Categoria: Data Science
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O que informações textuais podem revelar sobre a situação da economia? Como transformar palavras em estatísticas e obter insights? Há algo informativo nas entrelinhas das atas do COPOM? Como usar Machine Learning para interpretar os comunicados da autoridade monetária? Neste exercício, damos continuidade aos posts sobre Natural Language Processing (NLP) demonstrando a aplicação da técnica de topic modeling com as atas do COPOM.
- Data Science,Política Monetária
Mineração de textos é uma técnica interessante para obtenção de insights quantitativos através de dados textuais. Com a finalidade de demonstrar seu uso, neste artigo faremos uma breve e introdutória análise das atas do Comitê de Política Monetária – COPOM usando mineração de textos com o auxílio do pacote tidytext na linguagem R.
- Data Science
Para o dia a dia de análise e ciência de dados é necessário um ambiente de programação com tudo instalado e configurado para uso. Há uma infinidade de opções em termos de infraestrutura, recursos, interfaces de desenvolvimento, integrações, dentre outros, o que faz com que profissionais iniciantes fiquem perdidos e profissionais experientes fiquem acomodados com ferramentas antigas. Neste artigo mostramos uma solução simples, poderosa e popular que requer zero instalações ou configurações.
- Data Science
Tomar decisões rápidas com novas informações no mercado, especialmente em dia de COPOM, pode ser decisivo para estratégias bem sucedidas. Nesse artigo mostramos como analisar o texto da decisão de juros básico da economia, a Selic, usando a ferramenta Shiny.
- Data Science
Nesse artigo mostramos como resolver um problema do cotidiano de todo brasileiro proprietário de algum veículo: em qual posto o combustível está mais barato? Usamos ferramentas de análise de dados como o Shiny para desenvolver uma solução com dados públicos, aplicando todo o ciclo de análise de dados através das linguagens R e Python.
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