bcb

Análise regional da atividade econômica com dados do BCB usando Python

O Banco Central disponibiliza indicadores regionais sobre a atividade econômica, possibilitando análises a nível de regiões e estados brasileiros. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

Como automatizar o tratamento de dados feito no Excel usando o Python?

Segundo a pesquisa “State of Data Science”, profissionais de dados gastam 3 horas/dia (38% do tempo) apenas preparando os dados, antes mesmo de analisá-los. Neste artigo advogamos que este gasto de tempo pode ser drasticamente reduzido ao utilizar ferramentas open source, como Pandas e Python, para automatizar tarefas repetitivas que costumam ser feitas em Excel.

Como criar gráficos interativos no Python? Um tutorial para largar o Excel

Neste artigo mostramos como gerar gráficos interativos de análise de dados utilizando a popular biblioteca Plotly. Se no Excel você precisa clicar em uma dúzia de botões e escrever uma série de fórmulas obscuras para gerar um gráfico interativo, com esta biblioteca no Python basta executar uma única função para obter um resultado semelhante ou melhor.

Criando reports econômicos automáticos com IA usando Python

Imagine que você tenha uma tabela e precise gerar uma análise de dados rápida para entregar um relatório. Você poderia tentar parar tudo que está fazendo ou até mesmo fazer horas extras, mas dificilmente você entregaria o relatório mais rapidamente do que um modelo de Inteligência Artificial (IA). Neste artigo mostramos um exemplo de relatório gerado por IA para análise de inflação no Brasil, usando as ferramentas Quarto + Python para integrar a IA.

Analisando o sentimento da política monetária com IA usando Python

Análise de sentimentos é uma técnica de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que serve para revelar o sentimento contido em um texto. Neste exercício, aplicamos esta técnica para analisar as atas das reuniões do COPOM, revelando o que os diretores de política monetária discutem nas entrelinhas. Utilizando um modelo de Inteligência Artificial através do Python, produzimos ao final um índice de 0 a 100 para sintetizar a análise histórica.