Neste exercício, contruímos um modelo simples de previsão para o Resultado Primário do Setor Público Consolidado (acumulado em 12 meses, % PIB), usando apenas dados públicos, modelos econométricos, a literatura recente e a linguagem R. Em uma abordagem automatizada, as previsões do modelo se aproximam das previsões do mercado para o ano de 2025.
Os resultados do PIB divulgado pelo IBGE para o terceiro trimestre do ano mostraram que a economia permanece bem aquecida, mas menos do que o mercado esperava. Internamente na Análise Macro, nossos modelos projetavam um crescimento menor do que o ocorrido. O hiato do produto positivo ajuda a explicar as surpresas.
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.
De tokens até stop words, passando por procedimentos de stemming e lemmatizing, dentre outros, neste artigo introduzimos as principais técnicas e conceitos de mineração de textos, preparando os dados para a análise.
Relatórios não precisam ser um compilado de gráficos e tabelas estáticas. Com os AI Assistants é possível trazer vida e análises customizadas, tornando a experiência do usuário mais simples e interativa. Neste exercício mostramos um exemplo integrando um modelo de IA generativa em um relatório feito em R.