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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados

Tratar e analisar dados no Excel pode ser um verdadeiro caos, mesmo que você precise fazer coisas simples como cruzar duas tabelas de dados. Uma solução melhor é o uso de scripts em Python, que possibilitam a automação de tarefas repetitivas e manuais. Neste artigo mostramos um exemplo simples, comparando o Excel versus Python.
Segundo a pesquisa “State of Data Science”, profissionais de dados gastam 3 horas/dia (38% do tempo) apenas preparando os dados, antes mesmo de analisá-los. Neste artigo advogamos que este gasto de tempo pode ser drasticamente reduzido ao utilizar ferramentas open source, como Pandas e Python, para automatizar tarefas repetitivas que costumam ser feitas em Excel.
Praticar análise de dados com uma linguagem de programação pode parecer intimidante, mas não é. Neste post, apresentamos os resultados de um exercício de Python voltado para finanças, demonstrando um gráfico útil para profissionais do mercado financeiro.
A etapa de visualização de dados refere-se a uma parte fundamental da análise de dados, pois permite não somente compreender os dados que estamos analisando, mas como também é uma ferramenta útil para explanar os resultados encontrados. Mas qual a forma mais fácil de construir um gráfico, como podemos melhorar a produtividade nesta tarefa? É onde podemos aplicar a gramática dos gráficos e construir com a biblioteca plotnine no Python.
Utilizar APIs para coletar dados online pode acelerar e automatizar significativamente o processo de análise de dados. Diversas bases de dados hoje em dia possuem APIs para livre utilização, como Banco Central, Portal de Dados Abertos, IBGE e outras. Neste artigo, explicamos intuitivamente o que são APIs, como funcionam e mostramos um exemplo em Python de utilização.
Programar robôs para coletar informações online que não estão estruturadas ou disponíveis facilmente parece algo futurista, mas é uma vantagem competitiva de quem utiliza Python para analisar dados e automatizar processos. Neste artigo, apresentamos o que é a técnica web scraping, suas vantagens/desvantagens e como aplicar ela com o Python em um exemplo prático, do início ao fim.
Imagine escrever seu relatório, analisar e apresentar os dados com código de Python usando apenas uma interface, sem copia e cola e sem quebra galhos? A ferramenta Quarto proporciona exatamente isso, permitindo que o usuário desenvolva seu relatório mesclando texto, imagens, tabelas e códigos em um único documento fonte. No final, o usuário pode compilar o documento e gerar um PDF, um HTML, apresentação de slides, etc. Neste exercício mostramos como usar essa ferramenta para a criação de um Relatório de Ações.
Neste texto mostramos uma alternativa interessante para usuários de Python. Imagine escrever sua apresentação, analisar e apresentar os dados com código de Python usando apenas uma interface, sem copia e cola e sem quebra galhos? A ferramenta Quarto proporciona exatamente isso, permitindo que o usuário desenvolva seu relatório mesclando texto, imagens, tabelas e códigos em um único documento fonte. No final, o usuário pode compilar o documento e gerar um PDF, um HTML, apresentação de slides, etc.
Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Regressão Descontínua na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto? Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em Python, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.
Análises de dados no Excel são limitadas a 1 milhão de linhas, o que é um grande problema numa era de Big Data. Para superar este desafio, o Python oferece diversos pacotes que lidam com grandes volumes de dados e análises complexas. Neste artigo mostramos como superar esta limitação com um exemplo prático usando dados do IBGE.

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