tratamento de dados

Tratar e analisar dados no Excel pode ser um verdadeiro caos, mesmo que você precise fazer coisas simples como cruzar duas tabelas de dados. Uma solução melhor é o uso de scripts em Python, que possibilitam a automação de tarefas repetitivas e manuais. Neste artigo mostramos um exemplo simples, comparando o Excel versus Python.
Segundo a pesquisa “State of Data Science”, profissionais de dados gastam 3 horas/dia (38% do tempo) apenas preparando os dados, antes mesmo de analisá-los. Neste artigo advogamos que este gasto de tempo pode ser drasticamente reduzido ao utilizar ferramentas open source, como Pandas e Python, para automatizar tarefas repetitivas que costumam ser feitas em Excel.
Neste artigo, traduzimos 5 tarefas rotineiras de quem trabalha com dados, de Python para SQL. O objetivo é mostrar que a sintaxe do código é parecida entre as linguagens e que é possível utilizar apenas uma interface que integra ambas as ferramentas. Mostramos exemplos com dados econômicos do Brasil.
Neste artigo, traduzimos 5 tarefas rotineiras de quem trabalha com dados, de Excel para SQL. O objetivo é mostrar que, apesar das diferenças de interface e capacidades, é possível tratar e analisar dados em SQL usando comandos similares sem grande esforço. Mostramos exemplos com dados econômicos do Brasil.
Neste artigo apresentamos uma forma simples de consolidar múltiplas planilhas de Excel em uma tabela única, facilitando análises de dados subsequentes. Criamos um código simples, em R e Python, que consolida diversas planilhas automaticamente, eliminando procedimentos manuais de tratamento de dados. Usamos como exemplo os dados desagregados do IPCA fornecidos pelo IBGE.

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