以下是使用Python进行销售预测的常见实现方式，包含数据预处理、模型训练和预测结果可视化流程：
1. 基础流程图 🧠
2. 关键代码模块 💻
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据加载（示例）
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
X = data[['广告投入', '促销力度']] # 特征变量
y = data['销售额'] # 目标变量
# 模型训练
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测与评估
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'预测误差: {mse:.2f}')
# 可视化结果
plt.scatter(y_test, predictions)
plt.xlabel('实际销售额')
plt.ylabel('预测销售额')
plt.title('销售预测可视化')
plt.show()
3. 常用模型对比 📈
| 模型类型 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 线性回归 | 简单趋势预测 | 易实现、可解释性强 | 无法处理复杂非线性关系 |
| 时间序列分析 | 周期性销售预测 | 捕捉时间依赖性 | 需要大量历史数据 |
| 随机森林 | 高维特征预测 | 抗过拟合能力强 | 训练时间较长 |
| LSTM神经网络 | 长期趋势预测 | 捕捉复杂模式 | 需要大量数据和调参 |
4. 扩展学习路径 🌐
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