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.
O IBGE divulgou recentemente os dados de inflação de setembro/2024. A previsão da Análise Macro era de um aumento do IPCA em 0,39% no mês, com viés altista, enquanto que o indicador mostrou uma variação levemente superior, de 0,44%, puxado por despesas com habitação. Por sua vez, a previsão de mercado era de 0,51% de aumento na inflação, de acordo com o relatório Focus/BCB.
Os dados desagregados do IPCA fornecem informações detalhadas sobre o comportamento de preços no Brasil a nível de região metropolitana e município, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.
Utilizar APIs para coletar dados online pode acelerar e automatizar significativamente o processo de análise de dados. Diversas bases de dados hoje em dia possuem APIs para livre utilização, como Banco Central, Portal de Dados Abertos, IBGE e outras. Neste artigo, explicamos intuitivamente o que são APIs, como funcionam e mostramos um exemplo em Python de utilização.
Análises de dados no Excel são limitadas a 1 milhão de linhas, o que é um grande problema numa era de Big Data. Para superar este desafio, o Python oferece diversos pacotes que lidam com grandes volumes de dados e análises complexas. Neste artigo mostramos como superar esta limitação com um exemplo prático usando dados do IBGE.