【python】python化妆品销售logistic逻辑回归预测分析可视化(源码+课程论文+数据集)【独一无二】

请添加图片描述


👉博__主👈:米码收割机
👉技__能👈:C++/Python语言
👉公众号👈:测试开发自动化【获取源码+商业合作】
👉荣__誉👈:阿里云博客专家博主、51CTO技术博主
👉专__注👈:专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。


系列文章目录


目录

  • 系列文章目录
  • 一、功能设计
      • 项目代码设计重点提取
  • 二、数据可视化
  • 三、逻辑回归模型构建与评估


一、功能设计

项目代码设计重点提取

  • 目标:对化妆品销售数据进行深入分析与挖掘,通过数据可视化和逻辑回归模型,为商家提供市场洞察和决策支持。

  • 数据加载和预处理

    • 使用Pandas库读取Excel文件并预览数据。
    • 处理日期格式不统一和数值字段包含非数值字符的问题,编写自定义日期解析函数和正则表达式。
    • 确保所有字段均为有效的数值类型,移除缺失值行。
  • 数据可视化

    • 使用Matplotlib库绘制多种图表,展示数据特征和趋势:
      • 折线图:展示订单金额随日期的变化,揭示销售的时间趋势。
      • 散点图:分析订购数量与金额的关系,显示订购数量对总金额的影响。
      • 柱状图:显示各省份的总金额分布,为区域销售策略的制定提供依据。
      • 饼状图:展示各省份的订单数量占比,直观了解不同区域的市场份额。
      • 雷达图:比较各商品编号的订购数量、订购单价和金额,评估不同商品的销售表现。
      • 箱线图:展示订购数量和金额的分布情况,识别数据中的异常值和分布特征。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “化妆品逻辑” 获取。👈👈👈

  • 逻辑回归模型

    • 通过定义高金额订单的阈值,将目标变量分为高金额和低金额两类。
    • 使用LabelEncoder将分类变量转换为数值。
    • 将数据分为训练集和测试集,利用逻辑回归模型进行训练和预测。
    • 评估模型性能,计算准确率、混淆矩阵和分类报告。
    • 绘制热力图和目标变量分布图,分析特征间的相关性和目标变量的分布情况。
  • 整体设计思路

    • 注重数据清理、可视化和建模三部分的紧密结合。
    • 通过系统化的分析方法,从多角度挖掘数据价值,为商家提供全面的市场分析和决策支持。
    • 确保分析结果的准确性和可靠性,为后续的模型优化和应用拓展提供坚实基础。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “化妆品逻辑” 获取。👈👈👈


二、数据可视化

折线图:展示订单金额随日期变化的趋势,帮助分析销售的时间变化。

plt.plot(df['订单日期'], df['金额'], marker='o', linestyle='-', color='b')

折线图展示了订单金额随日期的变化趋势,帮助了解销售的时间分布和变化规律。通过识别销售高峰期和低谷期,可以优化销售策略、安排促销活动和调整库存管理,提升销售效率。
在这里插入图片描述

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “化妆品逻辑” 获取。👈👈👈

散点图:分析订购数量与金额之间的关系,揭示数量对总金额的影响。

plt.scatter(df['订购数量'], df['金额'], c='r', marker='x')

散点图揭示了订购数量与订单金额之间的关系,帮助理解不同订购数量对销售金额的影响。通过观察散点的分布情况,可以发现订购数量与销售金额的相关性,识别出表现异常的订单,并为商品定价策略和销售预测提供依据。
在这里插入图片描述

柱状图:显示各省份的总金额分布,为区域销售策略提供依据。

plt.bar(province_amount['所在省份'], province_amount['金额'], color='g')

柱状图显示了各省份的总销售金额,为提供了区域销售的概览。
在这里插入图片描述

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “化妆品逻辑” 获取。👈👈👈

饼状图:展示各省份的订单数量占比,直观了解不同区域的市场份额。

plt.pie(province_count, labels=province_count.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140)

饼状图直观展示了各省份订单数量在总订单中的占比,帮助了解不同区域的市场份额和客户分布情况。通过比较各省份的占比,可以发现市场渗透率较高的区域和潜在的增长区域,为市场扩展和推广活动提供指导。
在这里插入图片描述

箱线图:展示订购数量和金额的分布情况,识别数据中的异常值和分布特征。

axes[0].boxplot(df['订购数量'])
axes[1].boxplot(df['金额'])

在这里插入图片描述

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “化妆品逻辑” 获取。👈👈👈


三、逻辑回归模型构建与评估

功能:构建逻辑回归模型,预测高金额订单,评估模型性能。

具体操作: 定义目标变量(高金额订单),并使用LabelEncoder将分类变量转换为数值。将数据分为训练集和测试集,确保模型的训练和评估过程科学合理。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

模型训练:
使用逻辑回归模型对训练集进行训练,构建预测模型。

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

模型评估:
进行预测并评估模型性能,计算准确率、混淆矩阵和分类报告,全面评估模型的预测效果。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “化妆品逻辑” 获取。👈👈👈

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
class_report = classification_report(y_test, y_pred)

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
热力图:展示特征之间的相关性,帮助理解特征间的相互关系。热力图展示了各特征之间的相关性,帮助理解特征间的相互关系和对目标变量的影响。
在这里插入图片描述
目标变量分布图:展示高金额和低金额订单的数量分布,帮助理解目标变量的分布情况。目标变量分布图展示了高金额和低金额订单的数量分布情况,帮助直观了解目标变量的分布特征。

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “化妆品逻辑” 获取。👈👈👈

在这里插入图片描述
订购数量与金额关系图:展示不同金额订单的订购数量分布。订购数量与金额关系图展示了不同金额订单的订购数量分布,并通过颜色区分高金额和低金额订单。
在这里插入图片描述

👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “化妆品逻辑” 获取。👈👈👈

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/697160.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Apache Pulsar 从入门到精通

一、快速入门 Pulsar 是一个分布式发布-订阅消息平台,具有非常灵活的消息模型和直观的客户端 API。 最初由 Yahoo 开发,在 2016 年开源,并于2018年9月毕业成为 Apache 基金会的顶级项目。Pulsar 已经在 Yahoo 的生产环境使用了三年多&#…

AI服务器相关知识

在当今社会,人工智能的应用场景愈发广泛,如小爱同学、天猫精灵等 AI 服务已深入人们的生活。随着人工智能时代的来临,AI 服务器也开始在社会各行业发挥重要作用。那么,AI 服务器与传统服务器相比,究竟有何独特之处&…

速度位置规划实现精确定位的问题

🏆本文收录于「Bug调优」专栏,主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由🚀;同时,欢迎大家关注&&收藏&&…

npm install 的原理

1. 执行命令发生了什么 ? 执行命令后,会将安装相关的依赖,依赖会存放在根目录的node_modules下,默认采用扁平化的方式安装,排序规则为:bin文件夹为第一个,然后是开头系列的文件夹,后…

汇聚荣科技有限公司实力怎么样?

汇聚荣科技有限公司,一家专注于高新技术研发和应用的企业,在业界享有一定的声誉。那么,这家公司的实力究竟如何?我们将从公司概况、技术研发、市场表现、企业文化和未来展望五个方面进行详细探讨。 一、公司概况 汇聚荣科技有限公司经过多年…

Linux系统编程(十一)线程、线程控制

线程 一、线程概念: ps -eLf 查看线程号(cpu 执行的最小单位) 二、Linux内核线程实现原理 三、三级映射(三级页表) 进程PCB-->页面(可看成数组,首地址位于PCB中)--》页表--》页…

Silanna UV光荣推出了一款革命性的高功率远紫外线LED

这款令人瞩目的光源,拥有令人震撼的235nm波长,并被巧妙地封装在紧凑的6.8mm结构中,其魅力与实力兼具。 今年六月,在苏格兰圣安德鲁斯大学举行的盛大2024年远紫外科学和技术国际大会(ICFUST)上,S…

C# BindingSource 未完BindingNavigator

数据绑定导航事件数据验证自定义示例示例总结 在 C#中, BindingSource 是一个非常有用的控件,它提供了数据绑定的基础设施。 BindingSource 允许开发者将数据源(如数据库、集合、对象等)与用户界面控件(如文本框、下…

集成学习模型对比优化—银行业务

1.Data Understanding 2.Data Exploration 3.Data Preparation 4.Training Models 5.Optimization Model 集成学习模型对比优化—银行业务 1.Data Understanding import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns df pd.read_csv(&quo…

《TCP/IP网络编程》(第十四章)多播与广播

当需要向多个用户发送多媒体信息时,如果使用TCP套接字,则需要维护与用户数量相等的套接字;如果使用之前学习的UDP,传输次数也需要和用户数量相同。 所以为了解决这些问题,可以采用多播和广播技术,这样只需要…

pxe自动装机:

pxe自动装机: 服务端和客户端 pxe c/s模式,允许客户端通过网络从远程服务器(服务端)下载引导镜像,加载安装文件,实现自动化安装操作系统。 无人值守 无人值守,就是安装选项不需要人为干预&am…

当前 Python 版本中所有保留字keyword.kwlist

【小白从小学Python、C、Java】 【考研初试复试毕业设计】 【Python基础AI数据分析】 当前 Python 版本中 所有保留字 keyword.kwlist [太阳]选择题 根据给定的Python代码,哪个选项是正确的? import keyword print("【执行】keyword.kwlist"…

vue面试题2-根据以下问题回答

以下是针对提供的关于Vue的问题的回答: Vue的基本原理: Vue.js是一个流行的JavaScript框架,用于构建用户界面和单页面应用。其基本原理包括响应式数据、模板、组件系统、指令、生命周期钩子和虚拟DOM。 双向数据绑定的原理: Vue通…

自动化测试-Selenium(一),简介

自动化测试-Selenium 1. 什么是自动化测试 1.1 自动化测试介绍 自动化测试是一种通过自动化工具执行测试用例来验证软件功能和性能的过程。与手动测试不同,自动化测试使用脚本和软件来自动执行测试步骤,记录结果,并比较预期输出和实际输出…

第十一篇——信息增量:信息压缩中的保守主义原则

目录 一、背景介绍二、思路&方案三、过程1.思维导图2.文章中经典的句子理解3.学习之后对于投资市场的理解4.通过这篇文章结合我知道的东西我能想到什么? 四、总结五、升华 一、背景介绍 通过信息中的保守主义,我想到了现实中人的保守主义一样&#…

【InternLM实战营第二期笔记】07:OpenCompass :是骡子是马,拉出来溜溜

文章目录 课程实操 课程 评测的意义是什么呢?我最近也在想。看到这节开头的内容后忽然有个顿悟:如果大模型最终也会变成一种基础工具(类比软件),稳定或可预期的效果需要先于用户感知构建出来,评测 case 就…

项目方案:社会视频资源整合接入汇聚系统解决方案(五)

目录 一、概述 1.1 应用背景 1.2 总体目标 1.3 设计原则 1.4 设计依据 1.5 术语解释 二、需求分析 2.1 政策分析 2.2 业务分析 2.3 系统需求 三、系统总体设计 3.1设计思路 3.2总体架构 3.3联网技术要求 四、视频整合及汇聚接入 4.1设计概述 4.2社会视频资源分…

javascript动态绑定

介绍 先来看看ai的解释 动态绑定机制是面向对象编程中的一个核心概念,特别是在Java这样的语言中。它允许在运行时根据对象的实际类型来决定调用哪个方法,而不是在编译时。这是多态性的关键特性之一。 在Java中,动态绑定是通过方法调用和方法…

安卓事件交互(按键事件、触摸事件、手势识别、手势冲突处理)

本章介绍App开发常见的以下事件交互技术,主要包括:如何检测并接管按键事件,如何对触摸事件进行分发、拦截与处理,如何根据触摸行为辨别几种手势动作,如何正确避免手势冲突的意外状况。 按键事件 本节介绍App开发对按…

人脸考勤项目实训

第一章 Python-----Anaconda安装 文章目录 第一章 Python-----Anaconda安装前言一、Anaconda是什么?二、Anaconda的前世今生二、Windows安装步骤1.官网下载2.安装步骤安装虚拟环境 总结 前言 工欲善其事必先利其器,项目第一步,安装我们的环境…