Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/albertofaraujo/ml_marketing_digital

Prevendo a Probabilidade de Conversão do Lead para a área de Marketing Digital
https://github.com/albertofaraujo/ml_marketing_digital

machine-learning marketing-digital regressao-linear rstudio

Last synced: 29 days ago
JSON representation

Prevendo a Probabilidade de Conversão do Lead para a área de Marketing Digital

Host: GitHub
URL: https://github.com/albertofaraujo/ml_marketing_digital
Owner: AlbertoFAraujo
Created: 2024-05-20T14:28:48.000Z (8 months ago)
Default Branch: main
Last Pushed: 2024-07-19T03:37:00.000Z (6 months ago)
Last Synced: 2024-07-19T11:59:01.022Z (6 months ago)
Topics: machine-learning, marketing-digital, regressao-linear, rstudio
Language: Jupyter Notebook
Homepage:
Size: 587 KB
Stars: 0
Watchers: 1
Forks: 0
Open Issues: 0
Metadata Files:
- Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

![image](https://github.com/user-attachments/assets/e48e2d40-d05b-4a71-99dc-1e61f1a4fcef)

### Tecnologias utilizadas:

- **RStudio:** Ambiente integrado para desenvolvimento em R, oferecendo ferramentas para escrita, execução e depuração de código.
- **Ggplot2:** Pacote para criação de visualizações de dados elegantes e flexíveis em R.
- **Tidyverse:** Conjunto de pacotes para manipulação de dados, visualização e modelagem em R, seguindo o paradigma "tidy data".
- **Corrplot:** Pacote em R que fornece ferramentas para visualização de matrizes de correlação. Permite criar gráficos de correlação de maneira simples e intuitiva, utilizando diferentes métodos de visualização, como círculos, elipses, quadrados e outras formas, facilitando a análise e interpretação das correlações entre variáveis.

### Problema de Negócio:

Seu chefe convida você para uma reunião e informa que a área de Marketing Digital ficou muito satisfeita com seu projeto de previsão do número de usuários convertidos. Considerando detalhes de uma nova campanha de Marketing, eles desejam saber se um lead vai ou não ser convertido (ou seja, se um potencial cliente vai ou não se tornar cliente e comprar o produto). Além disso, eles desejam saber a probabilidade.

------------------------------------------------------------------------

#### Objetivo:

Criar um modelo de Regressão Linear Múltipla para predizer o número de usuários convertidos em uma campanha de Marketing Digital.

1. Qual o número provável de usuários convertidos para as novas entradas de dados? (Regressão)

------------------------------------------------------------------------