python数据分析 |
您所在的位置：网站首页 › 利用Python计算利润 › python数据分析 |
python数据分析
|
题目
某公司近几年来开发的产品利润收益受研发成本的影响，公司已有的部分数据存储在分组任务附件“实训项目1测试数据.xlsx”中。该公司计划在2021年为A产品投入研发经费10万元，请根据公司提供的已有数据，建立回归模型，预测2021年A产品的利润为多少？ 1.步骤1：导入需要的库 导入pands库处理和读取Excel表格导入matplotlib.pvplot库进行绘图导入LinearRegression库建立线性回归模型 import pandas as pd #读取和处理Excel表格 import matplotlib.pyplot as plt #绘图 from sklearn.linear_model import LinearRegression #建立线性回归模型 2.读取数据使用pandas库中的read_excel()函数读取保存公司研发成本和利润的excel表格，这里将表格命名为data.xlsx data = pd.read_excel("data.xlsx") #读取表格 3.提取特征和目标变量从data数据中将研发成本作为特征变量x，商品利润作为目标变量y。使用.values返回Numpy数组 x = data[['研发投入/元']].values y = data[['商品利润/元']].values 4.建立线性回归模型和拟合模型创建一个线性回归模型的对象用来拟合数据并进行预测。使用fit方法拟合线性回归模型。 model = LinearRegression() model.fit(x,y) 5.预测2021年产品利润使用训练好的模型进行预测，假设研发经费为10万元，使用predict方法得到预测值 profit_2021 = model.predict([[100000]]) print("预测2021年产品的利润为：",profit_2021) 6. 绘制图形使用python的绘图库绘制研发成本和产品利润的图，直观得到预测数据 以下三个函数单独执行可以分别得到三种图形：散点图，预测曲线图，预测点图。 一起执行则得到合并图形 plt.scatter(x,y,color='blue') #绘制散点图 plt.plot(x,model.predict(x),color='red') #绘制趋势线 plt.scatter(100000,profit_2021,color='green') #绘制预测点
|
【本文地址】
公司简介
联系我们
今日新闻 |
点击排行 |
|
推荐新闻 |
图片新闻 |
|
专题文章 |