Coletando dados da Economia Internacional com o Python

Na análise de conjuntura econômica, o cenário econômico internacional representa um importante papel. O foco é acompanhar indicadores econômicos das principais economias internacionais, de forma a tirar conclusões sobre os seus efeitos no Brasil e na economia mundial. No post de hoje iremos mostrar como é possível coletar esses dados utilizando o Python.

O principal banco de dados que utilizado para importar os dados de indicadores macroeconômicos de diversos papel será através da OECD Stats, no qual configura como uma plataforma que disponibiliza dados dos países integrantes da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico, bem como outro países que não são integrantes, entretanto desempenham um importante papel na economia mundial.

Existem diversos meios e diferentes formatos de exportar os dados. Aqui utilizaremos o formato Statistical Data and Metadata eXchange (SDMX), criado com o objetivo de facilitar o compartilhamento de dados e informações de organizações internacionais.

Dentro do database da OECD Statistics, selecionamos os indicadores através de temas e realizamos os devidos filtros das informações. Em seguida, copiamos o código de exportação do formato SDMX. Esse código é crucial para realizar a importação no Python. Para entender sobre esse processo veja a aula no Clube AM ou no nosso curso de Análise de Conjuntura usando o R.

Com o código em mãos, é possível utilizar a biblioteca pandasdmx, que auxilia no processo de retirada de dados de bancos de dados que utilizam o formato SDMX. Veja no código abaixo que nos conectamos com o servidor da OECD e utilizamos o método data para inserir as informações dos dados.

Por fim, obtemos os dados e realizamos os devidos tratamentos e limpeza para que possamos utilizá-los no Python. Realizamos esse procedimento para quatro indicadores: PIB, Taxa de Desemprego, Inflação e Taxa de Juros.

Produto Interno Bruto

Taxa de Desemprego

Inflação

Taxas de Juros

________________________________________

Quer saber mais?

Veja nossos cursos de Macroeconomia através da nossa trilha de Macroeconomia Aplicada.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Criando operações SQL com IA Generativa no R com querychat

No universo da análise de dados, a velocidade para obter respostas é um diferencial competitivo. Frequentemente, uma simples pergunta de negócio — “Qual foi nosso produto mais vendido no último trimestre na região Nordeste?” — inicia um processo que envolve abrir o RStudio, escrever código dplyr ou SQL, executar e, finalmente, obter a resposta. E se pudéssemos simplesmente perguntar isso aos nossos dados em português, diretamente no nosso dashboard Shiny?

Dashboard Financeiro com IA e Shiny Python: Análise de Dados Abertos da CVM

Este artigo apresenta um tutorial completo sobre como construir uma ferramenta de análise financeira de ponta. Utilizando Shiny for Python, demonstramos a automação da coleta de dados das Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP) da CVM e o tratamento dessas informações com Pandas. O ponto alto do projeto é a integração da IA Generativa do Google Gemini, que atua como um assistente de análise, interpretando os dados filtrados pelo usuário e fornecendo insights contábeis e financeiros em tempo real. O resultado é um dashboard dinâmico que democratiza a análise de dados complexos e acelera a tomada de decisão.

Econometria, ML ou IA para previsão da PMS?

Prever a Pesquisa Mensal de Serviços (PMS/IBGE) é um desafio por natureza: trata-se de uma série mensal, sujeita a volatilidade e choques que vão de fatores sazonais a mudanças estruturais no setor. Para enfrentar esse problema, realizamos um exercício de comparação entre três abordagens de modelagem: econometria tradicional (ARIMA), machine learning (XGBoost) e inteligência artificial (TimeGPT).

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

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.