Investigando quebras estruturais em séries temporais
Séries temporais são conjuntos de dados que são rotulados a cada ponto no tempo. Elas são usadas para entender e prever padrões e tendências ao longo do tempo em muitas áreas, como finanças, meteorologia e saúde pública. No entanto, às vezes as séries temporais podem ser afetadas por mudanças significativas que podem afetar a tendência […]
Ajuste sazonal no Python com o X13-ARIMA-SEATS
Um padrão sazonal ocorre quando uma série de tempo é afetada por fatores sazonais, como a época do ano ou o dia da semana. A sazonalidade é sempre de um período fixo e conhecido. Por exemplo, as vendas mensais de panetone apresentam sazonalidade induzida pela época de Natal de cada ano. Nestes casos, cálculos e […]
Dica de R: transformando arquivos CSV em um banco de dados SQL
Trabalhar com arquivos de dados brutos em CSV ou Excel pode ser complicado no dia a dia: com poucas dezenas de arquivos já há dificuldade em se gerenciar e localizar os dados, além de ser um formato propício para acontecer erros como leitura incorreta de tipos de coluna. E a situação fica pior se há […]
Copa 2022: Dashboard de Economia Internacional no R
Entra em campo a seleção de dados macroeconômicos, é hora de mirar nas dashboards e marcar gol de visualização e análise de dados! ⚽ É neste clima de Copa do Mundo que unimos futebol e economia para apresentar uma dashboard de análise de dados macroeconômicos dos países disputando a Taça. Criada usando programas gratuitos, como […]
Construindo modelos de machine learning do zero
Neste exercício percorremos cada etapa para solucionar um problema real de um contexto de negócios, onde requer-se o uso de linguagens de programação e ciência de dados. O objetivo é demonstrar de forma prática e objetiva os primeiros passos de uma implementação de modelos de machine learning com o R. Vamos primeiro contextualizar um case de […]
