Precauções de segurança necessárias?
Uma loja quer determinar se precisa atualizar seu protocolo de segurança com base no número de compradores que espera receber na Black Friday de 2023, o maior evento de vendas do ano. O limite máximo de ocupação é 250. Todos os anos, na Black Friday, essa loja pesquisa cada comprador para avaliar sua experiência de compra, e você conseguiu acesso aos dados.
O conjunto de dados da pesquisa, foot_traffic, já foi limpo e carregado para você. Ele contém as colunas: year, visitors e average_experience_rating.
O pacote statsmodels.api foi importado como sm, juntamente com matplotlib.pyplot como plt, pandas como pd e numpy como np.
Este exercício faz parte do curso
Análise de dados de pesquisa em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Define variable, x and y
x = foot_traffic.____.____
y = foot_traffic.____.____
# Add the constant term
x = ____.____(x)
# Perform .OLS() regression and fit
result = ____.____(y,x).____()
# Print the summary table
print(____.____())