A análise de dados não tem favoritos; você pode analisar qualquer tipo de área e qualquer indicador. Você pode até mesmo criar gráficos mais bonitos do que instituições renomadas, tudo isso usando uma ferramenta de fácil acesso, como o Python. Neste texto, mostraremos como é possível analisar dados do PIB utilizando a linguagem Python.
Ter conhecimento em uma linguagem de programação que permite realizar análises de dados em geral coloca você à frente de muitos concorrentes. Imagine só, coletar, limpar, tratar e visualizar dados em pouco tempo, além de automatizar completamente o processo. É isso que se espera de quem entende Python.
Para isso, é necessário aprender as principais ferramentas da linguagem, juntamente com uma série de conhecimentos da área em que se está trabalhando. É para isso que você precisa ser aluno do nosso curso de Análise de Conjuntura com Python, que permitirá que você aprenda a realizar análises de diferentes dados macroeconômicos.
Aqui, demonstraremos rapidamente os resultados de uma análise do PIB utilizando Python, algo que você mesmo pode fazer para aumentar sua produtividade no trabalho e impressionar seus colegas e chefes. Para obter o script da análise Clique aqui para fazer seu cadastro no Boletim AM e baixar o código.
Analisando o PIB
O PIB, ou Produto Interno Bruto, é uma medida utilizada para quantificar a atividade econômica de um país em um determinado período de tempo, geralmente um ano. Ele representa o valor total de todos os bens e serviços finais produzidos dentro das fronteiras de um país.
O PIB é compreendido tanto pelo lado da Oferta quanto pelo lado da Demanda.
Pelo lado da oferta: - A produção é o principal foco. As empresas utilizam fatores de produção, como trabalho, capital (máquinas, equipamentos, etc.), terra e tecnologia, para fabricar bens e fornecer serviços. - O PIB pelo lado da oferta considera os setores da economia, como Agricultura, Indústria e Serviços.
Pelo lado da demanda: - O foco está no consumo. Os consumidores adquirem bens e serviços para satisfazer suas necessidades e desejos. - A demanda é impulsionada pelos Consumidores, Formação bruta de capital fixo, Despesas do Governo e setor externo (exportações líquidas).
Os valores do Produto Interno Bruto (PIB) podem ser expressos em diferentes medidas: preços correntes, preços constantes, índices numéricos e taxas de variação. Além disso, o indicador pode passar por ajustes sazonais.
Neste contexto, concentraremos nossa análise nas diversas taxas de variação, algumas das quais devem ser calculadas considerando o PIB ajustado sazonalmente, enquanto outras não exigem esse ajuste.
É importante ressaltar que os dados são diretamente obtidos do SIDRA, o banco de tabelas estatísticas do IBGE, por meio da biblioteca sidrapy.
Ao realizar o processo de coleta e tratamento, obtemos a seguinte tabela:
Código
| tabela | data | rubrica | num_indice | num_indice_sa | Var. % margem | Var. % interanual | Var. % anual | ano | num_indice_acum | Var. % acumulada no ano |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 2012-01-01 | Agropecuária | 183.52 | 158.80 | NaN | NaN | NaN | 2012 | 183.52 | NaN |
| 1 | 2012-01-01 | Consumo das Famílias | 167.93 | 170.35 | NaN | NaN | NaN | 2012 | 167.93 | NaN |
| 2 | 2012-01-01 | Despesa do Governo | 142.16 | 146.31 | NaN | NaN | NaN | 2012 | 142.16 | NaN |
| 3 | 2012-01-01 | Exportação | 244.15 | 270.15 | NaN | NaN | NaN | 2012 | 244.15 | NaN |
| 4 | 2012-01-01 | FBFC | 178.13 | 184.83 | NaN | NaN | NaN | 2012 | 178.13 | NaN |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 417 | 2023-07-01 | Exportação | 382.40 | 371.95 | 2.953388 | 9.989358 | 10.272336 | 2023 | 1087.14 | 9.755580 |
| 418 | 2023-07-01 | FBFC | 166.92 | 161.50 | -2.528819 | -6.764229 | -1.089432 | 2023 | 490.81 | -2.531972 |
| 419 | 2023-07-01 | Importação | 268.48 | 258.98 | -2.142452 | -6.139002 | -0.067141 | 2023 | 771.63 | -1.289481 |
| 420 | 2023-07-01 | Indústria | 145.36 | 138.74 | 0.572671 | 0.965479 | 1.997406 | 2023 | 413.36 | 1.160002 |
| 422 | 2023-07-01 | Serviços | 195.67 | 193.52 | 0.603036 | 1.794818 | 2.826043 | 2023 | 571.40 | 2.572388 |
423 rows × 10 columns
Visualização de dados
Uma vez que passamos por todo o processo de coleta e tratamento de dados podemos enfim criar as visualizações. Há inúmeras possibilidades aqui, que obviamente dependem das medidas que foram obtidas/criadas.
Podemos criar gráficos de linhas ou barras; conjuntamente com todas as medidas (taxas) ou criar um gráfico com todos os componentes do PIB. Podemos até mesmo (e facilmente) criar diferentes gráficos em uma única figura.
Para fins de demonstração, criamos três gráficos. O primeiro que se refere às taxas de variação do PIB cheio. O segundo que refere-se a taxa acumulada em 4 trimestres dos componentes do PIB pelo lado da Oferta e o terceiro que refere-se a taxa acumulada em 4 trimestres dos componentes do PIB pelo lado da demanda.
PIB: taxas de variação
PIB lado da oferta
PIB lado da demanda
Considerações
Neste texto abordamos o processo de análise de dados usando o Python e como pode ser útil para a área de economia, permitindo analisar dados de indicadores econômicos, especificadamente do PIB.
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