Tag: python
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Macroeconomia e Conjuntura
Neste exercício construímos um indicador que busca quantificar o sentimento proveniente das decisões de política monetária no Brasil. Usando técnicas de mineração de texto, implementamos todas as etapas necessárias, desde web scraping e pré-processamento das atas do Comitê de Política Monetária do Banco Central (COPOM), até a criação de tokens e a classificação do sentimento implícito nos textos.
- Análise de Dados na Prática,Data Science
Como quantificar sobre o que se trata um texto? Que tipo de informação podemos obter a partir destes dados? Como identificar a relevância das palavras? Neste artigo exploramos técnicas estatísticas de frequência de tokens para extrair informação de dados textuais.
- Análise de Dados na Prática,Data Science
Antes de qualquer análise, o texto precisa virar dado. Este artigo apresenta as etapas que fazem essa transformação — tokenização, remoção de stop words, stemming e lemmatizing —, explica o que cada uma resolve e em que ordem se encadeiam. No exercício aplicado a uma ata do COPOM, 42% das palavras são descartadas antes que a análise comece.
- Análise de Dados na Prática,Data Science
Manejar dados textuais é diferente de manejar uma tabela com números. Este artigo apresenta as ferramentas do Python que resolvem essa etapa: as operações básicas sobre strings — contar, combinar, recortar e padronizar — e as expressões regulares, que descrevem padrões sem depender da posição exata da informação no documento.
- Análise de Dados na Prática,Data Science,Inteligência Artificial Aplicada
O primeiro passo de todo projeto de mineração de textos é identificar, coletar e preparar os dados brutos. Este artigo apresenta as bases públicas de Economia e Finanças que podem ser exploradas — atas do COPOM, discursos de banqueiros centrais do BIS e cartas de gestores — e as bibliotecas de Python que fazem a coleta de cada formato.
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