Tag: machine learning

Incorporando IA na previsão do PIB

O PIB é uma variável econômica complexa e de difícil previsão. Neste artigo, mostramos que unir métodos simples e métodos avançados pode aumentar significativamente a previsibilidade do crescimento da economia.

Analisando o mercado acionário brasileiro com aprendizado não supervisionado no Python

Como identificar os fatores significativos que influenciam a variabilidade nos retornos de ações individuais? Como comparar esses fatores ao selecionar empresas de setores distintos? Neste artigo, aplicamos a Análise de Componentes Principais para examinar ações que compõem o índice bovespa, com o objetivo de identificar os fatores estatísticos relevantes. Usamos o Python como ferramenta para aplicar a análise.

Previsão do CPI usando text mining nos comunicados do FOMC

Se textos pudessem falar, o que eles diriam? O uso de dados textuais é capaz de melhorar um modelo de previsão? Neste exercício exploramos o uso de fatores textuais extraídos dos comunicados do FOMC para a previsão da inflação norte-americana.

Aumentando o desempenho de modelos preditivos com técnicas de Bootstrapping, Bagging, Boosting e Random Forests

Neste artigo exploramos as técnicas de Bootstrapping, Bagging, Boosting e Random Forests com o objetivo de aumentar o desempenho em modelos preditivos. Percorremos o modo de funcionamento de cada técnica e sua aplicação usando linguagem de programação com dados econômicos do Brasil.

O Alicerce da Ciência de Dados: entendendo o Processo Gerador dos Dados

No impulso de assumir uma distribuição normal para qualquer variável que aparecer em sua frente, o cientista de dados comete o erro de desconhecer os dados sendo trabalhados e, consequentemente, realiza inferências e previsões pouco acuradas. Infelizmente, isso é um problema comum com o boom da ciência de dados nos anos recentes, mas neste artigo vamos tentar trazer um pouco de luz sobre o assunto.

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