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

1. Análise das medidas estatísticas dos dados
2. Distribuição do budget entre as mídias e os valores de vendas
3. Correlação entre as variáveis
4. Criação do modelo de regressão linear múltipla
   1. Preparação dos dados de treino e teste
   2. Treinamento do modelo
   3. Predições do modelo com dados de treino e teste
   4. Diferença entre dados de teste e dados previstos
   5. Métricas de performance
   6. Previsões com novos dados

• Python
  • Biblioteca GC
  • Biblioteca Pandas
  • Biblioteca Matplotlib
  • Biblioteca Seaborn
  • Biblioteca Numpy
  • Biblioteca Warnings
  • Biblioteca Tabulate
  • Biblioteca Statistics
  • Biblioteca SciKit-learn

• Estênio Mariano

Licença MIT (MIT). Por favor leia o arquivo da licença para mais informações.