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2019

Predicting car prices with scikit-learn

  • 17 min. de leitura

In this notebook I will attempt to predict automobile prices using Python and its data analysis and machine learning packages such as pandas and scikit-learn. Forecasting car prices can be useful for businesses in general: insurance companies can use this information to calculate their premia; websites and enterprises can provide estimates even when asking prices are not available in a specific application; enterprises can set contracts where a car’s resale value must be defined a priori with greater information, or determine if a car is overvalued or undervalued with respect to the market.

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2018

Análise de dados no Python: Diárias e passagens gaúchas

  • 11 min. de leitura

Olá! Este é um exercício em análise e exploração de dados em Python. Aqui, vamos aplicar as funcionalidades do pacote pandas em um arquivo que contém o histório de concessões de diárias e passagens a pessoas físicas no estado do Rio Grande do Sul, em 2017. Os dados contém informações sobre órgãos responsáveis, origens e destinos de viagens, pessoas beneficiadas e valores pagos em R$ correntes de 2017.

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Acessando os dados do Sistema Expectativas do Bacen no R

  • 1 min. de leitura

Recentemente o Banco Central do Brasil divulgou a disponibilização dos dados do Sistema de Expectativas de Mercado no seu Portal de Dados Abertos através de uma API, facilitando consultas mais complexas de dados. O Sistema compreende todas as informações sobre projeções de mercado dos principais agregados macroeconômicos (PIB, meta de juros, inflação, balança comercial), coletados em uma série de instituições financeiras, sendo assim um importante termômetro da economia brasileira.

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2017

Explorando a Penn World Table com R e shiny

  • 3 min. de leitura

A Penn World Table é uma base de dados que contém variáveis relevantes de desenvolvimento econômico para países ao redor do mundo. Esse post apresenta uma construção em shiny, um pacote que possibilita desenvolver aplicações web a partir do R. O objetivo foi montar uma ferramenta para comparar países visualmente, com dados anuais de 1980 a 2014.

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2016

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