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Coletando dados do Google Trends no R e no Python

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.

Interpretação de resultados e tomada de decisão em modelos preditivos

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.

Aumentando o desempenho de modelos preditivos com técnicas de Bootstrapping, Bagging, Boosting e Random Forests

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.

Análise das Atas do COPOM com text mining

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.

Validação Cruzada em Modelos Preditivos: técnicas para dados ordenados e não ordenados

Como saber se o desempenho de um modelo preditivo se generaliza para dados desconhecidos? Dividir a tabela de dados em duas amostras, treinar o modelo e calcular o erro é um processo comum e bastante simples, mas pouco informativo. As técnicas de validação cruzada podem ajudar neste aspecto e neste artigo mostramos como funcionam e como implementar usando linguagem de programação.

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