Risorse e passaggi successivi

Pulisci i dati: i dati potrebbero includere una quantità significativa di informazioni irrilevanti che non sono correlate ai fattori ESG e ai dati finanziari. È importante rimuovere questi dati irrilevanti e conservare solo le informazioni necessarie per eseguire le analisi richieste. Puoi utilizzare strumenti, come yfinance, per aiutare a pulire i dati.

Estrai e trasforma i dati: estrai le caratteristiche o le variabili rilevanti dai dati grezzi e trasformale in un formato adatto all'analisi. È possibile trasformare i dati in formato tabulare per una migliore leggibilità e chiarezza. È possibile utilizzare una libreria, ad esempio pandas, per rifinire i dati. Puoi anche utilizzare l'ingegneria delle funzionalità, la normalizzazione dei dati e le metriche derivate per trasformare i dati.

Eseguire analisi: è possibile eseguire varie attività analitiche. Ciò potrebbe includere la generazione di statistiche descrittive, la creazione di visualizzazioni di dati e lo svolgimento di analisi esplorative dei dati per ottenere informazioni sulle prestazioni ESG delle aziende.

Applica l'apprendimento automatico: puoi utilizzare i dati puliti e trasformati per addestrare modelli di apprendimento automatico. Questi modelli possono aiutarti a identificare le aziende che attualmente dimostrano la sostenibilità finanziaria e a proiettare le loro future prestazioni di sostenibilità.