マーケティングROI分析と売上予測のための回帰モデル

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マーケティングROI分析と売上予測のための回帰モデル

マーケティングROI分析と売上予測のための回帰モデル

本リポジトリは、マーケティングチャネルへの広告費投入が売上に与える影響を分析し、ROI（投資収益率）を最大化するための予測モデルを構築するプロジェクトです。広告費データと売上実績を用いて線形回帰モデルを作成し、投資効率の高い広告配分を導き出すことを目的としています。マーケティング戦略の最適化に役立つデータサイエンスの実践例として、Jupyter Notebook形式で実装されています。

https://github.com/HIGORMALz/analise-roi-publicidade

概要

本リポジトリ「analise-roi-publicidade」は、マーケティングにおける広告投資のROI（投資収益率）を分析し、売上への影響を予測するための回帰モデルを構築したデータサイエンスプロジェクトです。広告費の投入量と売上データをもとに線形回帰を適用し、どの広告チャネルにどれだけ予算を配分すべきかを科学的に導き出します。Jupyter Notebookでコードが管理されており、初心者から実務者まで幅広く活用可能な構成となっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 3
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 広告費データと売上実績を用いた線形回帰モデルの構築
  • ROI最大化を目的とした広告投資配分の最適化分析
  • Jupyter Notebookでのデータ前処理からモデル評価までの一連の流れを実装
  • 実務に即したマーケティング分析のシンプルかつ実践的なサンプルコード

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的な核となるのは、マーケティング分野におけるROI分析を回帰モデルで実装した点です。具体的には、広告費の各チャネル別支出データと、それに対応する売上数値を学習データとして用い、線形回帰モデルを作成しています。これにより、各広告チャネルの費用が売上に及ぼす影響度合いを定量的に評価し、ROIの高いチャネルへの予算配分を科学的に導き出せます。

データはCSVファイルで提供され、Jupyter Notebook内でpandasを用いて読み込み、前処理を行います。欠損値の処理や特徴量の選択を通じてモデルの精度向上を図り、scikit-learnのLinearRegressionクラスを活用して回帰分析を実施。モデルの性能は決定係数（R²）などの指標で評価されています。

また、解析結果の可視化にはmatplotlibやseabornが活用されており、広告費と売上の関係性を直感的に理解できるグラフが作成されています。これにより、非専門家でも分析結果を把握しやすく、マーケティング施策の意思決定に活用可能です。

さらに、このプロジェクトはマーケティング予算の最適配分という実用的な課題に焦点を当てているため、単なるデータ分析の枠を超え、経営戦略や営業施策に直結する価値を持っています。データサイエンスの手法を用いて具体的なビジネス課題を解決する好例として、教育的な観点からも有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Analise_ROI.ipynb: 広告費と売上データの前処理から回帰モデル構築、評価までを実装したJupyter Notebookファイル
  • Gastos_Publicidade_MelhoresCompras.csv: 広告費の各チャネル別支出および売上実績を記録したCSVデータファイル
  • README.md: プロジェクトの概要や使用方法を説明したドキュメントファイル

まとめ

マーケティングROIの科学的分析を通じ、広告予算配分最適化を支援する実践的プロジェクト。

リポジトリ情報：