A análise passo a passo de como construir um modelo de regressão linear para prever o lucro de uma empresa com base em seus investimentos em marketing e outros investimentos.

Introdução

Este artigo apresenta uma análise passo a passo de como construir um modelo de regressão linear para prever o lucro de uma empresa com base em seus investimentos em marketing e outros investimentos. Utilizaremos a linguagem Python e bibliotecas como Pandas, NumPy e StatsModels para importar os dados, explorar correlações, treinar o modelo e avaliar os resultados.

  • Apresentação de uma análise detalhada sobre como prever o lucro de uma empresa com base em investimentos em marketing e outros
  • Uso da linguagem Python e bibliotecas como Pandas, NumPy e StatsModels para análise de dados
  • Abordagem passo a passo para importar dados, explorar correlações, treinar o modelo e avaliar resultados

Importando as Bibliotecas e Dados

O primeiro passo é importar as bibliotecas que serão utilizadas na análise. Em seguida, importamos o conjunto de dados que contém as variáveis de investimento, investimento em marketing, gastos administrativos e lucro.

  • Utilização das bibliotecas Pandas, NumPy e StatsModels para análise de dados
  • Importação do conjunto de dados contendo variáveis de investimento, investimento em marketing, gastos administrativos e lucro

Explorando os Dados

Vamos dar uma olhada rápida nas variáveis presentes no conjunto de dados.

  • Análise das variáveis presentes no conjunto de dados, incluindo investimento, investimento em marketing, gastos administrativos e lucro

Correlações entre Variáveis

A próxima etapa é analisar as correlações entre essas variáveis, para entender como elas se relacionam. Usamos o método .corr() do Pandas.

  • Análise das correlações entre as variáveis para compreender suas relações
  • Utilização do método .corr() do Pandas para análise das correlações

Visualizando as Correlações

Para visualizar essas correlações, podemos plotar um gráfico de dispersão (scatter plot) com o método .pairplot().

  • Utilização de gráfico de dispersão (scatter plot) para visualização das correlações
  • Aplicação do método .pairplot() para plotar o gráfico de dispersão

Modelo de Regressão Linear

Com essas análises iniciais, podemos partir para a construção de um modelo de regressão linear que tente prever o lucro com base nas outras variáveis.

  • Construção de um modelo de regressão linear para prever o lucro com base nas variáveis analisadas

Análise do Modelo de Regressão Linear

O modelo de regressão linear foi aplicado para prever o lucro com base nos investimentos em marketing e gastos administrativos. A análise mostrou resultados significativos, com destaque para a correlação positiva entre investimento, investimento em marketing e o lucro.

  • O modelo de regressão linear é uma ferramenta estatística fundamental para prever relações entre variáveis.
  • A análise revelou uma alta correlação entre investimento, investimento em marketing e o lucro, indicando a importância desses fatores para a performance financeira.
  • Os resultados obtidos fornecem insights valiosos para a tomada de decisões estratégicas relacionadas aos investimentos em marketing.

Refinamento do Modelo de Regressão Linear

Após a análise inicial, o modelo foi refinado por meio da remoção dos gastos administrativos, resultando em um aumento do poder explicativo (R2 Ajustado = 0.82) e na significância estatística de todos os preditores. O processo de seleção backward foi essencial para aprimorar a precisão do modelo.

  • A remoção dos gastos administrativos resultou em um modelo mais preciso, com um R2 Ajustado de 0.82, indicando uma maior capacidade de explicar as variações no lucro.
  • O processo de seleção backward é uma técnica eficaz para aprimorar modelos de regressão, eliminando variáveis não significativas e melhorando a precisão das previsões.
  • O refinamento do modelo destacou a importância dos investimentos em marketing e geral como preditores significativos do lucro, fornecendo uma base sólida para decisões de alocação de verba.

Correlação entre gastos administrativos e investimentos

Ao analisar a correlação entre gastos administrativos e investimentos, observamos uma relação negativa esperada. Quanto maior o gasto administrativo, menor o investimento disponível, e vice-versa. A correlação entre essas variáveis é próxima de zero, o que indica uma relação fraca.

  • Correlação negativa entre gastos administrativos e investimentos
  • Maior gasto administrativo está associado a menor investimento disponível e vice-versa
  • Correlação próxima de zero indica uma relação fraca entre as variáveis

Visualização das correlações através de per plot

Ao visualizar as correlações entre as variáveis através de um per plot, é possível observar relações lineares entre investimento e lucro, investimento em marketing e lucro, bem como investimento e investimento em marketing. Essas relações lineares são identificadas no dataset, permitindo traçar retas entre os pontos.

  • Visualização das correlações através de per plot
  • Identificação de relações lineares entre investimento e lucro
  • Observação de relações lineares entre investimento em marketing e lucro
  • Identificação de relações lineares entre investimento e investimento em marketing

Aplicação do modelo OLS para análise estatística

A aplicação do modelo OLS (Mínimos Quadrados Ordinários) permite uma análise estatística mais aprofundada das relações identificadas. Ao utilizar o modelo, é possível obter informações relevantes, como o R2 ajustado, coeficientes e p-values das variáveis. Esses dados são essenciais para compreender a força das relações identificadas.

  • Aplicação do modelo OLS para análise estatística das relações identificadas
  • Obtenção do R2 ajustado, coeficientes e p-values das variáveis
  • Dados essenciais para compreender a força das relações identificadas

Avaliação dos resultados e seleção de variáveis

Após avaliar os resultados do modelo OLS, identificamos que o p-value associado aos gastos administrativos é alto, indicando que essa variável não influencia significativamente o lucro. Dessa forma, optamos por remover essa variável do modelo através do método backward, o que resultou em um R2 ajustado de 82%, indicando que investimento e investimento em marketing explicam 82% da variabilidade do lucro.

  • Avaliação dos resultados do modelo OLS
  • Identificação do alto p-value associado aos gastos administrativos
  • Remoção da variável de gastos administrativos pelo método backward
  • Explicação de 82% da variabilidade do lucro por investimento e investimento em marketing

Conclusão

Investimentos em marketing e geral são bons preditores do lucro, e o modelo pode ser utilizado para fazer previsões e embasar decisões de alocação de verba.