06. Part3. 실전예제-마케팅 마케팅 데이터
01. ch 00. 강의소개 - 마케팅 데이터 분석 강의 개요 - 03. ch 01. [Acquisition] 세일즈 데이터 분석을 통한 마케팅 믹스
02. ch 01. [Acquisition] 세일즈 데이터 분석을 통한 마케팅 믹스
세일즈 데이터 분석을 통한 마케팅 믹스 모델링
데이터 탐색
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 데이터를 불러옵니다.
from google.colab import files
uploaded = files.upload()
# 데이터를 확인 합니다.
df = pd.read_csv("Advertising.csv")
print(df.shape)
df.tail()
# 결측값이 있는지 확인합니다.
df.info()
# 분석에 필요한 컬럼만 선택합니다.
df = df[["TV", "radio", "newspaper", "sales"]]
print(df.shape)
df.tail()
# 기술통계를 확인합니다.
df.describe()
# 변수간의 correlation을 확인합니다.
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True)
# 변수간의 pairplot을 그려봅니다.
sns.pairplot(df[["TV", "radio", "newspaper", "sales"]])
plt.show()
03. ch 01. [Acquisition] 세일즈 데이터 분석을 통한 마케팅 믹스
# Labels와 features를 지정해줍니다.
Labels = df["sales"]
features = df[["TV", "radio", "newspaper"]]
print(Labels.shape)
Labels
print(features.shape)
features
데이터 분석
# 3개의 시각화를 한 화면에 배치합니다.
figure, ((ax1, ax2, ax3)) = plt.subplots(nrows=1, ncols=3)
# 시각화의 사이즈를 설정해줍니다.
figure.set_size_inches(20, 6)
# 미디어별 매체비 분포를 scatterplot으로 시각화해봅니다.
sns.scatterplot(data=df, x="TV", y="sales", ax=ax1)
sns.scatterplot(data=df, x="radio", y="sales", ax=ax2)
sns.scatterplot(data=df, x="newspaper", y="sales", ax=ax3)
선형회귀 분석 (stats model)
# stats model의 ols를 사용하여 선형회귀분석을 합니다.
import statsmodels.formula.api as sm
model1 = sm.ols(formula = "sales ~ TV + radio + newspaper", data=df).fit()
print(model1.summary())
패스트캠퍼스 데이터분석 강의 링크
bit.ly/3imy2uN
