Usage of Google package for the test with the synthetic control group.

Case study of a financial corporation campaign from Brazil

Using the given dataset of transactions (notas fiscais eletrônicas) from a restaurant: https://github.com/TOTVS/MDMStatic/blob/master/code-challenge/TOTVS%20Labs%20-%20AI%20Challenge%20-%20Dataset.zip?raw=true 1. Parse and extract the data. 2. Identify a pattern on any set of fields that can help predict how much a customer will spend. 3. Calculate a sales forecast for the next week. We recommend that you spend not more than 5 hours on the challenge. Evaluation criteria 1. Ability to read/parse a dataset from a file. 2. Understanding of common business data. 3. Basic knowledge of artificial intelligence. 4. Ability to build a model to identify correlations and patterns between fields. 5. Code design 6. Ability to write clear documentation 7. BONUS: Ability to build a forecast model. Submission 1. A link to the github repository. 2. Briefly explain the models that you used/built

Nesse tutorial usaremos XGBoost, ferramenta poderosa para a predição de notas IMBD, para comparativo a uma regressão linear feita anteriormente

Esse Markdown é uma continuação do trabalho Regressao-Linear-para-prever-notas-IMbd-programa-o-em-R que tem por finalidade desenvolver um webApp usando da função de predição de notas. Caso não tenha visto Acesse AQUI a publicação no Rpubs

Esse documento tem como objetivo formalizar um API para predição de notas imbd através de um banco de dados fornecido pelo pacote ggplot2movies. Nele trabalharemos a exposição das notas e função