How can you analyze economic data and statistics like a pro?

Two words: Data. Visualization. Get good at that and you'll see the difference. Easy to say, lol, but take some time to be inventive. Obviously, start with the classic work of Ed Tufte and Hans Rosling. A hidden key: Share your different visualizations with a WIDE range of obvious and non-obvious stakeholders!

Lembre-se que nenhum dado é analisado sem um modelo teórico. Você certamente tem o seu. Dito isto, honestidade e boas práticas na análise e exibição dos dados. Nada de torturar dados, nada de forçar mudanças de escalas nos gráficos. O mercado é implacável com quem vende coelho e entrega rato. Adicionalmente: busque os melhores modelos teóricos da literatura. Não basta ser um modelo matematicamente elegante. Sem custo de oportunidade, sem microfundamentos; modelos não se sustentam.

1.Confiabilidade dos dados: É fundamental considerar a origem e a confiabilidade dos dados. 2. Interpretação dos dados: É essencial ter um pensamento crítico para identificar padrões, tendências e realizar comparações, aplicando técnicas e ferramentas apropriadas. 3. Manipulação dos dados: Carregar e aplicar transformações nos dados usando ferramentas ou linguagens que permitam uma análise mais profunda. 4. Apresentação clara: Por fim, apresentar os insights de forma clara, utilizando storytelling se possível, para comunicar efetivamente os resultados da análise.

Um dos primeiros passos de qualquer análise é a coleta dos dados. Nesse ponto, é inegável que a credibilidade e consistência da fonte são fundamentais. Opte por fontes conhecidas e confiáveis. Faça um benchmark em trabalhos publicados em periódicos de grande relevância. Um ponto de partida, naturalmente, é entender as perguntas que você está tentando responder com a análise. Isso ajudará a direcionar sua busca por fontes. Obtidos os dados, faça bom uso com ética e seguindo as boas práticas de uma análise. Certamente você está os buscando para sustentar ou refutar uma narrativa. Portanto, deixe que eles transmitam o que, de fato, precisam transmitir (e não o que você quer transmitir).

Consider Economic Theory: Integrate economic theory into your analysis to provide theoretical insights and context for your findings. This can help you interpret results more meaningfully and draw more robust conclusions. Communicate Clearly: Present your analysis in a clear, concise, and coherent manner. Tailor your communication to your audience, whether they're economists, policymakers, or the general public, and highlight the key takeaways of your analysis. Seek Feedback: Be open to feedback from peers, mentors, or subject matter experts. They can offer valuable perspectives, identify potential blind spots, and help you refine your analysis further.

Cuando uno comienza en la disciplina - dominada por el inglés - es confundir las unidades de medidas. Es el caso de billones (español) y billions (inglés), son métricas que en orden de magnitud son completamente distintas. Una anécdota que tuve fue haber leído una noticia en el diario y al comentarla, haberla traducido incorrectamente, lo que obviamente generó algo de dudas en las personas que si tenían un orden de magnitud. Lo mismo ocurre cuando se anuncian medidas o estímulos, considerando que un proyecto puede ser anunciado con bombos y platillos, pero a la hora de evaluar su impacto final, resulta ser minúsculo. De ese modo, comprender correctamente la definición del dato que estoy observando es clave para dar una opinión informada.

"Una imagen vale más que mil palabras" es una frase bastante usual y que es particularmente relevante en econometría. En ese sentido, es mucho más potente una presentación cuando los gráficos son auto-explicativos, contando con los adecuados ejes, unidades de medidas y con movimientos que sean claros. A su vez, la imagen debe "contar una historia" que lleve a una deducción clara y con la menor ambigüedad posible. En economía son usuales las comparaciones de series de tiempo que buscan predecir una tendencia y que en varios casos pueden ser muy potentes para reforzar una idea.

En la disciplina económica, normalmente el análisis de datos es posterior a la construcción de una hipótesis (sustentada en un marco teórico) y la interpretación de datos busca confirmar (o refutar) lo planteado en esa hipótesis. En este sentido, es fundamental que la interpretación tenga un sustento lógico y alineado a la teoría para así evitar caer en relaciones espurias. Esto no quiere decir que los Análisis Exploratorios de Datos estén descartados de la disciplina (los cuales, por cierto, en ocasiones toman la forma de "hechos estilizados"), pero es importante destacar que esto no es la norma (aunque eso puede cambiar en el futuro).