python

Análise exploratória para modelagem preditiva no Python

Antes de desenvolver bons modelos preditivos é necessário organizar e conhecer muito bem os dados. Neste artigo, damos algumas dicas de recursos, como gráficos, análises e estatísticas, que podem ser usados para melhorar o entendimento sobre os dados usando Python.

Como usar modelos do Sklearn para previsão? Uma introdução ao Skforecast

Prever séries temporais é uma tarefa frequente em diversas áreas, porém exige conhecimento e ferramentas específicas. Os modelos de machine learning do Sklearn são populadores, porém são difíceis de aplicar em estruturas temporais de dados. Neste sentido, introduzimos a biblioteca Skforecast, que integra os modelos do Sklearn e a previsão de séries temporais de forma simples.

Coletando dados regionais do CAGED no Python

Os dados regionais do CAGED permitem analisar o mercado de trabalho de forma detalhada, em termos de setores, educação, rendimento e características pessoais dos trabalhadores brasileiros. Neste exercício mostramos como acessar estas informações online via Python.

Coletando dados de Setores Censitários do Censo 2022 no Python

Dados sobre a demografia e o território são primordiais para definir e implementar políticas públicas, áreas de atuação comercial e/ou estratégias de marketing. Sendo assim, saber usar os dados do Censo 2022 pode trazer vantagens competitivas. Neste exercício mostramos como obter os dados da Malha de Setores Censitários no formato vetorial (GeoJson) usando o Python.

IPCA de outubro surpreende mercado, mas fica em linha com a previsão da Análise Macro

O IBGE divulgou recentemente os dados de inflação de outubro/2024. A previsão da Análise Macro em 14 de setembro era de um aumento do IPCA em 0,48% para o mês de outubro, com viés altista, enquanto que o indicador mostrou uma variação de 0,56%, puxado por despesas com habitação. Por sua vez, a previsão de mercado em 13 de setembro era de 0,31% de aumento na inflação, de acordo com o relatório Focus/BCB.