gasolina

Como consolidar dezenas de planilhas em segundos com Python?

Neste texto mostramos que o retorno de investimento em aprender Python se paga rapidamente: imagine consolidar dados de mais de 70 arquivos diferentes e sem padrão usando apenas Excel? É nestas horas que o Python se destaca em maior produtividade e menos trabalho manual.

Modelo de previsão para o preço da gasolina

Neste exercício exploramos os dados públicos sobre o preço da gasolina no Brasil, sua composição, evolução temporal, políticas associadas e, por fim, construímos um modelo simples de previsão. Com um modelo em mãos, o analista pode cenarizar o comportamento futuro da série da forma como preferir. Todos os procedimentos foram feitos usando a linguagem de programação Python.

Qual é a importância de choques na inflação na origem dos erros de previsão da Selic? Analisando a decomposição da variância no VAR

Como mensurar a importância de choques na inflação sobre o erro de previsão da taxa de juros? Neste exercício quantificamos esta pergunta sob a ótica de um modelo VAR, usando dados recentes da macroeconomia brasileira. Especificamente, estimamos a decomposição da variância dos erros de previsão do modelo, analisando choques na inflação da gasolina e sua importância sobre a variância dos erros de previsão da taxa Selic.

Projeto de análise de dados: resolvendo assimetria de informação com o Shiny

Nesse artigo mostramos como resolver um problema do cotidiano de todo brasileiro proprietário de algum veículo: em qual posto o combustível está mais barato? Usamos ferramentas de análise de dados como o Shiny para desenvolver uma solução com dados públicos, aplicando todo o ciclo de análise de dados através das linguagens R e Python.

Os preços que pararam o Brasil

Boletim AM

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

Assinar

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Criando IA Assistant usando Shiny no Python

Como coletar dados de CNPJ da Receita Federal com Python

Como coletar dados para relatórios de câmbio com Python

Sumarizando divulgações trimestrais de empresas usando IA no Python

Prevendo efeitos de mudanças de preços em produtos usando TimeGPT

Coletando dados econômicos e financeiros com o OpenBB no Python

Ficou com alguma dúvida?

Entre em contato com nossa equipe pelo WhatsApp e tire todas as suas dúvidas antes de finalizar sua matrícula.

comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002

Criação Kamus – Hospedagem HostWP