第6章,Python数据分析案例实战-销售收入预测（全文）

下面是小编为大家整理的第6章,Python数据分析案例实战-销售收入预测（全文）,供大家参考。

　销售收入分析与预测

　随着电商行业的激烈竞争，电商平台推出了各种数字营销方案，付费广告也是花样繁多。那么电商投入这些广告后，究竟能给企业增加多少收益？对销售收入的影响究竟有多大？是否达到企业预期？那么，针对这些问题企业将如何处理，而不是凭直觉妄加猜测。

　 例如：M电商已投入了几个月的广告费，收益还不错，本月打算多投入一些，那么老板让你估算下多投入一些广告费能给企业带来多少收益，你该怎么办？

　当然是用Python帮你分析。用Python结合数据分析方法对M电商的销售收入进行分析与预测，探索以往广告费和销售收入的关系，然后通过预支广告费预测未来销售收入。

　系统设计

　系统 结构图

　销售收入分析与预测 获取销售数据 获取广告费数据 日期数据统计 按月度统计销售金额 按月度 统计广告费支出金额 散点图分析销售数据 绘制拟合图预测销售收入 获取数据 数据分析 数据 处理 数据 清洗

　系统业务流程

　用户 获取销售数据 数据处理 日期数据统计 绘制拟合图 获取广告费用数据 销售分析与预测

　系统预览

　线性拟合图 预测结果

　系统开发准备

　开发环境及工具

　

　操作系统 ：

　

　开发工具 ：

　

　第三方模块 ：

　pandas 、numpy 、matplotlib 、sklearn Pycharm 、Python 3.7 Windows 7 、Windows 10

　项目文件结构

　分析方法

　线性回归

　1

　 最小二乘法

　2

　线性回归

　要对样本点进行线性拟合，求得使预测尽可能准确的函数，这个过程就是 线性回归。线性回归是对一个或多个 自变量和 因变量之间的关系进行建模的一种回归分析方法，它包括一元线性回归和多元线性回归。

　一元线性回归 多元线性回归

　 当 只有一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归。（研究因变量Y Y 和一个自变量X X 之间的关系）

　 当 自变量有两个或多个时，研究因变量Y Y 和多个自变量 1X ， 2X ， „ ， nX之间的关系，则称为多元线性回归。

　线性回归

　7 9568 155 38 1797 22 3400000 6 8 0 2 15 2 300 举个例子

　朝向 周边设施 装修 地理位置 房价 面积 …… 3400000 300

　线性回归

　线性回归公式 y=bx+k Y X

　最小二乘法

　线性回归是 数据挖掘中的基础算法之一，线性回归的思想其实就是 解一组方程，得到回归函数，不过在出现误差项之后，方程的解法就存在了改变，一般使用 最小二乘法进行计算，所谓“二乘”就是 平方的意思，最小二乘法也称 最小平方和，其目的是通过最小化误差的平方和，使得预测值与真值无限接近。

　最小二乘法

　最小二乘法

　举个例子

　最小二乘法

　斜率b和截距k

　xy乘积（x销售收入 y广告费）

　x总和

　y总和

　x平方总和 斜率 k=

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