Construcción de un modelo de regresión lineal para la proyección de ventas en plataformas de streaming.
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Date
2024-06
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Publisher
PUCE Ibarra
Abstract
Este Proyecto de Investigación aborda la construcción de un modelo de regresión lineal múltiple para predecir las ventas de artistas ecuatorianos en plataformas de streaming como Spotify y YouTube. El objetivo principal es desarrollar un modelo de regresión lineal que permita proyectar las ventas de música digital de artistas ecuatorianos. Se identifican variables relevantes como seguidores, oyentes mensuales y popularidad en plataformas de streaming, y se recopilan datos de diversas fuentes. El análisis de regresión se utiliza para entender la relación entre estas variables y predecir ventas de música; el estado del arte muestra la evolución de la industria musical con el surgimiento de redes sociales y plataformas de streaming, que han facilitado la difusión de contenido y creado nuevas oportunidades para los artistas, siendo Spotify el líder emergente en el mercado de streaming, con un crecimiento significativo en usuarios y suscriptores . La metodología incluye la selección de variables, construcción del modelo de regresión y ajuste mediante el análisis de varianza (ANOVA). El modelo muestra una alta capacidad explicativa (!" del 77,7%) y cumple con los supuestos fundamentales: normalidad homocedasticidad, interdependencia, no colinealidad y linealidad. Concluyendo que el modelo es efectivo para predecir la variable dependiente seleccionada, oyentes mensuales en Spotify para artistas ecuatorianos.
Description
This research project addresses constructing a multiple linear regression model to predict sales of Ecuadorian artists on streaming platforms such as Spotify and YouTube. The main objective is to develop a linear regression model that allows projecting digital music sales of Ecuadorian artists. Relevant variables such as followers, monthly listeners and popularity on streaming platforms are identified, and data is collected from various sources. Regression analysis is used to understand the relationship between these variables and predict music sales; state of the art shows the evolution of the music industry with the emergence of social networks and streaming platforms, which have facilitated the dissemination of content and created new opportunities for artists, with Spotify being the emerging leader in the streaming market, with significant growth in users and subscribers. The methodology includes the selection of variables, construction of the regression model and adjustment by analysis of variance (ANOVA). The model shows high explanatory power (!" of 77,7%) and meets the fundamental assumptions: normality, homoscedasticity, interdependence, non-collinearity and linearity. They concluded that the model is effective in predicting the selected dependent variable, monthly listeners on Spotify for Ecuadorian artists.
Keywords
plataformas de streaming, regresión lineal múltiple, industria musical, predicción de ventas, globalización, artistas ecuatorianos