读取企业广告费用及销售季度数据.xlsx表中广告费用、其他费用与销售额数据,确定自变量(广告费用、其他费用)和因变量(销售额)按线性回归五步法完成若2012年第3季度的推广费用为9700,其他费用为2170,请用python根据多重线性回归模型预测该季度销售额
时间: 2025-02-15 21:18:24 浏览: 35
在Python中,我们可以使用pandas库加载Excel文件数据,然后利用statsmodels库进行线性回归分析。以下是五步法的步骤:
1. **导入必要的库**:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols
```
2. **加载数据**:
```python
df = pd.read_excel('企业广告费用及销售季度数据.xlsx')
```
3. **数据预处理**:
假设“广告费用”列名是"advertising_cost", "其他费用"是"other_expenses", 销售额是"sales_revenue"。检查并处理缺失值和异常值。
```python
df = df[['advertising_cost', 'other_expenses', 'sales_revenue']]
df = df.dropna() # 删除含有缺失值的行
```
4. **创建线性回归模型**:
```python
model_formula = 'sales_revenue ~ advertising_cost + other_expenses'
model = ols(model_formula, data=df).fit()
```
5. **预测特定季度销售额**:
给定2012年第三季度的数据(假设是第3行),你可以计算出预测值:
```python
prediction_data = {'advertising_cost': [9700], 'other_expenses': [2170]}
prediction = model.predict(pd.DataFrame(prediction_data))
predicted_sales = prediction.iloc[0]
```
最后,`predicted_sales`就是对2012年第3季度的预测销售额。
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