 Voltamos para aquilo que é a sessão agora, não é? Então, nós temos aqui, nós temos aqui o jogo para os gráficos que vamos mostrar, que permitem só partilhar a minha tela. Não sei se conseguem ver a minha tela aí. Sim, sim, conseguimos ver. Então, nós temos aqui outros tipos de gráficos para ver, não é? Nós temos aqui outros tipos de gráficos para ver, então vamos agora ver um tipo de gráfico que é, que nos permite mostrar dados de diferentes anos, de diferentes anos e permitem-nos também mostrar a desagregação, a nível ainda de período, a desagregação desse mesmo período para cada um desses anos, não é? Então, nós temos um gráfico que é o momento chamado de gráfico do Rio Alvaria, após ano, não é? Que pode ser representado em forma de linha, assim como em forma de cuno, não é? Vou, primeiramente, aqui, mostrar essa forma de linha. Então, como já fora o título, primeiro nós selecionamos o tipo de gráfico que pretendemos visualizar, não é? Então, quando selecionamos o tipo de gráfico que pretendemos visualizar, quando selecionamos o tipo de gráfico que pretendemos visualizar, nem o jeito. Nós vemos que a nossa área de dimensão, ela mostra-se já tendo alguns elementos ali presentes. Nós temos aqui este ano, o último ano. Nós vamos usar três anos, que é 2020, ok? Vamos usar esses três anos. Vamos aqui dizer que queremos 2020. Ao selecionar aqui, nessa punência como o POC, nessa CETA, nós temos aqui as opções dos anos, né? Temos aqui diferentes períodos, né? Podemos aqui dizer que queremos 2018, 2019 e vamos usar esses três anos. Em cada um desses anos, nós já vemos que queremos ver os respectivos meses, ok? Os respectivos meses. Então, já está aqui selecionado por isso que nós temos aqui meses por ano. Significa, é de janeiro a dezembro de 2020, janeiro a dezembro de 2019, janeiro a dezembro de 2020, ok? Então, depois que temos aqui, vamos especificar já, já selecionamos o nosso período. Desta forma, nós especificamos o nosso período. Então, vamos dizer qual é o dado que nós queremos comparar. Nós podemos querer viver, por exemplo. Vamos ver a NIFA do país, em inglês. E vamos dizer ainda que queremos avaliar o CETA nesse caso, vamos por indicador. Queremos avaliar a taxa, a taxa de positividade, a taxa de positividade, de alguns lá aqui. Por exemplo, a taxa de malar, a taxa de positividade, a taxa de malar. Então, vamos aqui atualizar. Então, o que nós temos aqui? Nós temos um gráfico que está a mostrar o que. Prepare o que que nós temos na nossa área de categoria. Temos aqui os meses, meses por ano, ou seja, desde janeiro até dezembro. De que ano? Ora, aqui mais abaixo na dimensão das séries, nós temos os anos, aqui esses meses estão a representar. Cada um dos meses está mostrado dado de cada um destes anos. Se destacarmos aqui, se ocultarmos aqui o ano de 2019, de 2020, nós abrimos de ver ali a taxa de positividade, de testes, de malar para o TDR, para aquele período, para o ano de 2020, que foi de 33,5%. Mas se mostrarmos já para 2020, abrimos de ver que também foi de 35%. Agora, para 2019 e 2018, 33,5%. Também foi de 33,5%. Ou seja, foi a média. Agora, se nós fomos olhar para um período em que esse valor teve uma oscilação, estamos a pronotar aqui que existe um padrão de termos de positividade, nos dias ao longo dos meses de cada ano. Esse padrão tem que se notar, assim, que a taxa de positividade, ela é apresentada. Isso pode se viver a vários fatores com ações climáticas, por exemplo, pode ser um dos fatores. Vamos agora para o mês de julho e novembro. Para o mês de julho e novembro, para 2020 e 2020, nós tivemos uma taxa de positividade de 31,6%. No entanto, quando vamos olhar para 2019, foi de 32,5%. E 2020 foi de 32,3%. Então, quando vemos aqui que para o mês de julho, houveram ligeiras diferenças daquilo que foi o comportamento da positividade interna de uma área nestes 3 anos. Então, é assim como nós criamos um gráfico de linhas para o tipo de gráfico de armo apoiado para estes carros, esse caso que é taxa de positividade. Nós aqui podemos mudar o tipo de dado que estamos aqui a apresentar. Podemos trabalhar, por exemplo, com dados de imunização, coberturas, por exemplo. Vamos ver aqui a cobertura de DPD. Primeira dose, vamos já qualizar. Então, aqui podemos ver que ao longo do ano, tem subido aquilo que é a cobertura em termos de vacinação. O longo desses 3 anos para cada um desses meses. Nesse caso, repetimos, estamos a fazer análise comparativa dos meses. Nesse caso de vacinação para a primeira dose de DPD, consideramos 3 anos em cada um dos meses. Para o mês de janeiro, nós temos para 2020 como é que se comportou o mês de janeiro de 2020, como é que foi esse mesmo mês de janeiro de 2019 e esse mesmo mês ainda em 2020. Isso para cada um desses meses. Agora, para apresentar esta mesma informação, um desangográfico de colunas, também ano após janeiro. Nós só vamos até aqui para a nossa ferramenta que nos permite ser assinar um tipo de gráfico, dizermos queremos um gráfico de coluna para ano após janeiro e atualizamos. Então, esta mesma informação, nós temos de ter a possibilidade de verificar em forma de coluna. Esta aqui é o gráfico de ano após janeiro para o tipo coluna. Nós temos aqui outro tipo de gráfico, que é o calibre. Então, aqui é o calibre. Vamos aqui criar um novo documento. Nós selecionamos o tipo de gráfico de calibre. Este gráfico faz para fazer análises comparativas de um indicador, de acordo com aquilo que foi a sua meta. A preferência desse gráfico é usada, usando dados que apresentados percentualmente, porque temos um limite para trabalhar com dados percentuais de 1,5%. Então, nós podemos facilmente ver aquilo que foi o desempenho para que aquele indicador não já apresenta, pode se classificar como positivo ou negativo, dependendo daquilo que for o valor que nos for apresentar. Então, para este gráfico, nós vamos aqui selecionar um valor, podemos ainda trabalhar com a taxa de positividade, por exemplo, com a taxa de positividade para teste de malária, o caso ótimo para nós, o caso ótimo para nós é, deixando aqui só selecionar o período, precisar assinar um ano específico, um ano específico de 2019, por exemplo, para atualizarmos para o Training Land. O caso ótimo para nós é quando esta taxa está o mais próximo para nós, o mais próximo possível dizer, significa que temos poucos casos identificados de malária. Quanto mais próximos estiver do 100, nesse caso que é o valor, aqui nós temos o significado de, para este caso, por exemplo, estamos a dizer que 37% da população de testa, de testa, faz teste de malária, tem o resultado positivo, porque dependendo daquilo que é, daquilo que é a forma de avaliação deste indicador, pode se definir como ser bom, mau ou razoado. Então, esta aqui é o gráfico de calibre que nos permite mostrar, aquilo que é nosso, neste caso, o nosso realizado achado, em relação a aquilo que poderia ser o limite, neste caso que é 100%. Então, depois temos aqui outro tipo de gráfico, temos aqui o gráfico de valor único. Esta aqui é bom, por exemplo, para a casa em que estamos a fazer atualizar, por exemplo, ainda para os mesmos dados, aqui estamos a avaliar a taxa de positividade, teste de TDR, mas por um exemplo em que este gráfico pode ser usado e é atualmente muito usado, é para os casos em que estamos a avaliar, para o nosso, no contexto do mundo, nós temos feito uma avaliação, aquilo que são o número de casos de Covid que são identificados por dia, assim como podemos fazer uma avaliação do número de utentes que são vacinados ao longo, nesse caso, pode ser por dia. Então, se nós quisermos ver valores numéricos concretos de quantos utentes foram vacinados para um dia específico, ou até pode ser por um conjunto de períodos, ou vários dias, ou vários meses, mas também podemos predefinir isso, por exemplo, apenas com o único valor que nos diga quantos casos foram identificados e quantas situações foram identificadas de um certo evento. Por exemplo, aqui nós temos a questão de vacinação, estamos a falar de vacinação, podemos pegar o caso aqui de BCG, de BCG, nesse caso, podemos pegar elementos de dados, vacinação, imunização, ou vamos pegar o indicador, nós vamos pegar elementos de dados mesmo, elementos de dados, temos aqui pessoas de doses já demonstradas, temos aqui doses já demonstradas. Então, depois de nós aqui, fazemos uma atualização. Então, assim, dependendo do período que nós podemos estar a avaliar, nós não podemos estar aqui a ver, 319.778 tendes que foram vacinados, crianças que foram vacinadas com vacina de BCG, agora, um ponto que ainda vai ser aportado ainda nesta academia, que são estados por outros, este dado pode ser interessante colocar lado a lado, pode ser interessante colocar lado a lado, por exemplo, põe o mês, em vez de ser apenas, em vez de estarmos só visados a 2019, e temos 319 mil casos, podemos querer ver também o ano de 2020, como é que foi, e fazemos uma análise comparativa para avaliarmos o nosso desempenho em termos de, ou nosso desempenho, ou aquilo que foi, o nível de aderência à vacinação, podemos dizer que em 2020, foram vacinados menos crianças de relação ao ano de 2019. Então, este gráfico aqui, permite olhar valores únicos de preferência para tais que são rote-neiros em períodos curtos, que precisam se fazer aqui, que é a monitoria. Mas este gráfico pode ser de grande ajuda. Então, nós temos aqui outro tipo de gráfico, temos aqui um gráfico do tipo radar, então, nós temos um gráfico do tipo radar. Então, vou aqui selecionar o... Vou pegar aqui elementos de dados, pegar aqui elementos de dados, o grupo que será malária. Para malária, vou pegar caso de malária. Caso de malária. Caso de malária, para o ano que... Posso pegar para um ano, para um distrito, ok, vou pegar ao longo dos meses do ano, para o ano de 2018. Nesse caso, vou dizer aqui, que o ano... Quero ano, quero 2018, desculpa, quero meses, quero 2018, então traga-me todos os dados, todos os tipos de distrito. Então, tenho meu período nas categorias, os meus dados na série, meu dado na série, e o meu filtro, que é a unidade organizacional, nesse caso, pode ser só a região animada. Então, vamos aqui atualizar. Então, aqui, ele vai mostrar aquilo que foi, nesse caso, um total de casos, que foram identificados, que foram identificados ao longo do... ao longo do... Esticharmos aqui, para os casos de malária. Agora, para este gráfico, nós podemos adicionar mais variáveis, também, poderíamos identificar, por exemplo, outros casos de... Pois é, outros casos, nesse caso, podem ser THF, ou ainda podemos fazer a desagregação desses dados por idade. Nós temos aqui as 3 faixas de Atari, 4 anos, 15... 5 a 14 e 15 mais. Podemos aqui adicionar. Então, vamos ter aqui a possibilidade de não só olhar, vamos ter a possibilidade de olhar para os casos de malária, todos os casos de malária identificados, mas por cada uma daquelas faixas de Atari. Ainda continua a possibilidade de nós podermos visualizar, por exemplo, um item de cada vez, ocultando temporariamente o gráfico aqueles que podem não ser o objeto de estudo naquele instante. E temos a possibilidade de voltar a colocar os nossos gráficos. Então, este aqui é o gráfico tirado. Então, como dizia, nós podemos fazer esta variação desta forma. Aqui temos aqui os meses, mas também podemos alterar aquilo que é a disposição pagando um dado organizacional para o filtro e os períodos... Desculpa, há um dado organizacional para a categoria e o período para o filtro. Neste caso, não poderíamos só ver uma única região, mas sim, pelo menos os distritos desta região. Os distritos desta região. Neste caso, da região animal. Então, nós vamos utilizar a informação que nós teremos a ver. Será esta. Então, o significado para o distrito de insecto ou fora de estado de um dado, nós temos ainda a possibilidade de ocultar categorias vazias. Vamos dizer que queremos ocultar tudo de modo que o nosso radar possa estar fechado. Então, este aqui é o nosso gráfico de radar. Temos aqui mais um outro tipo de gráfico. Neste caso, até o último, que é o gráfico de dispersão. Este gráfico é muito mais usado para avaliar a relação entre dois items. Neste caso, podem ser dois indicadores, mas são sempre nesta forma. Trata apenas de dois indicadores, um indicador de identidade ou um indicador com outro identidade. Mas são sempre dois items, esses dois especificamente. Porque cada um, por exemplo, se pegamos, por exemplo, vamos pegar o caso de Malaria. Vamos pegar aqui, por exemplo, vamos lá criar um novo grafo. Vamos pegar um novo grafo, vamos aqui dizer queremos o caso de Malaria. Caso de Malaria. Caso de Malaria. Caso de Malaria. E queremos também... Já selecionamos o nosso primeiro dado. Temos aqui uma situação. Como eu dizia anteriormente, temos que sempre especificar o tipo de gráfico com o qual vamos trabalhar. Reparem que isso é importante, porque a forma como este gráfico se comporta diferente do outro gráfico, vai editar a forma como vamos selecionar os dados. Então, como vemos aqui, temos uma posição vertical e outra posição horizontal. E cada uma dessas posições se comporta por um dado específico, nesse caso que nós vamos selecionar. Então, nós já temos aqui casos de Malaria confirmados. E vamos ter aqui, agora, a taxa... taxa de positividade... taxa de positividade... taxa de positividade... testa de Malaria também. Não é? Então aqui, a unidade organizacional... a unidade organizacional será... a unidade organizacional, vamos selecionar aqui todos os distritos do trailing length, e o período... vamos usar aqui o ano de 2008. A partir anual, vamos usar o ano de 2012. E vamos apronizar. Então, aqui nós já temos de ver... aqui nós já podemos ver a relação que existe entre esses dois, entre esses dois grafos. Como este aqui é um gráfico de dispersão, em que temos aqui na vertical, temos aqui os casos de Malaria classificados, então temos aqui a taxa de positividade e a taxa de positividade. A taxa de positividade para os testes de Malaria. Agora, nós podemos também tornar este gráfico um pouco mais... mais fácil de... de verificar aqui no que são as variáveis, aqui presentes, opções definindo aquilo que são as etiquetas. As etiquetas do eixo vertical e as etiquetas... as etiquetas do eixo... do eixo... que as etiquetas do eixo vertical e as etiquetas do eixo horizontal. Ok? Aqui nós temos aqui o título, né? A etiqueta horizontal do eixo horizontal está aqui. Temos também aqui o eixo vertical. Aqui nós temos aqui o título do eixo de Malaria. Então para a etiqueta horizontal temos aqui positividade a uma Malaria. Então vamos já qualizarmos. Então assim nós já podemos destacar aquilo que representam cada um dos eixos deste gráfico. Ok? Então... Então, Legas, eu não sei se temos agora alguma dúvida para apresentar a relação que foram os conteúdos aqui apresentados. Se tivermos um gestão momento nós já cobrimos aqui todos os gráficos que tínhamos por ver, não é? Se quiserem que façam uma revisão de algum outro gráfico que também poderíamos fazer isso. Eu vou ficar sem problema. Ok? Moro um pouquinho de silêncio. Então vou supor que hoje está tudo claro, não está nada entendido. Mas em qualquer um dos casos acho que eu vou passar a palavra para Lega Sheila para dar continuidade. Lega Sheila. Ok. Obrigada, Camilo. Há alguns silêncios, vejo que não temos nenhuma questão. Eu vou passar a palavra ao francês ou da vida para mostrar qual é o exercício que vocês poderão fazer durante o dia e submeter aparentemente o exercício devia ser submetido até 23 horas de hoje mas visto alguns problemas que alguns dos alunos enfrentaram e também por causa da carga a horária do trabalho, aliás, conciliar o horário de trabalho com treinamento nós vamos estender os exercícios anteriores que também deveriam ser submetidos ao mudo. Poderão ser feitos até o final de semana, nesse caso até o domingo. Então quem tiverá a enfrentar algum problema poderá mandar uma mensagem no Slack e nós iremos ajudar nisso. Então, Alias Fernando, David ou França, o exercício de hoje. Ok. Enquanto Fernando ou Alias, o David ou França se organizam eu vou primeiro aqui apresentar no início da sessão de hoje eu me ensinei que iríamos oferecer alguns páginas para os participantes para aqueles que devem interagir digamos, muito durante a academia então eu só vou partilhar aqui a minha tela que forma muito, muito rápida para pedir que todos os participantes que ainda não estão no nosso canal do Community of Practice que é a comunidade do DHS2 nós temos aqui então este aqui é o canal que é usado para a comunidade do DHS2 e temos aqui onde são publicadas todas as versões do DHS2 onde podemos colocar qualquer dúvida que nós enfrentamos com o DHS2 e onde nós podemos encontrar todos os outros participantes ou todas as outras pessoas que fazem parte da comunidade ou que têm interagido diretamente com o DHS2 então para quem não tem uma conta no DHS na comunidade nós incentivamos a entrar aqui no canal community.dhs2.org e aceder à comunidade então uma das novidades para essa academia é que nós vamos dar estes estes podemos dizer bates que é como se fosse um certificado dentro da comunidade onde mostra que o participante ou existe alguma academia e é reconhecido dentro da comunidade ou tem participado ativamente dentro das academias e por aí em diante então eu aconselho todos a se inscreverem na comunidade e os realizados desta academia irão receber este bates acho que o ajuda a vida são prontos e podemos passar para o exercício ok Sheila muito obrigado pelo momento que me concedeu hoje agora a partilhar a minha tela acho que conseguem ver a tela ok já agora vou passar a apresentar a sessão dos exercícios para o exercício de hoje para podermos aceder o exercício por meio devemos jogar no modo as nossas dados de acesso seguida devemos navegar para o menino esquerdo e selecionamos o dia 5 neste caso o data visualizer visualizador de dados seguida vamos clicar no nosso exercício conforme veja aqui conforme veja aqui colocámos nosso exercício depois teremos baixado bom queria apresentar aqui o exercício para a sessão dia de hoje o primeiro exercício diz o seguinte, cria um gráfico de coluna com as dimensões com as seguintes dimensões o primeiro ponto pede para na sessão dos dados do grupo de indicadores imunização, cobertura neste caso que vai ser o nosso o nosso indicador devemos selecionar o elemento de data cobertura dpt e para outro indicador também selecionar cobertura dpt seguida iremos selecionar o nosso período e as nossas unidades fortes acionais conforme pedido lembrando sempre responder as questões quando, aonde e o que então para o primeiro exercício o exercício muito simples conforme vivemos para poder realizar este exercício devemos colocar na estância da HS2 deixa tentar mostrar aqui nos dados de acesso ok, depois de logar a estância vou para o menu fica no canto superior direito esta processagem ok, enquanto processa vou seguir o exercício seguido adiciono uma linha de meta com a meta de 80% e o título meta de cobertura e classifico o mais baixo para o mais alto quando criado ele se aparecerá com o gráfico abaixo aqui, né então nós teremos uma imagem semelhante a esta depois de criarmos o nosso gráfico e aqui embaixo temos as opções temos uma questão e essa questão tem algumas opções e outras respostas aqui está um vídeo seguindo qual é o distrito que tem a cobertura mais alta dpt3 dpt3 no ano 2020 então neste caso nós devemos selecionar a opção correta lembrando que para evidenciar a resposta correta devemos selecionar por exemplo se a resposta correta fora a linha B devemos selecionar ou pintamos a resposta correta após isso queremos gravar o documento e iremos submeter no modo esse era apenas um exemplo ok acredito que estou a ter alguns programas de internet aqui vou alugar de novo ok para o segundo exercício e também descrio um gráfico de pizza com as seguintes dimensões temos na sessão de dados grupo de indicador temos aqui o grupo de indicador que devemos selecionar não é aqui depois vamos selecionar o nosso elemento de dado de seguida iremos selecionar o período e a unidade organizacional então seguindo as instruções quando criado aparecerá um gráfico a seguir apresentado aqui temos nota deste gráfico usará as seguintes dimensões e não mostrará a resposta correta então teremos uma imagem após criar o gráfico teremos uma imagem a simular a esta depois de termos esta imagem iremos responder aqui estão aqui a paz aqui estão diz o seguinte quantos partos na juntada de santária ocorreram nas zonas luras em 2019 então seguindo o mesmo processo iremos também selecionar a opção correta baseando-se na nossa imagem que irá nos ser apresentados na nossa estase bom, estou a ter problemas de internet não sei ok, já está então depois de logarmos na estância iremos executar o exercício iremos selecionar o nosso menu e fica no canto superior direito seguida iremos selecionar o aplicativo data visualizing e visualizador de dados na verdade depois de selecionar a opção nos será apresentada uma interface similar a esta e a minha página ainda está ler aqui na internet ok, para o próximo exercício enquanto a página ler vou seguir para o próximo exercício o próximo exercício também crie um gráfico de linha crie um gráfico de linha ano após ano com as seguintes dimensões iremos na sessão de dados grupo de indicador hiv o nosso elemento de dados vai ser hiv taxa de cobertura ART e para o período teremos 2018 1920 e por mês e meses por ano na unidade organizacional vamos selecionar a região alimento após disso quando criado será apresentado como o gráfico apresentado a seguir então depois de selecionar estas opções e seguir taxativamente esses pontos nós teremos um gráfico similar a este depois de termos um gráfico similar a este seguida iremos responder a questão que aqui embaixo está a questão diz o seguinte qual é a taxa de cobertura ART em junho de 2018 2019 e 20, respectivamente então depois disso iremos responder selecionando a opção correta por exemplo se a opção correta for a linha D vamos selecionar a linha D e pintamos ou voltamos ok, deixa ver se tem problemas de internet aqui mas na verdade acho que conhecemos já o aplicativo que o meu colega acaba de apresentar agora o Camilo seguida irei ler o exercício número 4 o exercício número 4 descreve um gráfico e duas categorias com as seguintes dimensões na sessão de dados iremos selecionar o grupo de indicador hoje o nosso elemento de idade hiv testes hiv positivos período vai ser 2020 e a untada organizacional será todos distritos de training land adiciona as desagregações por sexo como uma dimensão adicional após disso teremos um gráfico similar a este após seguir esses todos os pontos que aqui estão ok para responder a questão depois de gerarmos o nosso gráfico a questão que aqui está de qual é o distrito que teve o maior número de mulheres com testes positivos então observando o gráfico aliás com base no gráfico que teremos criado no sistema iremos verificar qual é a que responde esta questão daí iremos selecionar a nossa opção correta se a opção correta por exemplo fora a linha A iremos pondar pintar e depois salvar o nosso documento e também para o exercício número 5 então depois de realizarmos esta tarefa iremos gravar o nosso documento depois iremos ver submeter na plataforma modo e o exercício já está disponível na nossa plataforma é só baixar o exercício e seguir todos os passos que foram instruídos aqui na folha do exercício muito obrigado acredito que o exercício é este é só seguir todos os passos taxa ativamente se tiver alguma dificuldade pode voltar a aula a ver ficar como seguir ou como resolver uma questão que interage ao longo da resolução do exercício muito obrigado vou deixar a palavra para Archeu obrigado a França então está aqui a breve explicação de como deve ser feito o exercício não sei se temos alguma questão que tenha ficado aqui pendente caso contrário podem levantar a mão só para esclarecer caso contrário só agradecer a presidência de todos e também que nos acompanharam desde o início na segunda-feira então este exercício é talvez um bom final de semana a todos e que todos consigam resolver todos os exercícios pendentes e voltaremos na segunda-feira para nossa última semana da academia tchau tchau até a segunda qualquer coisa estamos no slag tchau abraços tchau tchau tchau tchau