Tecniche di Machine Learning per l'analisi dell’impatto della pubblicità sulle vendite

Questa tesi si basa sull'utilizzo di algoritmi di machine learning per analizzare l'impatto della pubblicità sulle performance aziendali. Le analisi sono state condotte su un dataset contenente variabili quali spese pubblicitarie su TV, Radio e Giornali, nonché i dati relativi alle vendite. Attraverso l'applicazione di modelli predittivi, sono state effettuate previsioni sull'andamento delle vendite, tenendo conto delle relazioni tra le variabili considerate. Il lavoro ha impiegato Python e le sue librerie più rilevanti, tra cui scikit-learn, pandas e matplotlib, come supporto per l'implementazione e l'analisi dei modelli. L'accuratezza e l'affidabilità dei modelli sono state valutate in base ai risultati restituiti, al fine di identificare quali strategie pubblicitarie abbiano un impatto significativo e come ottimizzare gli investimenti per migliorare le performance aziendali.