Dados do Payroll norte-americano com o R

Hoje o U.S. Bureau of Labor Statistics divulgou o dado do nonfarm payroll, ou seja, a quantidade de postos de trabalho não agrícolas criadas/destruídas ao longo do mês. O resultado para março foi de uma queda de 701 mil postos de trabalho. Uma destruição de postos de trabalho muito mais rápida do que a que houve em 2008.

Para visualizar os dados do payroll, podemos usar o pacote quantmod como no código abaixo.


library(quantmod)
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(dplyr)
library(magrittr)
library(scales)

getSymbols('PAYEMS', src='FRED')
data = tibble(date=as.Date(time(PAYEMS)),
payroll=PAYEMS) %>%
mutate(variacao = payroll - lag(payroll,1))

filter(data, date > '2000-01-01') %>%
ggplot(aes(x=date, y=variacao))+
geom_line(size=.8)+
geom_hline(yintercept=0, colour='red', linetype='dashed')+
scale_x_date(breaks = date_breaks("1 year"),
labels = date_format("%Y"))+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1),
plot.title = element_text(size=12))+
labs(x='', y='Mil pessoas',
title='Variação mensal de postos de trabalho não-agrícolas nos Estados Unidos',
caption='FOnte: FRED Economic Data (quantmod R Package)')

(*) Isso e muito mais você aprende em nossos Cursos Aplicados de R.

___________


Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

O que é um Vector Database e como criar um com LangChain

Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.

Automatizando a Construção de Códigos em Python com LangGraph

Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.

Análise de Dados com REPL Tool e LLM usando LangGraph

Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.

Boletim AM

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

Boletim AM

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

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.