Neste artigo é analisada a religião dos residentes em Portugal com idade superior a 15 anos e baseia-se nos Censos de 2011 do INE.

Dados Usados

Neste artigo é analisada a religião dos residentes em Portugal com idade superior a 15 anos e baseia-se nos Censos de 2011 do INE.

Figura 1. Pergunta sobre religião nos Censos 2011

Foram consideradas as 8 244 975 (91,7%) pessoas que responderam à questão sobre religião tendo sido excluídas da análise as 744,874 (8,3%) que não responderam.

… mais a seu tempo …

Visualização Gráfica

Informação Técnica

Actualização 24/10/2018: Os dados passaram a estar ligados ao projecto que criei no site data.world. A passagem de dados em Excel para os dados no data. world foi bastante pacífica. Os dados têm o mesmo formato e foi necessário pouco mais que alterar a origem.
Por exemplo, para os dados do alentejo, onde tinha:

= Excel.Workbook(File.Contents("C:\...\Q649.xlsx"), null, true)

bastou colocar:

= DataWorld.Dataset("claudiotereso", "portugal-censos-2011-fonte-ine", "SELECT * from q649_alentejo")

Para consultas novas é só escolher a data.world como origem para os dados.


Este trabalho foi feito com base no ficheiro Q649.xlsx (População residente com 15 ou mais anos, segundo a resposta à pergunta sobre religião) fornecido pelo INE e disponibilizado na página Quadros população do sub-site dos Censos 2011.

A informação está dividida por região, cada uma num separador diferente, e os dados estão agrupados por freguesia (Fig. 1). Para cada freguesia está indicado o total de respostas para cada uma das religiões disponibilizadas no inquérito.

Figura 1. Conteúdo do ficheiro q469.xlsx

Todo o trabalho desde o tratamento dos dados até às apresentações foram feitos no powerbi. e, como tal, o primeiro passo foi carregar o ficheiro para o powerbi, onde cada separador do Excel foi convertido numa tabela.

Além dos dados importados do Excel, foram criadas duas tabelas. Uma para distritos, porque apesar de a informação do INE vir com códigos que permitem identificar os distritos, estes não vem discriminados. A outra foi para codificar as religiões onde usei códigos que poderão ser usados para outras análises futuras. Por exemplo, todas as religiões cristãs tem o código a começar com 11.

Com os dados todos po  powerbi, as várias tabelas de dados foram agregadas e transformadas de modo a obter uma única tabela normalizada com a quantidade de habitantes por freguesias e religião (Fig. 2).

Fig 2. Tabela normalizada

Para finalizar, foram feitas relações entre as várias tabelas (Fig 3.)

Fig 3. Relações entre tabelas

Após esta fase de preparação dos dados terminada o trabalho seguinte foi a construção das visualizações o que, apesar de ter alguma ciência e regras próprias, é um trabalho relativamente simples onde impera o bom gosto e alguns conhecimentos de visualização de informação.