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Gerar cenários para as variáveis exógenas é uma etapa crucial da modelagem preditiva, pois é o que define a trajetória projetada da variável de interesse. Diferentemente dos modelos univariados, aqui precisamos informar os valores futuros das variáveis independentes para prever a variável dependente. Há diversas formas de fazer isso e neste exercício mostramos algumas possibilidades aplicadas à previsão do IPCA usando Python.
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A Análise Macro apresenta os resultados da PIMPF de Outubro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.
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A Análise Macro apresenta os resultados da PIB 3º trimestre de 2024, com gráficos e tabelas elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados.
Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.
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Em previsão, há uma infinidade de modelos que podem ser usados. O processo de escolha do(s) modelo(s) deve ser empírico-científico, usando métodos que visem avaliar a generalização dos algoritmos para dados novos. Neste artigo, mostramos como implementar a metodologia de validação cruzada com algoritmos de machine learning no Python, exemplificando para a previsão do IPCA.
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Em oposição à crença popular, grande parte dos modelos de machine learning não produzem previsões magicamente. É papel do cientista de dados executar uma boa engenharia de variáveis para não cair no clássico problema de “garbage in, garbage out” (GIGO) em aprendizado de máquina. Neste sentido, aprender a fazer uma boa seleção de variáveis é fundamental e neste artigo exploramos algumas possibilidades práticas usando o Python.
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A Análise Macro apresenta os resultados do IPCA-15 de Novembro de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.
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A Análise Macro apresenta os resultados da PNADc Trimestral do 3º trimestre de 2024, com gráficos elaborados em Python para coleta, tratamento e visualização de dados. Todo o conteúdo, disponível exclusivamente no Clube AM, foi desenvolvido com base nos métodos ensinados nos cursos da Análise Macro, permitindo aos assinantes acesso aos códigos e replicação das análises.
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Antes de desenvolver bons modelos preditivos é necessário organizar e conhecer muito bem os dados. Neste artigo, damos algumas dicas de recursos, como gráficos, análises e estatísticas, que podem ser usados para melhorar o entendimento sobre os dados usando Python.
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Prever séries temporais é uma tarefa frequente em diversas áreas, porém exige conhecimento e ferramentas específicas. Os modelos de machine learning do Sklearn são populadores, porém são difíceis de aplicar em estruturas temporais de dados. Neste sentido, introduzimos a biblioteca Skforecast, que integra os modelos do Sklearn e a previsão de séries temporais de forma simples.
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Nesta postagem, vamos mostrar alguns métodos simples para lidar com a reamostragem de dados de séries temporais no Python.
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