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Uma medida extremamente importante para a avaliação econômica de um país é o Hiato do Produto. Neste post, realizamos uma comparação das diferentes formas de estimação dessa variável não observável utilizando o Python como ferramenta de análise de dados.
A contribuição para a volatilidade fornece uma decomposição ponderada da contribuição de cada elemento do portfólio para o desvio padrão de todo o portfólio. Em termos formais, é definida pelo nome de contribuição marginal, que é basicamente a derivada parcial do desvio padrão do portfólio em relação aos pesos dos ativos. A interpretação da fórmula da contribuição marginal, entretanto, não é tão intuitiva, portanto, é necessário obter medidas que possibilitem analisar os componentes. Veremos portanto como calcular os componentes da contribuição e a porcentagem da contribuição. Vamos criar as respectivas medidas usando a linguagem de programação Python.
Todos os anos milhares de proposições legislativas são geradas na Câmara dos Deputados e Senado Federal, o que dificulta o trabalho de monitoramento feito por economistas, jornalistas e analistas de mercado. No entanto, ao empregar técnicas de engenharia de prompt e IA, podemos analisar estas milhares de proposições em questão de segundos. Neste exercício mostramos o caminho para esta automatização usando o Python.
Verificamos a relação entre o Ibovespa e a variação interanual da Formação Bruta de Capital Fixo (FBCF) por meio do procedimento de Toda-Yamamoto usando o Python como ferramenta.
Como realizar uma análise de dados da ação de sua carteira? Uma das formas mais eficiêntes de compreender os movimentos do preço de uma ação é através de sua volatilidade. Para tanto, criamos uma análise da volatilidade usando Python, tomando como exemplos os retornos mensais da ação da WEGE3.
Como que a inflação passada pode afetar a inflação presente? É possível mensurar esse efeito, isto é, o grau de persistência da inflação, por meio de um processo autorregressivo de ordem 1. Mostramos como construí-la utilizando o Python como ferramenta de coleta de dados, análise e ajuste do modelo.
Como contextualizar os dados com Data Storytelling quando o chefe pede uma tabela e não um gráfico? Neste artigo, mostramos um caminho para criar boas análises e visualizações de dados através de tabelas personalizadas com o Python.
O câmbio tem mais impacto sobre a inflação quando a inflação está elevada? Como a inércia inflacionária se comporta em regimes diferentes de inflação? Estas e outras questões macroeconômicas podem ser respondidas com análises de riscos através de regressão quantílica. Neste exercício mostramos o caminho para estimar uma Curva de Phillips Quantílica (CPQ) para o Brasil usando a linguagem R.
Quando analisamos a demonstração de resultados de uma empresa listada na bolsa de valores, frequentemente recorremos a ferramentas convencionais, que embora sejam úteis, muitas vezes carecem de automação. É aqui que entra o Python. Neste post, exploramos o poder do Python para automatizar o processo de coleta, tratamento e análise dos dados da Demonstração do Resultado do Exercício (DRE) da Copel, utilizando dados fornecidos pela CVM.
Como criar uma análise de dados do nível de atividade econômica do Brasil, passando pelas etapas de importação e tratamentos dos dados e sua a exploração e visualização? Mostramos nesta postagem o poder do Python para a construção de diversos tipos de formas de analisar indicadores importantes para a conjuntura econômica brasileira. Realizamos uma breve análise dos seguintes indicadores: PIB e seus componentes; PMS; PMC Ampliado; PIM-PF (Ind. Geral) e IBC-br, em suas diferentes medidas (taxas de variação). Apresentamos os resultados em gráficos e tabelas.

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