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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.

Como identificar mensagens de erro na coleta de dados de sites públicos

Quem trabalha com dados reais e precisa coletar informações de forma online usando APIs e links, sabe que erros de requisição são comuns, principalmente com dados públicos. Neste artigo, damos algumas dicas de como entender estes erros e mostramos um jeito simples de evitar que o código de Python “quebre” nestas situacões.

As diferentes formas de avaliar o erro de um modelo de previsão

Existem tantas siglas para métricas de desempenho de modelos preditivos que é fácil se perder na sopa de letrinhas. Neste artigo, fornecemos uma visão geral das principais métricas para avaliar e comparar modelos de regressão e classificação, usando exemplos com dados em Python.

Como construir uma base de dados para gerar previsões para a inflação medida pelo IPCA

Neste exercício, apresentamos as principais fontes de dados públicos utilizadas na macroeconomia e desenvolvemos uma rotina para coletar, tratar e disponibilizar (ETL) as variáveis para uso em modelos preditivos.