Como Criar um Dashboard de Análise de Sentimento Financeiro com IA e Python

Aprenda a construir um AI Assistant em Python utilizando o framework Shiny e a API do Google Gemini 2.5 Flash. Este tutorial passo a passo demonstra como automatizar a leitura de PDFs de resultados financeiros de empresas, extraindo índices de sentimento, perspectivas futuras e resumos executivos diretamente para um dashboard interativo.

Relação entre salário de admitidos e demitidos no CAGED através do Python

Ao ajustarmos os dados pela inflação (INPC), a história muda. O gráfico revela a forte perda de poder de compra sofrida pelos trabalhadores entre 2021 e meados de 2022, período marcado por choques inflacionários globais. A partir do final de 2022 e ao longo de 2023 e 2024, nota-se uma recuperação gradual da massa salarial real. Contudo, a série ainda se mostra bastante ruidosa devido aos efeitos sazonais de contratação.

Aprenda a utilizar o Python dentro do Google Colab para processar milhões de microdados do Novo CAGED e analisar a diferença salarial entre trabalhadores admitidos e demitidos. O artigo aborda engenharia de dados com SQLite, cálculo de médias com filtro de outliers, deflacionamento pelo INPC e ajuste sazonal com X-13ARIMA-SEATS.

Calculando o Custo Unitário do Trabalho do Brasil no Python

Gráfico de barras empilhadas e linha, ilustrando a decomposição da variação do Custo Unitário do Trabalho (CUT). As barras laranjas representam a contribuição dos salários reais, as barras verdes a contribuição (invertida) da produtividade. A linha azul escura traça a variação líquida do CUT. O gráfico destaca a volatilidade extrema durante a pandemia de 2020 e mostra períodos onde o aumento salarial superou a produtividade, elevando o custo unitário.

Este exercício ensina a calcular o Custo Unitário do Trabalho (CUT) e a Produtividade da economia brasileira utilizando Python. O tutorial aborda a coleta de dados do IBGE (PIB e PNAD Contínua), a aplicação de ajuste sazonal via X-13ARIMA-SEATS e a decomposição do indicador para análise de competitividade e inflação.

Previsão do Câmbio através da Linguagem Python

Projeção do Câmbio conforme metodologia selecionada

Mostramos como a linguagem de programação Python pode ser utilizada para projetar variáveis macroeconômicas como o Câmbio (BRL/USD) por meio de um pipeline completo e reproduzível. O processo abrange desde a coleta e o tratamento dos dados até a modelagem e geração de previsões, combinando métodos estatísticos, técnicas de machine learning e ferramentas de inteligência artificial para apoiar a análise econômica e a tomada de decisão.

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