Uma empresa está investindo mensalmente em plataformas de publicidade online como Youtube, Facebook e Newspaper, para a prospecção de leads (pessoas interessadas em seus produtos). A fim de acompanhar o desempenho desses investimentos, a empresa registra todos os gastos com publicidade e todos os retornos de vendas gerados a partir desses investimentos.
Para entender melhor a relação entre as variáveis presentes nesses registros e identificar os fatores que mais impactam na geração de leads, a empresa solicitou a análise de um especialista em dados.
Criar um modelo de predição para estimar o retorno em vendas que pode ser gerado a partir de determinados investimentos em cada uma das modalidades de publicidade.
Para executar o projeto é necessário baixar o arquivo .ipynb (código do projeto) e o database MKT.csv. Feito isso, salvar ambos os arquivos na mesma pasta e executar o código utilizando programas de visualização e leituras de códigos em jupyter notebook, como Visual Studio Code por exemplo, ou algum outro software similar.