Data analysis and machine learning techniques in the analysis of car sales in Brazil during the Covid-19 pandemic
DOI:
https://doi.org/10.22279/navus.2022.v12.p01-24.1717Keywords:
Covid-19, machine learning, regression, vehicles.Abstract
This study aims to analyze the impacts of Covid-19 on vehicle sales in Brazil, correlating these factors with semiconductors imports and economic indicators using Machine Learning models. For this, a collection and preparation of data took place before performing the exploratory analysis, and the developing of predictive models. This work is characterized as an applied and exploratory research, with a quantitative approach. The Python language was used to perform exploratory analysis and to create the models. The data used in this study were collected from multiples sources of private companies, government, associations and research institutes. Three regression algorithms were used: Random Forest, Multi-Layer Perceptron and Multiple Linear Regression. The neural network presented the best results among the applied algorithms, reaching an R² of 82.01% in the test data set. After the exploratory analysis, we also noticed the high impact that semiconductors have on vehicle sales and the drastic effects caused by Covid-19 on the variables used in the study. With the model created, it is possible to predict the sales of vehicles in Brazil in a given month based on some economic indicators, semiconductor imports and the monthly deaths of Covid-19.
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