Próximas etapas e recursos - AWS Orientação prescritiva
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Próximas etapas e recursos

Depois de coletar os dados ambientais, sociais e de governança (ESG) brutos, você pode fazer o seguinte para extrair informações significativas dos dados:

  1. Limpe os dados — Os dados podem incluir uma quantidade significativa de informações irrelevantes que não estão relacionadas a fatores ESG e dados financeiros. É importante remover esses dados irrelevantes e reter somente as informações necessárias para realizar as análises necessárias. Você pode usar ferramentas, como yfinance, para ajudar a limpar os dados.

  2. Extraia e transforme os dados — Extraia os recursos ou variáveis relevantes dos dados brutos e transforme-os em um formato adequado para análise. Você pode transformar os dados em formato tabular para melhor legibilidade e clareza. Você pode usar uma biblioteca, como pandas, para refinar os dados. Você também pode usar engenharia de recursos, normalização de dados e métricas derivadas para transformar os dados.

  3. Realizar análises — Você pode realizar várias tarefas analíticas. Isso pode incluir a geração de estatísticas descritivas, a criação de visualizações de dados e a realização de análises exploratórias de dados para obter informações sobre o desempenho ESG das empresas.

  4. Aplique o aprendizado de máquina — você pode usar os dados limpos e transformados para treinar modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos podem ajudá-lo a identificar empresas que atualmente estão demonstrando sustentabilidade financeira e a projetar seu desempenho futuro em sustentabilidade.

Ao usar o rastreador da web e esse processo de avaliação de dados, você pode obter efetivamente uma compreensão abrangente das práticas de sustentabilidade e do desempenho financeiro das empresas que você está avaliando. Você pode usar essas informações para embasar decisões de investimento, acompanhar o progresso e apoiar práticas comerciais sustentáveis.

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