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Imagine que você tenha uma “simples” tarefa: prever o futuro de uma variável econômica relevante, como a taxa de inflação do país. Existem diversas abordagens para cumprir esta missão, desde o uso de modelos preditivos econométricos, modelos de machine learning ou até mesmo modelos de inteligência artificial (IA). Qual caminho escolher? Qual abordagem é a melhor? Neste artigo tentamos dar uma resposta para estas perguntas, usando como exemplo o IPCA como variável de interesse.
Neste exercício mostramos do zero como criar dashboards de análise de dados econômicos usando Python + Shiny. A vantagem destas ferramentas gratuitas é a facilidade de automatização e os ricos recursos disponíveis.
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.
Tabela dinâmica é uma ferramenta de análise de dados essencial para extrair informações rapidamente. O que poucos sabem é que não é necessário ter o Excel para criar tabelas dinâmicas. Neste artigo mostramos como produzir tabelas dinâmicas com dados econômicos usando a linguagem Python, em apenas 1 comando!
Neste artigo, traduzimos 5 tarefas rotineiras de quem trabalha com dados, de Python para SQL. O objetivo é mostrar que a sintaxe do código é parecida entre as linguagens e que é possível utilizar apenas uma interface que integra ambas as ferramentas. Mostramos exemplos com dados econômicos do Brasil.

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