Você está muito endividado?

[et_pb_section admin_label="section"][et_pb_row admin_label="row"][et_pb_column type="4_4"][et_pb_text admin_label="Texto" background_layout="light" text_orientation="justified" text_font="Verdana||||" text_font_size="18" use_border_color="off" border_color="#ffffff" border_style="solid"]

De olho na desalavancagem das famílias e empresas no Brasil, comecei a preparar alguns trabalhos para o Clube do Código que envolvem métricas de endividamento. Hoje, por acaso, saiu o dado da Confederação Nacional do Comércio (CNC), referente ao endividamento das famílias. A série deles é curta, o que envolve uma modelagem um pouco mais complexa, mas dá para fazer algumas brincadeiras de visualização. O gráfico abaixo, por exemplo, ilustra o "perfil" de endividamento na amostra consultada.

O que acham? Em breve, tem coisa boa lá no Clube do Código! 🙂

[/et_pb_text][et_pb_button admin_label="Botão" button_url="https://analisemacro.com.br/cursos-de-r/ggplot2/" url_new_window="off" button_text="Aprenda a fazer gráficos incríveis com o R" button_alignment="center" background_layout="light" custom_button="off" button_letter_spacing="0" button_use_icon="default" button_icon_placement="right" button_on_hover="on" button_letter_spacing_hover="0" /][/et_pb_column][/et_pb_row][/et_pb_section]

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Os microdados dos CAGED fornecem informações detalhadas a nível de cidade, sexo, raça, nível de instrução, idade, salário e outras sobre os trabalhadores formais do Brasil, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

Transfer Learning: mostrando porque o Python está na ponta do desenvolvimento

A aprendizagem por transferência (transfer learning) é o reuso de um modelo pré-treinado em um novo problema. Portanto, sua utilização torna-se um avanço enorme para a previsão de diferentes tipos de variáveis, principalmente para aquelas ordenadas no tempo. Mostramos nesta postagem o uso do Transfer Learning com o Python para o caso de Séries Temporais.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.