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Com base no histórico de vendas que contém informações sobre vendas realizadas e canceladas, o objetivo deste projeto é desenvolver um modelo de regressão logística para prever possíveis cancelamentos.

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lauramsromano/logistic_regression_vendas

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Modelo de Regressão Logistica aplicado a uma base de vendas.

📌 Sobre o projeto:

Com base no histórico de vendas que contém informações sobre vendas realizadas e canceladas, o objetivo deste projeto é desenvolver um modelo de regressão logística para prever possíveis cancelamentos.

Os dados foram extraidos do site UC Irvine Machine Learning Repository

🚀 Tecnologias utilizadas:

IDE e Linguagem:

Bibliotecas:

⚒️ Passo a passo:

  • Importação dos dados e análise exploratória das informações presentes na amostra.
  • Limpeza e tratamento da amostra (valores ausentes, tipos de variáveis presentes na base, outliers, etc.) para criação da base final.
  • Criação de features.
  • Análise exploratória dos dados finais da base (análises temporais, regionais, por item, etc.).
  • Criação e tratamento do target.
  • Criação da pipeline para o tratamento das features.
  • Aplicação do modelo.
  • Análise das métricas de avaliação do modelo.
  • Conclusões gerais sobre o desempenho do modelo.

👤 Conheça a autora:

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Com base no histórico de vendas que contém informações sobre vendas realizadas e canceladas, o objetivo deste projeto é desenvolver um modelo de regressão logística para prever possíveis cancelamentos.

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