Montar um pipeline de previsão macroeconômica não é apenas uma tarefa técnica — é um exercício de integração entre dados, modelos e automação. Neste post, apresento uma visão geral de como estruturar esse processo de ponta a ponta, da coleta de dados até a construção de um dashboard interativo, que exibe previsões automatizadas de inflação, câmbio, PIB e taxa Selic.
Este artigo apresenta um tutorial completo sobre como construir uma ferramenta de análise financeira de ponta. Utilizando Shiny for Python, demonstramos a automação da coleta de dados das Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP) da CVM e o tratamento dessas informações com Pandas. O ponto alto do projeto é a integração da IA Generativa do Google Gemini, que atua como um assistente de análise, interpretando os dados filtrados pelo usuário e fornecendo insights contábeis e financeiros em tempo real. O resultado é um dashboard dinâmico que democratiza a análise de dados complexos e acelera a tomada de decisão.
O Shiny R consolidou-se como a principal ferramenta para criar aplicações web interativas diretamente do R. Para elevar ainda mais o nível dessas aplicações, o pacote shinychat R surge como uma solução revolucionária, simplificando drasticamente a criação de interfaces de chat. Ao combiná-lo com o pacote ellmer para a comunicação com IAs generativas, torna-se incrivelmente fácil desenvolver chatbots sofisticados para análise de dados, atendimento ao cliente ou tutoria inteligente.
Nesta postagem, ensinamos a como criar um chatbot interativo utilizando o ShinyChat Python. Veremos os principais conceitos sobre o módulo Chat do Shiny e como integrá-lo a modelos de IA generativa, como Gemini, para criar um chatbot funcional em poucos passos.
O Relatório Focus, divulgado semanalmente pelo Banco Central, reúne as expectativas do mercado para variáveis-chave da economia brasileira, como inflação, câmbio, PIB e Selic. Neste projeto, transformamos esses dados em um dashboard interativo para acompanhar a acurácia das previsões ao longo do tempo.
