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Como lidar com erros de coleta de dados? Exemplo prático com dados do Banco Central

A coleta de dados é uma etapa bastante suscetível a erros, presente em toda análise de dados ou modelo preditivo. Devido a isso e sua importância, muitas pessoas ficam “travadas” quando aparece uma mensagem de erro. Neste exercício mostramos como resolver esse problema usando programação.

Como usar Inteligência Artificial para Ler as Atas do COPOM?

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.

Como gerar cenários para modelos de previsão no Python?

Gerar cenários para as variáveis exógenas é uma etapa crucial da modelagem preditiva, pois é o que define a trajetória projetada da variável de interesse. Diferentemente dos modelos univariados, aqui precisamos informar os valores futuros das variáveis independentes para prever a variável dependente. Há diversas formas de fazer isso e neste exercício mostramos algumas possibilidades aplicadas à previsão do IPCA usando Python.

Como identificar mensagens de erro na coleta de dados de sites públicos

Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.

Como construir uma base de dados para gerar previsões para a inflação medida pelo IPCA

Neste exercício, apresentamos as principais fontes de dados públicos utilizadas na macroeconomia e desenvolvemos uma rotina para coletar, tratar e disponibilizar (ETL) as variáveis para uso em modelos preditivos.