Vocês viram o comunicado de manutenção da taxa Selic em 14,25% a.a.? Não? Deem uma olhada, então, aqui. Achei bastante clara, com uma explicação bastante abrangente para não poder flexibilizar a política monetária nesse momento.
Vocês viram o comunicado de manutenção da taxa Selic em 14,25% a.a.? Não? Deem uma olhada, então, aqui. Achei bastante clara, com uma explicação bastante abrangente para não poder flexibilizar a política monetária nesse momento.
Neste exercício construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, implementamos todas as etapas necessárias, desde web scraping e pré-processamento das atas do Comitê de Política Monetária do Banco Central (COPOM), até a criação de tokens e a classificação do sentimento implícito nos textos.
Os textos divulgados pelo COPOM, sejam os comunicados ou atas, são o ponto de partida para diversos tipos de análises quantitativas, como a análise de sentimentos, e qualitativas, como uma análise de cenário econômico. Neste artigo, mostramos como coletar estes textos de forma automatizada usando web scrapping e Python.
Como dar novos nomes significativos para as colunas em uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de renomeação de colunas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.
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