Tag: análise de dados
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Com uma matéria prima em comum, a mineração de textos e a inteligência artificial generativa usam grandes volumes de dados não estruturados para fins distintos e com aplicações em Economia, Finanças, Marketing e outras áreas. Mas quando devemos usar uma técnica e não a outra? O que é possível fazer e o que é mineração de textos? Neste artigo introduzimos estes tópicos e fornecemos alguns exemplos de aplicações.
- Data Science
Nos últimos dias, infelizmente, observamos um aumento no número de focos de queimadas em várias regiões do Brasil. Em resposta a essa situação, realizamos uma análise no Python da série temporal dos focos de queimadas no país, utilizando dados mensais coletados pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) de 1998 a 2024. O objetivo desta análise é investigar tendências, padrões sazonais, distribuição e o comportamento geral do número de focos de queimadas, a fim de identificar padrões relevantes que possam contribuir para uma melhor compreensão do problema.
- Data Science
Apesar de serem muito utilizados para compartilhar informações, os arquivos PDFs podem ser um empecilho para extrair dados. Neste artigo mostramos como usar IA para superar este desafio facilmente através do Python.
- Data Science
Modelos de IA Generativa podem ajudar na análise de dados tal como o Self Checkout do mercado: economizando tempo e recursos. Através de um AI Assistant integrado na dashboard, o usuário pode obter respostas para suas dúvidas sobre os dados de forma rápida e interativa. Neste exercício mostramos o caminho para adicionar Inteligência Articial na análise de dados usando Python Shiny.
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Os “AI Assistants” são ferramentas que permitem automatizar e agilizar o processo de análise de dados e tomada de decisão. Neste artigo, mostramos como usar IA Generativa para criar um AI Assistant simples que analisa as decisões sobre a política de juros do COPOM.
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