Este é um projeto que envolve machine learning para análise de dados de marketing de orçamentos de redes sociais e a relação com as vendas geradas, os dados foram disponibilizados na plataforma Kaggle.
Sobre o conjunto de dados será adota a seguinte interpretação, a cada rede/mídia social das colunas 'youtube', 'facebook' e 'newspaper' é destinado um orçamento(budget) de marketing, sendo a que coluna 'sales' representa as vendas, o retorno do investimento em marketing.
- Analisar a correlação dos orçamentos(budgets) com as vendas(sales)
- Gerar um modelo preditivo para relação de orçamento e vendas
- Análise das medidas estatísticas dos dados
- Distribuição do budget entre as mídias e os valores de vendas
- Correlação entre as variáveis
- Criação do modelo de regressão linear múltipla
- Preparação dos dados de treino e teste
- Treinamento do modelo
- Predições do modelo com dados de treino e teste
- Diferença entre dados de teste e dados previstos
- Métricas de performance
- Previsões com novos dados
- Python
- Biblioteca GC
- Biblioteca Pandas
- Biblioteca Matplotlib
- Biblioteca Seaborn
- Biblioteca Numpy
- Biblioteca Warnings
- Biblioteca Tabulate
- Biblioteca Statistics
- Biblioteca SciKit-learn
Licença MIT (MIT). Por favor leia o arquivo da licença para mais informações.