1. O DNA da Banca (Carreiras Policiais)

Este relatório apresenta uma análise fria e matemática do comportamento da banca AOCP especificamente para concursos de Segurança Pública (Polícias e Guardas Municipais).

Não analisamos “achismos”. Filtramos milhares de questões para identificar os padrões de cobrança. O gráfico abaixo resume a verdade inconveniente: a banca não distribui os assuntos igualmente. Ela tem favoritos.

O Princípio de Pareto: Em quase todas as matérias, cerca de 40% a 50% das questões saem de apenas 3 ou 4 tópicos principais. Descobrir quais são eles é a chave da aprovação.

# --- CARREGAMENTO DA BASE DE DADOS (FILTRO: SEGURANÇA PÚBLICA) ---

# Português
dados_portugues <- tibble(
  topico = c("Ortografia", "Acentuação", "Fonética", "Morfologia", "Formação de Palavras", "Colocação Pronominal", "Semântica", "Sintaxe", "Pontuação", "Regência", "Crase", "Concordância", "Voz Passiva/Ativa", "Coerência", "Figuras de Ling.", "Função do Se/Que", "Interpretação de Texto", "Tipologia Textual", "Reescrita"),
  n_questoes = c(5, 9, 10, 41, 8, 3, 22, 27, 15, 7, 5, 11, 1, 16, 19, 15, 44, 13, 15),
  bloco = "Português"
)

# Informática
dados_informatica <- tibble(
  topico = c("Conceitos Gerais", "Hardware", "Processador", "Memórias", "Periféricos", "Windows 10/11", "LibreOffice Writer", "LibreOffice Calc", "LibreOffice Impress", "Navegadores", "Correio Eletrônico", "Buscadores", "Segurança/Ameaças", "Antivírus", "Compactadores"),
  n_questoes = c(9, 12, 3, 6, 3, 4, 7, 6, 1, 11, 8, 3, 10, 2, 2),
  bloco = "Informática"
)

# RLM
dados_rlm <- tibble(
  topico = c("Conjuntos", "Números Racionais/Decimais", "Análise Combinatória", "Porcentagem", "Regra de Três", "Geometria Plana/Espacial", "Sequências Lógicas", "Tautologia/Equivalências", "Argumentos Lógicos", "Diagramas Lógicos", "Equações e Problemas"),
  n_questoes = c(7, 16, 6, 7, 5, 6, 8, 14, 10, 15, 4),
  bloco = "RLM"
)

# Direito (Foco Penal/Processo e Const)
dados_direito <- tibble(
  topico = c(
    "D. Adm: Atos e Poderes", "D. Adm: Agentes e Processo", "D. Adm: Org. e Responsabilidade",
    "Const: Fundamentais e Sociais", "Const: Poderes e Defesa", 
    "Penal: Teoria do Crime", "Penal: Crimes em Espécie", "Penal: Penas e Ação",
    "Proc. Penal: Inquérito e Prisão", "Proc. Penal: Provas e Ação"
  ),
  n_questoes = c(39, 28, 24, 42, 27, 39, 61, 23, 55, 37),
  bloco = "Direito"
)

# Legislações (Filtro Segurança)
dados_leg_especificas <- tibble(
  topico = c("Lei de Improbidade", "ECA", "Estatuto Desarmamento", "Lei Maria da Penha", "Abuso de Autoridade", "Const. Estadual", "Leis Municipais Específicas"),
  n_questoes = c(8, 40, 8, 14, 9, 12, 5),
  bloco = "Leg. Específicas"
)

# Unificar e preparar para o gráfico
todos_dados <- bind_rows(dados_portugues, dados_informatica, dados_rlm, dados_direito, dados_leg_especificas) %>%
  group_by(bloco) %>%
  mutate(
    perc = n_questoes / sum(n_questoes),
    label_perc = percent(perc, accuracy = 1)
  ) %>%
  ungroup()

2. Análise de Incidência por Disciplina

Abaixo, apresentamos o ranking de cobrança. As barras representam a frequência histórica com que cada assunto aparece nas provas da área policial da AOCP.

2.1. Conhecimentos Básicos

Em Português, note a predominância massiva de Interpretação e Morfologia. Em RLM, Números Racionais e Diagramas Lógicos ditam o ritmo.

todos_dados %>%
  filter(bloco %in% c("Português", "Informática", "RLM")) %>%
  mutate(topico = reorder_within(topico, n_questoes, bloco)) %>%
  ggplot(aes(x = topico, y = n_questoes, fill = n_questoes)) +
  geom_col(width = 0.7) +
  geom_text(aes(label = label_perc), hjust = -0.1, size = 3, fontface = "bold") +
  coord_flip() +
  scale_x_reordered() +
  facet_wrap(~bloco, scales = "free", ncol = 1) +
  scale_fill_viridis(option = "mako", direction = 1) +
  labs(x = "", y = "Volume Histórico de Questões") +
  theme(legend.position = "none")

2.2. Conhecimentos Jurídicos (O “Coração” da Prova)

A área de segurança pública exige um foco cirúrgico. Observe no gráfico abaixo como Crimes em Espécie (Penal) e Inquérito/Prisões (Processo Penal) dominam a estatística. Estudar isso não é opcional, é sobrevivência.

todos_dados %>%
  filter(bloco %in% c("Direito", "Leg. Específicas")) %>%
  mutate(topico = reorder_within(topico, n_questoes, bloco)) %>%
  ggplot(aes(x = topico, y = n_questoes, fill = n_questoes)) +
  geom_col() +
  geom_text(aes(label = label_perc), hjust = -0.1, size = 3.5, fontface = "bold") +
  coord_flip() +
  scale_x_reordered() +
  facet_wrap(~bloco, scales = "free", ncol = 1) +
  scale_fill_viridis(option = "rocket", direction = 1, begin = 0.2, end = 0.8) +
  labs(x = "", y = "Volume Histórico de Questões") +
  theme(legend.position = "none")

3. Insights Estratégicos (Interpretação dos Dados)

Com base nos dados extraídos, nossa equipe de inteligência destaca os pontos de atenção:

Português

A AOCP é uma banca conteudista. * Top 3 Ouro: Interpretação de Texto (15%), Morfologia e Sintaxe. * Alerta: A soma destes três tópicos representa quase metade das questões de língua portuguesa.

Informática

Diferente de outras bancas que focam só em Excel, a AOCP na área policial tem um fetiche por Hardware e Conceitos Gerais, além de Segurança da Informação. * Note que Hardware (12 questões) supera softwares de escritório individuais.

Direito (Penal e Processo)

Os dados gritam: Prisões e Inquérito. * Em Processo Penal, a incidência de “Inquérito e Prisão” e “Provas” é massiva. Isso reflete o dia a dia da atividade policial/guarda. * Em Penal, o foco é a parte especial: Crimes contra a Pessoa e Patrimônio (dentro de Crimes em Espécie).

Legislação Extravagante

O ECA (Estatuto da Criança e do Adolescente) é o rei absoluto deste bloco, representando uma fatia enorme das questões analisadas. Negligenciar o ECA é fatal para concursos de Guarda e Polícia.

4. Tabela “Hot Topics” (Os 10+ Cobrados)

Se você tivesse apenas 24 horas para estudar, estes são os assuntos que estatisticamente te dariam mais pontos na prova, independente da matéria:

todos_dados %>%
  arrange(desc(n_questoes)) %>%
  head(10) %>%
  select(Disciplina = bloco, Tópico = topico, `Qtd. Questões` = n_questoes, `Relevância na Disciplina` = label_perc) %>%
  kable() %>%
  kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"), full_width = F) %>%
  row_spec(0, bold = T, color = "white", background = "#5E0C10")
Disciplina Tópico Qtd. Questões Relevância na Disciplina
Direito Penal: Crimes em Espécie 61 16%
Direito Proc. Penal: Inquérito e Prisão 55 15%
Português Interpretação de Texto 44 15%
Direito Const: Fundamentais e Sociais 42 11%
Português Morfologia 41 14%
Leg. Específicas ECA 40 42%
Direito D. Adm: Atos e Poderes 39 10%
Direito Penal: Teoria do Crime 39 10%
Direito Proc. Penal: Provas e Ação 37 10%
Direito D. Adm: Agentes e Processo 28 7%

A banca AOCP premia o candidato generalista, mas pune severamente quem não domina a “base forte” (Português/Interpretação) e os “pilares policiais” (Prisões, Crimes e ECA). Use este raio-x para alocar seu tempo de estudo proporcionalmente à incidência dos tópicos.