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Projetando vendas

Você quer planejar as operações do próximo ano projetando quais serão as vendas e reuniu multiplicadores específicos para cada mês e setor. Esses multiplicadores estão salvos em um array chamado monthly_industry_multipliers. Por exemplo, o multiplicador em monthly_industry_multipliers[0, 0] de 0.98 significa que o setor de lojas de bebidas deve ter 98% das vendas deste janeiro em janeiro do próximo ano.

array([[0.98, 1.02, 1.  ],
       [1.00, 1.01, 0.97],
       [1.06, 1.03, 0.98],
       [1.08, 1.01, 0.98],
       [1.08, 0.98, 0.98],
       [1.1 , 0.99, 0.99],
       [1.12, 1.01, 1.  ],
       [1.1 , 1.02, 1.  ],
       [1.11, 1.01, 1.01],
       [1.08, 0.99, 0.97],
       [1.09, 1.  , 1.02],
       [1.13, 1.03, 1.02]])

numpy já está carregado como np, e os arrays monthly_sales e monthly_industry_multipliers estão disponíveis. As colunas de monthly_sales, nessa ordem, se referem às vendas de lojas de bebidas, restaurantes e lojas de departamento.

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Create an array of monthly projected sales for all industries
projected_monthly_sales = ____
print(projected_monthly_sales)
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