Оценка корреляции между инвестициями в рекламу и показателями продаж

Проект посвящён анализу влияния рекламных расходов на объём продаж с использованием статистических данных. В основе исследования — набор данных, состоящий из четырёх столбцов: Три столбца с характеристиками — отражают расходы на рекламу по трём медиаканалам: телевидение (TV); радио; газеты. Эти данные позволяют оценить, сколько средств было инвестировано в каждый канал в рамках рекламной кампании. Целевой столбец «Продажи» — содержит информацию о фактическом объёме продаж, который коррелирует с рекламными вложениями. Этот показатель выступает ключевой метрикой для оценки эффективности рекламных усилий.

Цель проекта: Выявить зависимость между рекламными расходами по различным каналам и объёмом продаж, а также определить, какой медиаканал даёт наибольший вклад в рост продаж.

Светло-голубой #5B9BD5 Бежевый #D8CAB8 Светло-серый #A0A0A0

код1:df2 = df[['TV', 'radio', 'newspaper']].mean() colors = ['

5B9BD5', '

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) fig.patch.set_facecolor('#1E1E2F')

wedges, texts, autotexts = ax.pie( df2, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors, wedgeprops={'edgecolor': '#E0E0E0', 'linewidth': 1.5}, textprops={'color': '#E0E0E0', 'fontsize': 12} )

ax.set_title('Средний вклад каналов рекламы', color='#E0E0E0', fontsize=14, pad=20)

plt.tight_layout() plt.show()

Это график помогает визуально оценить, какой канал рекламы занимает наибольшую часть бюджета и как распределяются расходы между каналами. Очевидно, что большая часть бюджета выделяется на телевизионную рекламу, и меньше в газетную, так как газеты стали читать реже, а телевизор все также остается самым потребляемым каналом контента.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7)) fig.patch.set_facecolor('#1E1E2F') ax.set_facecolor('#1E1E2F') ax.scatter(df['TV'],df['sales'],color='

D8CAB8',edgecolor='

ax.set_title('Продажи в зависимости от TV-рекламы', fontsize=16, color='#E0E0E0', pad=20) ax.set_xlabel('TV', fontsize=12, color='#E0E0E0') ax.set_ylabel('Sales', fontsize=12, color='#E0E0E0')

ax.tick_params(axis='x', colors='#E0E0E0') ax.tick_params(axis='y', colors='#E0E0E0') ax.grid(color='white', linestyle='--', alpha=0.2)

plt.tight_layout() plt.show()

показывает зависимость продаж от расходов на TV-рекламу. Каждая точка – одна запись, по горизонтали расходы на TV, по вертикали – продажи. Можно увидеть тренд, выбросы и наиболее типичные значения. Вывод по этим данным можно сделать следующий:

• Продажи характеризуются высокой волатильностью: они нестабильны, резко увеличиваются и снижаются под влиянием внешних факторов, таких как акции, сезонность и маркетинговые кампании.
• Диапазон продаж колеблется от 5 до 25 единиц, что свидетельствует о значительных изменениях в эффективности продаж.
• Периодические всплески спроса указывают на цикличность, например, из-за акций или выходных, что может быть связано с маркетинговыми активностями.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 5)) fig.patch.set_facecolor('#1E1E2F') ax.set_facecolor('#1E1E2F') ax.plot(df['sales'],color='#D8CAB8',linewidth=2)

for spine in ax.spines.values(): spine.set_edgecolor('#A0A0A0') spine.set_linewidth(1.5)

ax.set_title('Динамика продаж', fontsize=16, color='#E0E0E0', pad=20) ax.set_xlabel('Период', fontsize=12, color='#E0E0E0') ax.set_ylabel('Продажи', fontsize=12, color='#E0E0E0')

ax.tick_params(axis='x', colors='#E0E0E0') ax.tick_params(axis='y', colors='#E0E0E0')

ax.grid(color='white', linestyle='--', alpha=0.2)

plt.tight_layout() plt.show()

С помощью этого графика можно отследить пользу TV-рекламы и увеличение продаж, при соответствующих вложениях в нее.

corr_sales = df[['TV', 'radio', 'newspaper']].corrwith(df['sales']) colors = ['

5B9BD5', '

corr_sales.plot( kind='bar', color=colors, edgecolor='#E0E0E0', linewidth=1.5, ax=axis )

axis.set_title('Корреляция каналов рекламы с продажами', fontsize=16, color='#E0E0E0', pad=20) axis.set_ylabel('Коэффициент корреляции', fontsize=12, color='#E0E0E0') axis.set_xlabel('Каналы рекламы', fontsize=12, color='#E0E0E0')

axis.tick_params(axis='x', colors='#E0E0E0') axis.tick_params(axis='y', colors='#E0E0E0') for spine in axis.spines.values(): spine.set_edgecolor('#A0A0A0') spine.set_linewidth(1.5) axis.grid(color='white', linestyle='--', alpha=0.2)

plt.tight_layout() plt.show()

Круговая диаграмма помогает понять, какой канал рекламы реально влияет на продажи больше всего

На основе представленных данных очевидно, что TV-реклама является наиболее эффективным и значимым каналом для стимулирования продаж, внося львиную долю в общий результат и демонстрируя сильную прямую зависимость с объемом продаж. Радио-реклама показывает умеренную эффективность, в то время как реклама в газетах имеет наименьший вклад и наиболее слабую корреляцию с продажами, что ставит под вопрос целесообразность значительных инвестиций в этот канал. При планировании рекламных кампаний целесообразно сосредоточить основные усилия и бюджет на TV-рекламе, возможно, дополняя ее радио-рекламой, и пересмотреть стратегию использования газет как рекламного канала.