Tag: ggplot2
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Econometria e Previsão
Neste tutorial, vamos conduzir uma análise diagnóstica completa. Começaremos visualizando a série e sua tendência, depois a decomporemos em seus componentes fundamentais. Em seguida, investigaremos a distribuição estatística dos dados e, por fim, aplicaremos técnicas mais avançadas, como a análise de autocorrelação e testes de estacionariedade, que são pré-requisitos cruciais para a construção de modelos de previsão robustos como o ARIMA.
- Análise de Dados na Prática,Data Science
Neste post, criamos um tutorial prático que guia você através do ciclo completo de análise de dados, desde a coleta e tratamento até a visualização e comunicação de resultados. Utilizando a linguagem R, o ecossistema tidyverse e a ferramenta de publicação Quarto, analisamos a base de dados de criminalidade do Instituto de Segurança Pública (ISP) do Rio de Janeiro.
- Data Science,Inteligência Artificial Aplicada,Macroeconomia e Conjuntura
Relatórios não precisam ser um compilado de gráficos e tabelas estáticas. Com os AI Assistants é possível trazer vida e análises customizadas, tornando a experiência do usuário mais simples e interativa. Neste exercício mostramos um exemplo integrando um modelo de IA generativa em um relatório feito em R.
- Análise de Dados na Prática,Data Science
A etapa de visualização de dados refere-se a uma parte fundamental da análise de dados, pois permite não somente compreender os dados que estamos analisando, mas como também é uma ferramenta útil para explanar os resultados encontrados. Mas qual a forma mais fácil de construir um gráfico, como podemos melhorar a produtividade nesta tarefa? É onde podemos aplicar a gramática dos gráficos e construir com a biblioteca plotnine no Python.
- Econometria e Machine Learning,Econometria e Previsão,Estatística e Probabilidade
Neste artigo entenderemos sobre a importância da visualização de dados e veremos o que é, como funciona e como gerar gráficos de linha. Esse tipo de gráfico é útil para diversas análises e pode ser facilmente produzido e personalizado usando linguagens de programação, como R e Python.
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