Python数据化运营分析案例：销售预测

用Python实现的数据化运营销售预测案例. ... 本案例中的数据为txt文件，使用Python默认的读取文件的方法。

代码如下：. fn = open('data.txt','r') ... 数据科学社区 文章 文章用户商铺文档快讯星球网址导航 {{userData.name}}已认证 文章 评论 关注 粉丝 ￥{{role.user_data.money}} {{role.user_data.credit}} 您已完成今天任务的 私信列表所有往来私信财富管理余额、积分管理推广中心推广有奖励NEW任务中心每日任务NEW成为会员购买付费会员认证服务申请认证NEW小黑屋关进小黑屋的人NEW我的订单查看我的订单我的设置编辑个人资料进入后台管理 登录 快速注册 释放双眼，带上耳机，听听看~！ 用Python实现的数据化运营销售预测案例 1.案例概述 案例场景：每个销售型公司都有一定的促销费用，促销费用可以带来销售量的显著提升；当给出一定的促销费用时，预计会带来多大的商品销售量？ 来源：生成的模拟数据，非真实数据 用途：用来做第一个销售预测案例 维度数量：1 记录数：100 字段变量：第一列是促销费用，第二列是商品销售量 数据类型：全部是浮点数值型 是否有缺失值：否 2.案例过程 第一步 导入库 本案例中会使用四个库： re：正则表达式，程序中通过该库来实现字符串分割。

numpy：数组操作和处理库，程序中用来做格式转换和预处理。

sklearn：算法模型库，程序中使用了线性回归方法linear_model。

matplotlib：图形展示库，用来在建模前做多个字段关系分析。

代码如下： importre importnumpy fromsklearnimportlinear_model frommatplotlibimportpyplotasplt 第二步 导入数据 本案例中的数据为txt文件，使用Python默认的读取文件的方法。

代码如下： fn=open('data.txt','r') all_data=fn.readlines() fn.close() 第三步 数据预处理 在本阶段，主要实现对读取的列表数据进行清洗转换，以满足数据分析展示和数据建模的需要。

代码如下： x=[] y=[] forsingle_datainall_data: tmp_data=re.split('t|n',single_data) x.append(float(tmp_data[0])) y.append(float(tmp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([-1,1])#转换为N行一列的矩阵 y=numpy.array(y).reshape([-1,1])#转换为N行一列的矩阵 第四步 数据分析 到现在止我们已经拥有了格式化的数据，但到底对这两列数据集应该使用哪种模型还未可知。

因此先通过散点图来观察一下。

代码如下： plt.scatter(x,y) plt.show() 代码plt.scatter(x,y)的意思是用一个散点图来展示x和y，plt.show()的作用是展示图形。

通过散点图发现，x和y的关系呈现明显的线性关系：当x增大时，y增大；当x减小时，y减小。

初步判断可以选择线性回归进行模型拟合。

第五步 数据建模 建模阶段我们使用sklearn中的线性回归模块实现，代码如下： model=linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步 模型评估 模型已经创建完成，本阶段进行模型拟合的校验和模型评估，代码如下： model_coef=model.coef_ model_intercept=model.intercept_ r2=model.score(x,y) 通过上述步骤我们可以获得线性回归方程y=model_coef*x+model_intercept，即y=2.09463661*x+13175.36904199。

该回归方程的决定系数R的平方是0.78764146847589545，整体拟合效果不错。

第七步 销售预测 我们已经拥有了一个可以预测的模型，现在我们给定促销费用（x）为84610，销售预测代码如下： new_x=84610 pre_y=model.predict(new_x) print(pre_y) 代码执行后，会输出[[190402.57234225]]，这就是预测的销售量。

为了符合实际销量必须是整数的特点，后续可以对该数据做四舍五入，使用round(pre_y)获得预测的整数销量。

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