Este repositório contém um projeto de análise de dados e modelagem preditiva usando regressão linear múltipla para prever o consumo de cerveja. O objetivo principal é entender a relação entre o consumo de cerveja e três variáveis explicativas relevantes.
Recursos Principais:
1- Análise Exploratória de Dados (EDA): Antes de entrar na modelagem, o projeto inicia com uma análise exploratória detalhada dos dados. Isso inclui visualizações gráficas, estatísticas descritivas e identificação de possíveis padrões ou tendências.
2 - Variáveis Explicativas: Trabalharemos com três variáveis explicativas cuidadosamente selecionadas, explorando como cada uma delas contribui para o consumo de cerveja. A seleção dessas variáveis é fundamentada em uma pesquisa prévia e na compreensão do domínio do problema.
3 - Modelagem com Regressão Linear Múltipla: Utilizaremos a técnica de regressão linear múltipla para construir um modelo preditivo. O objetivo é criar uma equação que relacione as variáveis explicativas ao consumo de cerveja, proporcionando insights sobre a influência relativa de cada variável.
4 - Avaliação do Modelo: Após a construção do modelo, serão realizadas análises de desempenho para avaliar sua eficácia. Isso incluirá métricas de erro, validação cruzada e outras técnicas relevantes para garantir a robustez do modelo.