Blog

Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados

Análise exploratória para modelagem preditiva no Python

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.

Como usar modelos do Sklearn para previsão? Uma introdução ao Skforecast

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.

Métodos de Reamostragem de Séries Temporais no Python

Nesta postagem, vamos mostrar alguns métodos simples para lidar com a reamostragem de dados de séries temporais no Python.

Coletando dados regionais do CAGED no Python

Os dados regionais do CAGED permitem analisar o mercado de trabalho de forma detalhada, em termos de setores, educação, rendimento e características pessoais dos trabalhadores brasileiros. Neste exercício mostramos como acessar estas informações online via Python.

Coletando dados de Setores Censitários do Censo 2022 no Python

Dados sobre a demografia e o território são primordiais para definir e implementar políticas públicas, áreas de atuação comercial e/ou estratégias de marketing. Sendo assim, saber usar os dados do Censo 2022 pode trazer vantagens competitivas. Neste exercício mostramos como obter os dados da Malha de Setores Censitários no formato vetorial (GeoJson) usando o Python.

Estimando a inércia inflacionária através de modelos de espaço-estado usando Python

Como a inflação passada pode impactar a inflação presente? Podemos mensurar esse efeito — ou seja, o grau de persistência da inflação — utilizando modelos autorregressivos. Este trabalho apresenta uma forma de calcular essa persistência usando modelos de Espaço de Estados, com Python como ferramenta para coleta de dados, análise e ajuste do modelo.

Criando um Dashboard de Análise de Dados de Demonstrativos Financeiros no Python

Este projeto demonstra como criar um dashboard para análise de dados das demonstrações financeiras de empresas brasileiras, utilizando dados disponibilizados pela CVM. Desenvolvemos o dashboard com Python e Shiny, permitindo a coleta, tratamento e análise dos dados diretamente na interface.

IPCA de outubro surpreende mercado, mas fica em linha com a previsão da Análise Macro

O IBGE divulgou recentemente os dados de inflação de outubro/2024. A previsão da Análise Macro em 14 de setembro era de um aumento do IPCA em 0,48% para o mês de outubro, com viés altista, enquanto que o indicador mostrou uma variação de 0,56%, puxado por despesas com habitação. Por sua vez, a previsão de mercado em 13 de setembro era de 0,31% de aumento na inflação, de acordo com o relatório Focus/BCB.

Análise dos Preços de Combustíveis usando o Python

Neste exercício, realizamos uma análise dos preços de combustíveis no Brasil, utilizando Python para todo o processo de coleta, tratamento, ajuste pela inflação, cálculo de médias e visualização dos dados.

Uma introdução à Inteligência Artificial e a Engenharia de Prompt

“Um especialista sabe todas as respostas, se você fizer as perguntas certas”. Este é o mesmo princípio usado nas técnicas de Prompt Engineering, com objetivo de otimizar as respostas de aplicações de IA generativa. Neste artigo apresentamos algumas destas técnicas com exemplos práticos em Python.