CAGED volta ao terreno positivo

Em meio ao caos que se tornou a macroeconomia brasileira, um momento positivo nos últimos dias foi a divulgação dos dados do Novo CAGED (ver sobre aqui) referente a julho. Após quatro meses de saldo entre admitidos e demitidos negativo, julho teve saldo positivo de 131 mil. Abaixo, coletamos os dados do Novo CAGED a partir do IPEADATA com o pacote ecoseries.


################################################
######## Análise do CAGED com o R ##############

library(ecoseries)
library(tidyverse)
library(scales)
library(seasonal)

#### Coleta de Dados via IPEADATA ####

## Baixar dados do Novo Caged
saldo_novocaged = series_ipeadata("2096725336", periodicity = 'M')$serie_2096725336
admitidos_novocaged = series_ipeadata("2096725334", periodicity = 'M')$serie_2096725334
demitidos_novocaged = series_ipeadata("2096725335", periodicity = 'M')$serie_2096725335

Como é possível observar, estou pegando os dados Novo CAGED diretamente do IPEADATA. É o início do script desse tema que ensino no nosso Curso de Análise de Conjuntura usando o R. Com base no novo CAGED, podemos gerar o gráfico abaixo.

Em 2020, o resultado líquido está em mais de 1 milhão de vagas perdidas.

____________________

(*) Você aprende a coletar, tratar, analisar e apresentar dados com o R em nossos Cursos Aplicados de R.

(**) Os alunos do plano premium dos nossos Cursos Aplicados de R  têm acesso a mais de 70 exercícios do Clube do Código.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

A gramática dos gráficos: como deixar de criar gráficos no Excel e usar o plotnine no Python

A etapa de visualização de dados refere-se a uma parte fundamental da análise de dados, pois permite não somente compreender os dados que estamos analisando, mas como também é uma ferramenta útil para explanar os resultados encontrados. Mas qual a forma mais fácil de construir um gráfico, como podemos melhorar a produtividade nesta tarefa? É onde podemos aplicar a gramática dos gráficos e construir com a biblioteca plotnine no Python.

O que são APIs e como utilizá-las no Python?

Utilizar APIs para coletar dados online pode acelerar e automatizar significativamente o processo de análise de dados. Diversas bases de dados hoje em dia possuem APIs para livre utilização, como Banco Central, Portal de Dados Abertos, IBGE e outras. Neste artigo, explicamos intuitivamente o que são APIs, como funcionam e mostramos um exemplo em Python de utilização.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.