Previsão de Custo Inicial para Franquias

Este projeto é uma aplicação simples de Machine Learning desenvolvida com Streamlit para prever o custo inicial de uma franquia com base na frequência anual de transações. O objetivo principal é apresentar uma solução interativa e funcional como parte do meu portfólio profissional.

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📋 Funcionalidades

• Exibição de Dados: Mostra os primeiros registros do conjunto de dados para visualização.
• Visualização Gráfica: Um gráfico de dispersão exibe os dados e a linha de regressão.
• Interatividade: Permite ao usuário inserir a frequência anual para prever o custo inicial estimado.
• Interface amigável: Construída com Streamlit para facilitar o uso e a visualização.

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🚀 Tecnologias Utilizadas

• Python
• Streamlit: Para a interface do usuário.
• Pandas: Para manipulação e organização dos dados.
• Scikit-learn: Para criação e treinamento do modelo de regressão linear.
• Matplotlib: Para visualizações gráficas.

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📂 Estrutura do Repositório

├── slr12.csv              # Conjunto de dados usado no projeto.
├── reglin1.py             # Código principal do aplicativo Streamlit.
├── README.md              # Descrição do projeto.
├── requirements.txt       # Dependências do projeto.

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📊 Modelo

O modelo utiliza Regressão Linear Simples fornecida pela biblioteca scikit-learn. A relação analisada é:

Frequência Anual de Transações (Entrada) ➡ Custo Inicial da Franquia (Saída)

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🎨 Interface

• Coluna 1: Tabela mostrando os dados brutos.
• Coluna 2: Gráfico de dispersão com a linha de regressão ajustada.
• Campo de entrada: Permite ao usuário inserir a frequência anual de transações.
• Botão de processamento: Realiza a previsão com base no valor inserido.

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⚙️ Como Rodar o Projeto

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/nayarasobral/project-regressao-linear-franquia/tree/main

2. Navegue até o diretório do projeto:

   cd project-regressao-linear-franquia

3. Instale as dependências necessárias:

   pip install -r requirements.txt

4. Execute o aplicativo:

   streamlit run reglin1.py

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📈 Exemplo de Uso

1. Insira a frequência anual de transações no campo de entrada.
2. Clique no botão Processar.
3. Veja a previsão de custo inicial para a franquia exibida na interface.

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🗂️ Dataset

O conjunto de dados utilizado (slr12.csv) contém duas colunas:

• FrqAnual: Frequência anual de transações.
• CusInic: Custo inicial associado à franquia.

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🔮 Resultado Esperado

• Previsão precisa: Com base na entrada fornecida, o modelo gera uma estimativa de custo inicial.
• Gráficos intuitivos: Visualize os dados e a linha de regressão em tempo real.

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🛠️ Melhorias Futuras

• Adicionar suporte a outros modelos de Machine Learning.
• Permitir upload de novos conjuntos de dados pelo usuário.
• Melhorar a validação de entrada para valores extremos.

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📝 Licença

Este projeto está sob a licença MIT - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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🧑‍💻 Autor

• Nayara Sobral
  Cientista de Dados
  • Email: [email protected]
  • GitHub: nayarasobral

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