Análise da Produção Industrial no Python

A Pesquisa Mensal da Indústria (PIM-PF) é um dos principais indicadores de acompanhamento do produto real das indústrias extrativa e de transformação, e é extremamente útil para entender o comportamento conjuntural da economia do país. No post de hoje, mostramos como é possível utilizar o Python para criar uma breve análise do indicador.

Através da PIM-PF é possível averiguar o volume de bens produzidos pelo setor industrial do país. Ao construir cálculos de variações do volume, é possível entender a conjuntura do país.

O indicador pode ser buscado através do Sidra, repositório de acesso de dados das pesquisas realizados pelo IBGE. É extremamente fácil de realizar a importação de dados do Sidra através do Python, no qual ensinamos todos os passos através do Clube AM, onde disponibilizamos o código e o vídeo comentado. Também ensinamos toda a teoria e prática da Análise da PIM-PF no curso Análise de Conjuntura usando o R.

Abaixo, temos o gráfico da variação acumulada em 12 meses do indicador desde 2002.

________________________________________

Quer saber mais?

Veja nossos cursos de Macroeconomia através da nossa trilha de Macroeconomia Aplicada.

Faça parte também do nosso grupo especial de compartilhamento de códigos Clube AM

Compartilhe esse artigo

Comente o que achou desse artigo

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Analisando séries temporais no Python e esquecendo de vez o Excel

Cálculo do Retorno Econômico de uma Política Pública

Simplificando análises de dados manuais do Excel usando o Python

Outros artigos relacionados

Deploy de modelos com Python + Shinylive + GitHub gastando ZERO reais

Colocar modelos em produção pode ser um grande desafio. Lidar com custos monetários, infraestrutura operacional e complexidades de códigos e ferramentas pode acabar matando potenciais projetos. Uma solução que elimina todos estes obstáculos é a recém lançada Shinylive. Neste artigo mostramos um exemplo com um modelo de previsão para o preço do petróleo Brent.

Como automatizar tarefas repetitivas usando Python? Um exemplo para largar o Excel

Manter relatórios diários com dados e análises atualizados é um desafio, pois envolve várias etapas: coleta de dados, tratamento de informações, produção de análises e atualização de relatório. Para superar este desafio algumas ferramentas como Python + Quarto + GitHub podem ser usadas para automatizar tudo que for automatizável. Neste artigo mostramos um exemplo com dados do mercado financeiro.

Criando um Dashboard de análise de Ações no Python

Um Dashboard é um painel de controle que consolida uma variedade de informações sobre um determinado objeto de estudo em um ou mais painéis. Ele simplifica significativamente o processo de análise de dados, oferecendo uma visão global e fácil de entender. Uma maneira simples de construir um Dashboard para acompanhar uma ação específica é utilizando duas ferramentas: Quarto e Python. Neste post, mostramos o resultado da criação de um Dashboard de Ação.