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.
Os textos divulgados pelo COPOM, sejam os comunicados ou atas, são o ponto de partida para diversos tipos de análises quantitativas, como a análise de sentimentos, e qualitativas, como uma análise de cenário econômico. Neste artigo, mostramos como coletar estes textos de forma automatizada usando web scrapping e Python.
Como dar novos nomes significativos para as colunas em uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de renomeação de colunas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.
Como mensalizar dados diários? Ou como filtrar os valores máximos para diversas categorias em uma tabela de dados usando Python? Estas perguntas são respondidas com os métodos de operações por grupos. Neste tutorial mostramos estes métodos disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.
Como criar ou alterar as colunas de uma tabela de dados usando Python? Neste tutorial mostramos os métodos de modificação de colunas disponíveis na biblioteca pandas, que tem como vantagem sua sintaxe simples e prática.
