 de fevereiro de 2026, por meio de escalas validadas aplicadas a consumidores de e-commerce. A amostra, definida por conveniência, contemplou diversos perfis de usuários. Realizou-se análise descritiva para caracterização dos respondentes, seguida de análises de correlação e regressão linear múltipla para verificar as relações entre as variáveis. Os resultados evidenciaram que as dimensões Conveniência do Serviço, Cumprimento dos Serviços e Atendimento ao Cliente apresentaram associação positiva e estatisticamente significativa com a satisfação do consumidor. O Controle Percebido, contudo, não demonstrou influência significativa no modelo estimado. Esses achados contribuíram para a compreensão das relações entre a experiência digital e a satisfação do consumidor em plataformas de e-commerce.

Palavras-chave: Análise multivariada; Comércio eletrônico; Comportamento do consumidor; Experiência do usuário; Qualidade do serviço.

Neurociência E Aprendizagem Na Educação

09 de outubro de 2026

Fundamentos para estruturação de currículos baseados em habilidades de raciocínio

Nas últimas décadas, observou-se uma transição educacional de modelos focados em conteúdo para o desenvolvimento de competências, impulsionada pela ubiquidade da informação. Nesse contexto, as habilidades de raciocínio tornaram-se pedagogicamente cruciais por embasarem a compreensão, relação e adaptação de conteúdos em cenários complexos. Com base nessa perspectiva, buscou-se consolidar um modelo detalhado das habilidades que compõem o raciocínio cognitivo, visando servir de base para a elaboração de currículos e programas pedagógicos. Para tanto, realizou-se uma pesquisa qualitativa e exploratória, que envolveu uma síntese multidisciplinar de conhecimentos da filosofia da mente, epistemologia, semiótica, psicologia cognitiva e neurociência. Essa abordagem proporcionou uma visão abrangente da natureza e das funções do raciocínio humano. O modelo resultante classificou as habilidades em quatro funções cognitivas principais, subdivididas em níveis crescentes de complexidade, que acompanharam o desenvolvimento cognitivo humano. A estrutura final mostrou-se bem fundamentada e aplicável à elaboração de currículos e programas pedagógicos, oferecendo uma taxonomia de habilidades do raciocínio diretamente utilizável no sequenciamento instrucional e na avaliação de competências cognitivas.

Palavras-chave: Currículo baseado em competências; Desenvolvimento cognitivo; Habilidades cognitivas; Pensamento crítico; Raciocínio cognitivo.

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão De Projetos

25 de setembro de 2026

A IA acelera as respostas; quem assume as decisões?

Velocidade da tecnologia só vira vantagem quando acompanha a capacidade de compreender, verificar e assumir a responsabilidade pelos resultados Imagine uma equipe que passa a produzir em uma tarde as análises que antes exigiam uma semana. A mudança parece justificar o investimento em inteligência artificial. Mas, antes de contabilizar o ganho, cabe perguntar quem examinou […]

Inovação

14 de setembro de 2026

Não lemos apenas palavras

Como novos códigos, tecnologias e formas de comunicação ampliam aquilo que precisamos aprender a interpretar Ser alfabetizado costuma ser entendido inicialmente como: reconhecer letras, formar palavras, compreender frases e produzir textos. Durante muito tempo, foi principalmente a partir desse domínio que definimos o que significava saber ler e, consequentemente, participar de diferentes espaços da sociedade. […]

Redes Sociais

14 de setembro de 2026

O efeito da influência no consumo

O que a pesquisa Youpix/Nielsen 2026 mostra sobre o avanço da Creator Economy Em 2025, 80% dos consumidores brasileiros compraram algum produto recomendado por influenciadores. Em 2026, o índice chegou a 81%. A estabilidade em um patamar tão elevado indica que a compra por influência deixou de ser um comportamento restrito a determinados públicos. O […]

Chamada De Artigos

11 de setembro de 2026

Chamada de artigos – Edição Temática Gestão de Pessoas

Submissões abertas de 11/09/2026 a 30/09/2026 Estão abertas as submissões para a Chamada Temática Gestão de Pessoas 2026, da Revista Estratégias & Soluções (E&S). A chamada será organizada em dois fluxos editoriais: Fluxo 1 – Trabalhos finais de destaque do MBA USP/EsalqDestinado aos TCCs do curso de Gestão de Pessoas do MBA USP/Esalq que obtiveram […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]