Como acompanhar e antecipar tendências de mercado? Independentemente da resposta final, os dados são o meio. Neste artigo, mostramos como obter dados do Google Trends em tempo quase real, utilizando as linguagens de programação R e Python.
Neste artigo mostramos como coletar dados de inflação segmentados por faixa de renda e como calcular a variação acumulada em 12 meses usando a linguagem de programação Python.
Em ciência de dados, a interpretação de resultados é fundamental para alcançar os objetivos da modelagem preditiva. Mas como analisar os modelos? Olhar as métricas de erros é suficiente? O melhor modelo é o que tem a maior acurácia? É necessário escolher um modelo? Neste artigo discutimos sobre estas e outras considerações no processo de tomada de decisão de modelos preditivos.
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.
Mineração de textos é uma técnica interessante para obtenção de insights quantitativos através de dados textuais. Com a finalidade de demonstrar seu uso, neste artigo faremos uma breve e introdutória análise das atas do Comitê de Política Monetária – COPOM usando mineração de textos com o auxílio do pacote tidytext na linguagem R.
