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

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.

Como construir uma base de dados para gerar previsões para a inflação medida pelo IPCA

Neste exercício, apresentamos as principais fontes de dados públicos utilizadas na macroeconomia e desenvolvemos uma rotina para coletar, tratar e disponibilizar (ETL) as variáveis para uso em modelos preditivos.

Como extrair e apresentar dados de Pedidos de Recuperação Judicial com Python

Os pedidos de RJ podem ser um termômetro para a atividade econômica do país. Usando dados do Serasa e a linguagem Python, podemos avaliar, a nível de setor, se há mais empresas no Brasil em apuros ou não.

Como coletar dados de conjuntura do setor externo com Python

Toda e qualquer economia de mercado deve ter algum contato, menor ou maior, a depender de diversos fatores, com o resto do mundo. Convencionou-se, nesse contexto, a designar como setor externo a área da análise de conjuntura onde são compiladas e analisadas as transações comerciais e financeiras que são feitas entre residentes e não residentes de um determinado país. Neste artigo mostramos rotinas simples para analisar dados de taxa de câmbio e do balanço de pagamentos usando Python.

Criando um Dashboard de Análise de Sentimento de Demonstrativos de Empresas no Python

Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa os resultados financeiros de empresas brasileiras usando o Python + Shiny.

Criando IA Assistant usando Shiny no Python

Nesta postagem, ensinamos a como criar um chatbot interativo utilizando o Shiny Python. Veremos os principais conceitos sobre o módulo Chat do Shiny e como integrá-lo a modelos de IA generativa, como Gemini, para criar um chatbot funcional em poucos passos.

Como coletar dados de CNPJ da Receita Federal com Python

Obter dados de empresas, estabelecimentos, CNAES, sócios e muito mais de forma aumatizada é possível com ferramentas como o Python. Neste exercício, mostramos como explorar estes dados da Receita Federal do Brasil.

Como coletar dados para relatórios de câmbio com Python

O monitoramento do mercado cambial permite tomar melhores decisões de consumo e investimento, por sua influência em diversos preços da economia. Neste artigo, mostramos rotinas simples de Python para coleta e análise de dados que são comumente utilizados em relatórios de câmbio.

Sumarizando divulgações trimestrais de empresas usando IA no Python

Neste exercício, iremos utilizar a inteligência artificial no Python para analisar e sumarizar divulgações trimestrais de empresas. Focaremos no uso de ferramentas como Gemini e técnicas de processamento de linguagem natural para extrair informações de documentos PDF relacionados aos relatórios financeiros das empresas.

Prevendo efeitos de mudanças de preços em produtos usando TimeGPT

O exercício explora como prever os efeitos de mudanças nos preços de produtos utilizando o TimeGPT, uma ferramenta de previsão de séries temporais no Python. Usando elasticidade-preço, é possível medir a resposta da demanda a variações de preço. O exemplo prático utiliza dados de vendas de abacates nos EUA.