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# Carregamento das bibliotecas necessarias
library(tidyverse)
library(magrittr)
library(stringr)
library(statnet.common)
library(lubridate)
############################################################################################
# Importacao dos arquivos para depuracao
# MELHORIA: recriar codigo de leitura de arquivos com um laco for
operacoes <- read_delim('dados/operacoes.csv',delim = ';',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c',X11 = col_skip()),quote = "",trim_ws = TRUE)
rvs <- read_delim('dados/rvs.csv',delim = ';',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c',X14 = col_skip()),quote = "",trim_ws = TRUE)
item_fat <- read_delim('dados/item_fat.csv',delim = ';',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c',X7 = col_skip()),quote = "",trim_ws = TRUE)
fatura <- read_delim('dados/faturas.csv',delim = ';',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c',X6 = col_skip()),quote = "",trim_ws = TRUE)
vendedores <- read_delim('dados/vendedores.csv',delim = ';',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c'),trim_ws = TRUE)
serv_enq_vd <- read_delim('dados/serv_enq_vd.csv',delim = ';',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c'),trim_ws = TRUE)
taxa_venda <- read_delim('dados/taxa_venda.csv',delim = ';',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c'),trim_ws = TRUE)
# tabelas de referência
paises <- as.data.frame(read_delim('dados/paises.csv',delim = ',',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c',X12 = col_skip()),trim_ws = TRUE))
paises$CODIGO <- gsub("(?<![0-9])0+", "", paises$CODIGO, perl = TRUE)
moeda <- as.data.frame(read_delim('dados/moedas.csv',delim = ',',col_names = TRUE,locale = locale(encoding = "latin1"),quote = '',col_types = cols(.default = 'c')
,trim_ws = TRUE))
moeda$CODIGO <- gsub('"','',moeda$CODIGO)
moeda$CODIGO <- gsub("(?<![0-9])0+", "", moeda$CODIGO, perl = TRUE)
nbs <- read_delim('dados/nbs.csv',delim = ',',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c'),trim_ws = TRUE,
locale = locale(encoding = "latin1"))
enquadramento <- as.data.frame(read_delim('dados/enquadramento.csv',delim = ',',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c'),trim_ws = TRUE,
locale = locale(encoding = "latin1")))
mapeamento <- as.data.frame(read_delim('dados/mapeamento.csv',delim = ',',col_names = TRUE,col_types = cols(.default = 'c'),trim_ws = TRUE))
##################### ############################ ##########################################
# Tratamento do arquivo taxa_venda
taxa_venda$DATA_TAXA <- str_replace_all(string = taxa_venda$DATA_TAXA,pattern = c('\\/'='-','\\/'='-'))
taxa_venda$DATA_TAXA <- dmy(taxa_venda$DATA_TAXA)
taxa_venda <- taxa_venda[1:3]
taxa_venda <- unique(taxa_venda[c('DATA_TAXA','MOEDA','TAXA')])
taxa_venda <- taxa_venda[seq(dim(taxa_venda)[1],1),]
taxa <- paste(taxa_venda$DATA_TAXA,taxa_venda$MOEDA)
taxa <- cbind(taxa,taxa_venda$TAXA)
nomes <- c('dt_md','TAXA')
taxa <- as.data.frame(taxa)
names(x = taxa) <- nomes
taxa <- taxa[!duplicated(taxa$dt_md),]
taxa <- taxa %>% separate(dt_md,c('DATA','MOEDA'),sep = " ")
taxa$DATA <- as.Date(taxa$DATA)
taxa$TAXA <- str_replace(taxa$TAXA,'\\,','.')
taxa$TAXA <- as.double(taxa$TAXA)
taxa$MOEDA <- as.integer(taxa$MOEDA)
taxa <- taxa %>% arrange(DATA,MOEDA)
rm(nomes,taxa_venda)
##################### ################################ ######################################
# Tratamento para encontrar dados inexistentes
# Passo 1 - Formata CPF_CNPJ e RAZAO_SOCIAL (CONCLUIDO)
vendedores$CPF_CNPJ <- str_replace_all(string = vendedores$CPF_CNPJ,pattern = c('\\.'='','\\/'='','\\-'=''))
vendedores <- vendedores %>% mutate(CPF_CNPJ_RAZAO_SOCIAL = paste(CPF_CNPJ,RAZAO_SOCIAL,sep = ' - '))
vendedores['RAZAO_SOCIAL'] <- NULL
# Passo 2 - Tipo e Id do vendedor e Marca vendedores inexistentes : RVS
rvs <- rvs %>% mutate(TP_VENDEDOR =
case_when(CNPJ_VENDEDOR == 'n/a' ~ 'PF',
!is.na(CNPJ_VENDEDOR) ~ 'PJ')
)
rvs <- rvs %>% mutate( CPF_CNPJ =
case_when(CNPJ_VENDEDOR == 'n/a' ~ rvs$CPF_VENDEDOR,
!is.na(rvs$CNPJ_VENDEDOR) ~ rvs$CNPJ_VENDEDOR)
)
rvs <- rvs %>%
mutate(VENDEDOR_INEXISTENTE = if_else((rvs$CPF_CNPJ %in% vendedores$CPF_CNPJ),0,1))
# Passo 3 - Marca moedas inexistentes
rvs <- rvs %>%
mutate(MOEDA_INEXISTENTE = if_else((rvs$MOEDA %in% moeda$CODIGO),0,1))
# Passo 4 - Marca paises inexistentes
rvs <- rvs %>%
mutate(PAIS_INEXISTENTE = if_else((rvs$PAIS_ADQUIRENTE %in% paises$CODIGO),0,1))
# Passo 5 - Marca rvs inexistentes - Operacoes
operacoes <- operacoes %>%
mutate(RVS_INEXISTENTE =
if_else( 0 == count(rvs %>%
select(MOEDA_INEXISTENTE,PAIS_INEXISTENTE,VENDEDOR_INEXISTENTE) %>%
filter(NVL(rvs$MOEDA_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(rvs$PAIS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(rvs$VENDEDOR_INEXISTENTE,0) == 0 &
rvs$ID_RVS %in% operacoes$ID_RVS
)
)
,1,0)
)
# Passo 6 - Copia, atualiza e marca NBS inexistentes NBS
valores <- unique(operacoes %>% select(NBS) %>%
filter(operacoes$NBS %in% mapeamento$CODIGOCLASSIFICACAO_V1_0 &
!(operacoes$NBS %in% nbs$CODIGO)
)
)
colnames(valores)[1] <- 'CODIGOCLASSIFICACAO_V1_0'
valores <- left_join(valores,mapeamento,'CODIGOCLASSIFICACAO_V1_0')
colnames(valores)[1] <- 'NBS'
indx <- match(operacoes$NBS,valores$NBS,nomatch = 0)
operacoes$NBS[indx != 0] <- valores$CODIGOCLASSIFICACAO_V1_1[indx]
operacoes <- operacoes %>%
mutate(NBS_INEXISTENTE = if_else(0 == count(nbs %>%
select(CODIGO) %>%
filter(nbs$CODIGO %in% operacoes$NBS))
,1,0)
)
rm(indx,valores)
# Passo 7 - Marca paises inexistentes
operacoes <- operacoes %>% mutate(PAIS_INEXISTENTE = ifelse((operacoes$CD_PAIS_DESTINO %in% paises$CODIGO),0,1))
# Passo 8 - Calcula duracao e valor diario medio: Operacoes
operacoes$DATA_CONCLUSAO_OPERACAO <- str_replace_all(string = operacoes$DATA_CONCLUSAO_OPERACAO,pattern = c('\\/'='-','\\/'='-'))
operacoes$DATA_INICIO_OPERACAO <- str_replace_all(string = operacoes$DATA_INICIO_OPERACAO,pattern = c('\\/'='-','\\/'='-'))
operacoes$DATA_CONCLUSAO_OPERACAO <- dmy(operacoes$DATA_CONCLUSAO_OPERACAO)
operacoes$DATA_INICIO_OPERACAO <- dmy(operacoes$DATA_INICIO_OPERACAO)
operacoes <- operacoes %>% mutate(DURACAO = DATA_CONCLUSAO_OPERACAO - DATA_INICIO_OPERACAO + 1)
operacoes$VALOR_OPERACAO <- gsub(pattern = ',','.',operacoes$VALOR_OPERACAO)
operacoes$VALOR_OPERACAO_DOLAR <- gsub(pattern = ',','.',operacoes$VALOR_OPERACAO_DOLAR)
operacoes$VALOR_OPERACAO_DOLAR <- as.double(operacoes$VALOR_OPERACAO_DOLAR)
operacoes$VALOR_OPERACAO <- as.double(operacoes$VALOR_OPERACAO)
operacoes <- operacoes %>% mutate(
VALOR_DIARIO = as.double(VALOR_OPERACAO)/ as.double(DURACAO),
VALOR_DIARIO_DOLAR = as.double(VALOR_OPERACAO_DOLAR) / as.double(DURACAO)
)
# Passo 9 - Marca operacoes inexistentes
serv_enq_vd <- serv_enq_vd %>%
mutate(OPERACAO_INEXISTENTE = if_else(0 == count(operacoes %>%
select(RVS_INEXISTENTE,NBS_INEXISTENTE,PAIS_INEXISTENTE) %>%
filter(NVL(operacoes$RVS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(operacoes$NBS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(operacoes$PAIS_INEXISTENTE,0) == 0 &
operacoes$ID_OPERACAO %in% serv_enq_vd$ID_SERVICO
)
)
,1,0)
)
# Passo 10 - Marca enquadramento inexistentes
serv_enq_vd <- serv_enq_vd %>%
mutate(ENQUAD_INEXISTENTE = ifelse(serv_enq_vd$CD_ENQUADRAMENTO %in% enquadramento$CODIGO,0,1)
)
# Passo 11 - Marca RVS inexistente
fatura <- fatura %>%
mutate(RVS_INEXISTENTE =
if_else(0 == count(rvs %>%
select(MOEDA_INEXISTENTE,PAIS_INEXISTENTE,VENDEDOR_INEXISTENTE) %>%
filter(NVL(rvs$MOEDA_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(rvs$PAIS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(rvs$VENDEDOR_INEXISTENTE,0) == 0 &
rvs$ID_RVS %in% fatura$ID_RVS
)
)
,1,0)
)
# Passo 12 - Marca RF inexistente
item_fat <- item_fat %>%
mutate(FATURA_INEXISTENTE =
if_else(0 == count(fatura %>%
select(RVS_INEXISTENTE) %>%
filter(NVL(fatura$RVS_INEXISTENTE,0) == 0 &
fatura$ID_FATURA %in% item_fat$ID_FATURA)
)
,1,0)
)
# Passo 13 - Marca operacoes inexistentes
item_fat <- item_fat %>%
mutate(OPERACAO_INEXISTENTE =
if_else(0 == count(operacoes %>%
select(RVS_INEXISTENTE,NBS_INEXISTENTE,PAIS_INEXISTENTE) %>%
filter(
NVL(operacoes$RVS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(operacoes$PAIS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(operacoes$NBS_INEXISTENTE,0) == 0 &
operacoes$ID_OPERACAO %in% fatura$ID_FATURA
)
)
,1,0)
)
#################################################################################################
# Passo 14 - Transferencia de dados consistentes
# a) Copia Dados DE Importacao - RVS PARA RVS
RVS <- rvs %>%
filter(
NVL(rvs$MOEDA_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(rvs$PAIS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(rvs$VENDEDOR_INEXISTENTE,0) == 0 &
rvs$MOEDA %in% moeda$CODIGO
)
rm(rvs)
# b) Copia Dados DE Importacao - Operacoes PARA Operacoes
OPERACOES <- operacoes %>% filter(
NVL(operacoes$RVS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(operacoes$NBS_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(operacoes$PAIS_INEXISTENTE,0) == 0
)
rm(operacoes)
# c) Copia Dados DE Importacao - Enquadramentos PARA Enquadramentos
ENQUADRAMENTO <- serv_enq_vd %>% filter(
NVL(serv_enq_vd$OPERACAO_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(serv_enq_vd$ENQUAD_INEXISTENTE,0) == 0
)
rm(serv_enq_vd)
# d) Copia Dados DE Importacao - RF PARA RF
FATURA <- fatura %>% filter(
NVL(fatura$RVS_INEXISTENTE,0) == 0
)
rm(fatura)
# e) Copia Dados DE Importacao - Itens de FATURAMENTO PARA Itens de FATURAMENTO
ITEM_FATURAMENTO <- item_fat %>% filter(
NVL(item_fat$FATURA_INEXISTENTE,0) == 0 &
NVL(item_fat$OPERACAO_INEXISTENTE,0) == 0
)
rm(item_fat)
# ######################################################################################################################################################
# GERACAO DOS DADOS PARA INVESTIGACAO
# Gera aba -> NBS (PASSO 1)
NBS <- OPERACOES %>%
filter((OPERACOES$DATA_INICIO_OPERACAO < '2018-01-01' & OPERACOES$DATA_CONCLUSAO_OPERACAO > '2016-12-31') &
OPERACOES$NBS %in% nbs$CODIGO) %>%
group_by(CODIGO = NBS) %>%
summarise(VALOR = sum(VALOR_OPERACAO_DOLAR))
nbs_1 <- nbs %>% select(CODIGO,DESCRICAO = CODIGODESCRICAO)
NBS <- merge(NBS,nbs_1,by = 'CODIGO')
rm(nbs_1)
NBS <- NBS %>% arrange(desc(VALOR)) %>% select(CODIGO,DESCRICAO,VALOR)
# Gera aba -> EMPRESA (PASSO 2)
vend <- vendedores %>% select(CPF_CNPJ,CPF_CNPJ_RAZAO_SOCIAL)
vend$CPF_CNPJ <- str_trim(vend$CPF_CNPJ,side = 'both')
RVS <- left_join(RVS,vend,"CPF_CNPJ")
rvs_1 <- RVS %>% select(ID_RVS,CPF_CNPJ,CPF_CNPJ_RAZAO_SOCIAL)
rm(RVS)
OPERACOES <- left_join(OPERACOES,rvs_1,"ID_RVS")
rm(rvs_1)
nbs_1 <- nbs %>% select(CODIGO,CODIGODESCRICAO)
colnames(nbs)[1] <- 'NBS'
OPERACOES <- left_join(OPERACOES,nbs,"NBS")
rm(nbs_1)
EMPRESAS <- OPERACOES %>%
filter((DATA_INICIO_OPERACAO < '2018-01-01' & DATA_CONCLUSAO_OPERACAO > '2016-12-31') &
(VALOR_DIARIO_DOLAR > 0)) %>%
group_by(NBS,CODIGODESCRICAO,CPF_CNPJ,CPF_CNPJ_RAZAO_SOCIAL) %>%
summarise(
valor_total_emp = sum(VALOR_OPERACAO_DOLAR),
valor_diario_medio_emp = mean(VALOR_DIARIO_DOLAR)
) %>% arrange(desc(valor_total_emp))