這篇文章主要介紹“怎么用python進(jìn)行銷(xiāo)量預(yù)測(cè)”，在日常操作中，相信很多人在怎么用python進(jìn)行銷(xiāo)量預(yù)測(cè)問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”怎么用python進(jìn)行銷(xiāo)量預(yù)測(cè)”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

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• 案件回顧

飯團(tuán)銷(xiāo)售額下滑

1. 現(xiàn)有冰激凌店一年的歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)

2. 數(shù)據(jù)包括單日的銷(xiāo)售量、氣溫、周幾（問(wèn)題：如何用這些數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)冰激凌的銷(xiāo)量？）

• 模擬實(shí)驗(yàn)與分析

將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為csv格式，導(dǎo)入python。并畫(huà)出散點(diǎn)圖，觀察氣溫和銷(xiāo)售量的關(guān)系。

import pandas as pd

icecream = pd.read_csv("icecream.csv")

import matplotlib.pyplot as plt

import pylab

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  

plt.scatter(icecream.iloc[:,1],icecream.iloc[:,0])

plt.xlabel("氣溫")

plt.ylabel("銷(xiāo)售量")

pylab.show()

計(jì)算兩者間的相關(guān)系數(shù)。

icecream.iloc[:,0:2].corr()

結(jié)果為：

	銷(xiāo)售量	氣溫
銷(xiāo)售量	1.000000	0.844211
氣溫	0.844211	1.000000

銷(xiāo)售量和氣溫的相關(guān)系數(shù)為0.84，結(jié)合散點(diǎn)圖，認(rèn)為兩者相關(guān)。下面用回歸分析的方法，通過(guò)氣溫來(lái)預(yù)測(cè)冰激凌銷(xiāo)量。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

feature_cols = ['氣溫']  

X = icecream[feature_cols]  

y = icecream.銷(xiāo)售量  

model.fit(X,y)

plt.scatter(icecream.氣溫, icecream.銷(xiāo)售量)  

plt.plot(icecream.氣溫, model.predict(X) , color='blue')  

plt.xlabel('氣溫')  

plt.ylabel('銷(xiāo)售量')  

plt.show()  

print("截距與斜率:",model.intercept_,model.coef_)

截距與斜率: 57.1673282152 [ 5.21607823]

于是，散點(diǎn)圖中的線函數(shù)式為y＝5.2X＋57.2。所以，當(dāng)氣溫為25度時(shí)，預(yù)測(cè)的銷(xiāo)售量為5.2*25+57.2=187.52，約188個(gè)。

• 幾個(gè)小概念

回歸分析：預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)的簡(jiǎn)便手法。在此例中，銷(xiāo)售量為反應(yīng)變量，也叫因變量，氣溫為解釋變量，也叫自變量。雖然影響銷(xiāo)售量的因素除了氣溫外還有很多，但回歸分析中我們要把現(xiàn)實(shí)情況簡(jiǎn)化并公式化，這個(gè)過(guò)程叫做建模。本例中只用1個(gè)解釋變量進(jìn)行模型化稱(chēng)為一元線性回歸，如果反應(yīng)變量同時(shí)受到多個(gè)解釋變量的影響，稱(chēng)為多元線性回歸。

到此，關(guān)于“怎么用python進(jìn)行銷(xiāo)量預(yù)測(cè)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！