Data Science

Manejar dados textuais é diferente de manejar uma tabela com números. A preparação deste tipo de dado requer cuidados especiais com o uso de ferramentas específicas. Neste artigo introduzimos algumas ferramentas úteis da linguagem de programação Python.
A aplicação das técnicas de mineração de texto pode trazer análises quantitativas informativas sobre a emoção, tom, categoria e outros padrões de interesse em documentos textuais. O primeiro passo é identificar, coletar e preparar estes dados brutos. Neste artigo, apresentamos bases de dados públicas de Economia e Finanças que podem ser exploradas, assim como ferramentas de programação úteis.
Com uma matéria prima em comum, a mineração de textos e a inteligência artificial generativa usam grandes volumes de dados não estruturados para fins distintos e com aplicações em Economia, Finanças, Marketing e outras áreas. Mas quando devemos usar uma técnica e não a outra? O que é possível fazer e o que é mineração de textos? Neste artigo introduzimos estes tópicos e fornecemos alguns exemplos de aplicações.
Nos últimos dias, infelizmente, observamos um aumento no número de focos de queimadas em várias regiões do Brasil. Em resposta a essa situação, realizamos uma análise no Python da série temporal dos focos de queimadas no país, utilizando dados mensais coletados pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) de 1998 a 2024. O objetivo desta análise é investigar tendências, padrões sazonais, distribuição e o comportamento geral do número de focos de queimadas, a fim de identificar padrões relevantes que possam contribuir para uma melhor compreensão do problema.
A previsão de séries temporais hierárquicas é uma técnica para analisar e prever dados que se estruturam em diferentes níveis de granularidade. Neste artigo, vamos realizar a previsão de séries temporais hierárquicas usando a IA TimeGPT.

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