Renda Pessoal Dinâmica

Aplicações

A Renda Dinâmica vai além da faixa e percentil da Renda Estática: entrega a distribuição estatística completa da renda do entorno, com filtros demográficos e comparação direta de valores. É a ferramenta adequada quando se precisa responder "esta renda específica é compatível com o perfil desta região?"

Como ler, em linguagem simples

A resposta traz um percentil: de cada 100 pessoas com renda no entorno do endereço, quantas ganham menos que o valor informado. É a leitura pronta para uso em política de crédito, verificação cadastral e análise de plausibilidade — sem passar por estatística. O mesmo percentil também aparece em uma escala centrada em zero, útil para modelos, mas quem só quer ler não precisa dela.

Um exemplo direto: você informa uma renda declarada de R$ 10.000 e a resposta traz percentil 88. Leia como "de cada 100 pessoas com renda neste entorno, 88 ganham menos que o declarado". Três faixas cobrem a maior parte dos casos:

Limites de leitura. O percentil descreve a região, não a pessoa. Duas pessoas com o mesmo salário em endereços diferentes recebem percentis diferentes, e isso é o que a métrica quer mostrar. Não use como fundamento único de recusa: combine com bureaus, comprovação e política interna. Filtros muito estreitos (ex.: idade = 100 anos) reduzem a amostra e a leitura perde precisão — o campo renda_pessoas_com_renda_qtde devolve o tamanho da amostra que sustentou o cálculo.

Conceito

O dado descreve a renda pessoal mensal no entorno como uma distribuição contínua, estimada por modelos proprietários sobre Censo 2022, PNAD Contínua e IPCA. Diferente da Renda Estática (que retorna faixa e percentil pré-calculados), a Renda Dinâmica permite aplicar filtros demográficos, informar uma data de referência e comparar diretamente um valor de renda contra a distribuição da região — devolvendo percentil (CDF) e o mesmo percentil expresso em escala de desvios-padrão (z-score).

Como interpretar o z-score

O z-score expressa o percentil (CDF) em escala de desvios-padrão (normal score). Carrega a mesma informação do percentil, em escala centrada em zero — conveniente para modelos que esperam variável centrada. Não é o desvio da renda comparada em relação à média da região: é uma transformação do próprio percentil, coerente com a leitura em quartis. Faixas de leitura, com o percentil aproximado equivalente:

z ≈ 0 Renda próxima da mediana do entorno (percentil ≈ 50).
z < −1 Renda abaixo do entorno (percentil < 16).
z > +1 Renda acima do entorno (percentil > 84).
z < −2 ou z > +2 Renda atípica (percentil < 2,5 ou > 97,5) — divergência relevante que merece leitura em contexto.

Formas de consulta

A Renda Dinâmica é calculada sobre uma coordenada. Você chega até ela por quatro caminhos, conforme o que sua esteira já tem em mãos: coordenada, coordenada com os demais pilares geográficos, endereço ou CNPJ. Os caminhos de endereço e de CNPJ passam por uma etapa de geocodificação — a coordenada usada no cálculo é derivada dela, e a qualidade do resultado herda a qualidade dessa resolução.

• Filtros e comparação valem para todos os caminhos Os parâmetros income_compared, gender, age, is_responsible e date_income podem ser enviados nas quatro variantes. No agregador e no caminho de CNPJ eles são recebidos junto do restante da requisição e propagados para o cálculo da renda.
• Por endereço e por CNPJ, a coordenada vem de geocodificação O resultado herda a qualidade do geocoder — um endereço mal cadastrado produz uma coordenada imprecisa, e o cálculo da distribuição sobre ela não tem como sinalizar isso. No caminho de CNPJ, a própria resposta traz com que confiança o endereço foi resolvido, em prismadata__pessoa_juridica__qualidade_geocodificacao_classificacao e no score numérico correspondente, junto de prismadata__pessoa_juridica__endereco_existe e prismadata__pessoa_juridica__divergencia_endereco_rfb_geocoder. A coordenada usada no cálculo também volta em latitude e longitude, o que torna o resultado auditável ponto a ponto.
• Sem coordenada, sem bloco de renda Quando o endereço não produz coordenada geocodificável — endereço textual sem correspondência, CNPJ com endereço cadastral inválido — a resposta traz os demais campos disponíveis (cadastrais, no caminho de CNPJ) sem o bloco prismadata__personal_income_pdf__*. A ausência do bloco é a sinalização de que não houve coordenada para calcular.

Parâmetros de Entrada

Exemplos

Três cenários em Belo Horizonte mostram como filtros e localização mudam completamente a interpretação de uma mesma renda de R$ 10.000.

Bairro nobre sem filtros — Lourdes, BH -19.93442, -43.94289

income_compared = 10000

{
  "qtde_pessoas": 485.0,
  "qtde_pessoas_sem_renda": 119.0,
  "renda_comparada_cdf": 21.624639290067826,
  "renda_comparada_pdf": 0.000054327178840454175,
  "renda_comparada_z_score": -0.7849331137654249,
  "renda_media_pessoas": 13333.191698804743,
  "renda_pessoas_com_renda_desvio_padrao": 10272.67510836109,
  "renda_pessoas_com_renda_maxima": 69123.23121828807,
  "renda_pessoas_com_renda_media": 17668.300475192078,
  "renda_pessoas_com_renda_mediana": 21002.905178527595,
  "renda_pessoas_com_renda_minima": 813.4884030701737,
  "renda_pessoas_com_renda_primeiro_quartil": 8969.07389667755,
  "renda_pessoas_com_renda_qtde": 366.0,
  "renda_pessoas_com_renda_terceiro_quartil": 24106.351176425094,
  "renda_total": 6466597.973920301,
  "renda_total_m2": 324.0685594584635
}

Das 485 pessoas estimadas na vizinhança, 366 possuem renda. A renda média (com renda) é de R$ 17.668 e a mediana de R$ 21.003. Uma renda de R$ 10.000 é superior à de apenas 21,6% das pessoas da região (CDF), com z-score de −0.78 — abaixo do esperado para o Bairro de Lourdes, mas não atípica.

Mesmo bairro, perfil específico — Lourdes, BH -19.93442, -43.94289

income_compared = 10000 gender = M age = 60 is_responsible = true

{
  "qtde_pessoas": 24.0,
  "qtde_pessoas_sem_renda": 0.0,
  "renda_comparada_cdf": 0.14140972301399285,
  "renda_comparada_pdf": 0.0000013802452168620837,
  "renda_comparada_z_score": -2.9858195845015816,
  "renda_media_pessoas": 28760.04573593453,
  "renda_pessoas_com_renda_desvio_padrao": 9911.730593796548,
  "renda_pessoas_com_renda_maxima": 66957.29112554113,
  "renda_pessoas_com_renda_media": 28760.04573593453,
  "renda_pessoas_com_renda_mediana": 26377.136111532138,
  "renda_pessoas_com_renda_minima": 20629.07223797445,
  "renda_pessoas_com_renda_primeiro_quartil": 23662.89043252312,
  "renda_pessoas_com_renda_qtde": 24.0,
  "renda_pessoas_com_renda_terceiro_quartil": 29128.37015272398,
  "renda_total": 690241.0976624287,
  "renda_total_m2": 34.59089912510599
}

Com o filtro de homens de ~60 anos responsáveis pelo domicílio, a amostra cai para 24 pessoas — todas com renda. A renda média sobe para R$ 28.760 e a mínima estimada é R$ 20.629. Agora, R$ 10.000 é superior à de apenas 0,14% das pessoas deste perfil, com z-score de −2.99 — uma renda muito atípica para o perfil na região. Sinal relevante para verificação cadastral.

Classe média baixa, mesmo perfil — Venda Nova, BH -19.81718, -43.95872

income_compared = 10000 gender = M age = 60 is_responsible = true

{
  "qtde_pessoas": 19.0,
  "qtde_pessoas_sem_renda": 0.0,
  "renda_comparada_cdf": 99.08922617796617,
  "renda_comparada_pdf": 0.0000037831617063243673,
  "renda_comparada_z_score": 2.3612086969235446,
  "renda_media_pessoas": 2665.475128467721,
  "renda_pessoas_com_renda_desvio_padrao": 1929.9002585172097,
  "renda_pessoas_com_renda_maxima": 7499.847248306218,
  "renda_pessoas_com_renda_media": 2665.475128467721,
  "renda_pessoas_com_renda_mediana": 2043.3624938113708,
  "renda_pessoas_com_renda_minima": 406.0215586608711,
  "renda_pessoas_com_renda_primeiro_quartil": 1145.144691489582,
  "renda_pessoas_com_renda_qtde": 19.0,
  "renda_pessoas_com_renda_terceiro_quartil": 3816.00660097579,
  "renda_total": 50644.0274408867,
  "renda_total_m2": 0.3957067369495203
}

Mesmo perfil (homem, ~60 anos, responsável), mas em Venda Nova. A renda média cai para R$ 2.665 e a máxima estimada é R$ 7.500. Agora, os mesmos R$ 10.000 superam 99% das pessoas do perfil na região, com z-score de +2.36 — renda muito acima do esperado. O contraste com Lourdes (z-score −2.99 vs +2.36 para a mesma renda) demonstra o poder dos filtros combinados com localização.

Atributos Retornados

O retorno é organizado em quatro grupos: população (contagem de pessoas), distribuição da renda (estatísticas descritivas), comparação (quando income_compared é informado) e agregados territoriais.

Detalhes Técnicos

Limitações