# Esempi di Business Analytics/Statistiche per il marketing

Esempi di Business Analytics
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** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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## Parte 1: Dati

I dati utilizzati in questo progetto provengono da 3 campagne pubblicitarie sui social media di un'organizzazione anonima. Il file KAG_conversion_data.csv, scaricabile da kaggle, contiene 1143 osservazioni in 11 variabili. Di seguito sono riportate le descrizioni delle variabili:
* ad_id: un ID univoco per ogni annuncio.
* xyz_campaign_id: un ID associato a ciascuna campagna pubblicitaria dell'azienda XYZ. Le campagne sono 3: 916, 936 e 1178 .
* fb_campaign_id: un ID associato al modo in cui Facebook monitora ciascuna campagna.
* age: età della persona a cui viene mostrato l'annuncio.
* gender: sesso della persona a cui viene mostrato l'annuncio.
* interest: un codice che specifica la categoria a cui appartiene l'interesse della persona (gli interessi sono quelli menzionati nel profilo pubblico Facebook della persona).
* Impressions: il numero di volte in cui l'annuncio è stato mostrato.
* Clicks: numero di clic per quell'annuncio.
* Spent: importo pagato dalla società xyz a Facebook per mostrare l'annuncio.
* Total_Conversions: numero totale di persone che hanno chiesto informazioni sul prodotto dopo aver visto l'annuncio.
* Approved_Conversions : numero totale di persone che hanno acquistato il prodotto dopo aver visto l'annuncio.
Caricamento dati:

## Parte 2: Domanda di ricerca

Si vuole fare un'analisi statistica delle campagne pubblicitarie evidenziando medie, mediane, range, inferenze, correlazioni, modellizzazioni, previsioni ecc.

## Parte 3: Esplorazione dati

Innanzitutto attraverso la funzione summary di R è possibile visualizzare le statistiche di ogni variabile:

### Correlazioni:

Per quanto riguarda la campagna 1178 si notano forti correlazioni positive tra le variabili per cui al crescere delle impressioni e della spesa, crescono i click e al crescere dei click crescono le conversioni. Ciò non accade per le campagne 916 e 936 che risultano fallimentari:
Correlazioni campagna 1178:
Correlazioni campagna 936:

### Inferenza

Come si vede dalla seguente tabella la media delle conversioni totali e approvate delle campagne 916 e 936 risulta simile intorno a 1 e 0,5, mentre la media della campagna 1178 risulta superiore.
Attraverso l'inferenza (t test) si vuole verificare che vale l'ipotesi nulla secondo cui la media delle conversioni della campagna 916 si può considerare uguale alla media della campagna 936 al 95%, infatti il p_value risulta sia per Total_conversion che per Approved_conversion maggiore di 0,05:

## Parte 4: Modellizzazione

Si vuole predire il numero totale di conversione in base alle visualizzazioni degli annunci (impressions) e alla spesa effettuata utilizzando un modello di regressione lineare :
Essendo R^2=72,91% la percentuale di variabilità delle conversioni totali espressa dal modello è pari al 72,91% . Poiché tale valore è ampio, c'è una relazione lineare tra le variabili Spent e Impressions con Total_Conversion. Quindi data la spesa effettuata e il numero di visualizzazioni si può predire il numero totale di conversioni.