说明：本文节选自《Python 数据分析与数据化运营》中的“1.4 第一个用 Python 实现的数据化运营分析实例-销售预测”。

#第一个用 Python 实现的数据化运营分析实例：销售预测

#一、 案例概述

本节通过一个简单的案例，来介绍如何使用 Python 进行数据化运营分析。

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？

在“附件-chapter1”中，data.txt 存储了建模所需的原始数据，get_started_example.py 是案例完整代码。以下是原始数据概况：

• 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

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#二、 案例过程

下面逐步解析整个分析和实践过程。

#第一步：导入库

本案例中，我们会使用四个核心库：

• re：正则表达式库，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：

pythonCopy
1import re
2import numpy
3from sklearn import linear_model
4from matplotlib import pyplot as plt

💡 相关知识点：Python 导入库的两种方式

1. 直接导入库：方法是 import [库名]，例如 import numpy。对于名称较长的库，通常使用 as 赋予别名以方便后续使用，例如 import numpy as np。
2. 导入库中的指定函数：方法是 from [库名] import [函数名]，例如 from sklearn import linear_model。这种情况下也可以使用 as 命名别名，例如 from matplotlib import pyplot as plt。

#第二步：导入数据

本案例中的数据为 txt 文件，我们使用 Python 默认的读取文件方法。代码如下：

pythonCopy
1fn = open('data.txt', 'r')
2all_data = fn.readlines()
3fn.close()

1. 打开文件：fn = open('data.txt', 'r') 的作用是打开名为 data.txt 的文件，文件模式是只读（r），并创建一个名为 fn 的文件对象，后续所有关于该文件的操作都通过 fn 执行。
   • 路径说明：由于程序文件和数据文件处于同一个目录下，因此无需指定路径。也可以通过相对路径（如 '../data/data.txt'）或绝对路径（如 'd:/python_data/data/data.txt'）来设置。注意绝对路径推荐使用正斜杠 /，若使用 Windows 默认的反斜杠 \，则需要写成转义字符形式 'd:\\python_data\\data\\data.txt'。
2. 读取数据：all_data = fn.readlines() 的意思是，从 fn 中读取所有的行记录，并保存到一个名为 all_data 的列表中。
3. 关闭文件：fn.close() 的意思是关闭文件对象的占用。

⚠️ 提示：及时释放资源 不仅是文件对象，包括数据库游标、数据库连接等资源，在使用完成后都需要及时关闭，以减少对资源的无效占用，并防止其他模块操作该文件时因被占用而报错。

我们可以通过 all_data[0] 来查看该列表的第一个数据（Python 中的数据索引从 0 开始）：

pythonCopy
1In[3]: all_data[0]
2Out[3]: '28192.0\t68980.0\n'

通过查看第一个数据，我们发现这是一个由数字、水平制表符（\t）和回车符（\n）组成的字符串。这为后续的数据预处理提供了思路。

💡 相关知识点：常用转义字符 在 Python 中，反斜杠 \ 作为转义字符存在。

• \\：反斜杠符号
• \n：换行符
• \t：水平制表符
• \r：回车符

#第三步：数据预处理

本阶段主要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：

pythonCopy
1x = []
2y = []
3for single_data in all_data:
4    tmp_data = re.split('\t|\n', single_data)
5    x.append(float(tmp_data[0]))
6    y.append(float(tmp_data[1]))
7
8x = numpy.array(x).reshape([-1, 1]) # 转换为 N 行 1 列的矩阵
9y = numpy.array(y).reshape([-1, 1]) # 转换为 N 行 1 列的矩阵

• 创建空列表：x = [] 和 y = [] 用来存放自变量和因变量数据。
• 循环读取：for single_data in all_data 通过循环每次从列表中读取一条数据。
• 数据分割：re.split('\t|\n', single_data) 分别使用 \t 和 \n 作为分割符，将字符串进行分割。
• 类型转换与追加：x.append(float(tmp_data[0])) 将分割后的第一个值转换为浮点型并追加到列表 x 中，y 同理。
• 矩阵转换：numpy.array(x).reshape([-1, 1]) 将列表转换为数组类型，并重塑为 N 行 1 列的矩阵。

💡 提示：关于 reshape 在使用 reshape 做矩阵单行或单列的转换时，可直接使用 reshape([-1, 1]) 转换为一列，或使用 reshape([1, -1]) 转换为一行，而不必具体指定行或列的绝对数量。

#第四步：数据分析

现在我们已经拥有了格式化的数据，为了确定使用哪种模型，先通过散点图来观察数据分布。代码如下：

pythonCopy
1plt.scatter(x, y)
2plt.show()

代码执行后会弹出如图 1-9 所示的散点图。

图 1-9 散点图

通过散点图发现，x 和 y 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：

pythonCopy
1model = linear_model.LinearRegression()
2model.fit(x, y)

• 创建模型：model = linear_model.LinearRegression() 创建一个线性回归模型对象。
• 模型训练：model.fit(x, y) 将 x 和 y 分别作为自变量和因变量输入模型进行训练。

#第六步：模型评估

模型创建完成后，需要进行模型拟合的校验和评估，代码如下：

pythonCopy
1model_coef = model.coef_
2model_intercept = model.intercept_
3r2 = model.score(x, y)

• 获取系数：model.coef_ 获取模型的自变量系数。
• 获取截距：model.intercept_ 获取模型的截距。
• 决定系数：model.score(x, y) 获取模型的决定系数 R 的平方。

通过上述步骤，我们可以获得线性回归方程：y = 2.09463661 * x + 13175.36904199。该回归方程的决定系数 R 的平方是 0.7876，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，现在给定促销费用（x）为 84610，进行销售预测：

pythonCopy
1new_x = 84610
2pre_y = model.predict(new_x)
3print(pre_y)

• 创建常量：new_x = 84610 创建促销费用常量。
• 输入预测：model.predict(new_x) 将常量输入模型进行预测。
• 打印结果：print(pre_y) 输出销售预测值。

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，后续可以使用 round(pre_y) 对数据做四舍五入，获得预测的整数销量。

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#三、 补充知识点：如何执行 Python 代码

对第一次接触 Python 的读者来讲，了解代码的执行方式是必要的。Python 代码既可以只执行特定代码行/段，也可以执行整个代码文件。

#场景 1：执行特定代码行 / 段

这种方式通常是以调试的方式，逐行/模块运行代码，大多应用在单功能、模块的开发、调试和测试。

• 在 Python 命令行中执行：打开系统终端，输入 python 进入命令行界面，逐行输入代码。
• 在 IPython 命令行中执行：打开系统终端，输入 ipython 进入交互界面，逐行输入代码。
• 在 PyCharm 中执行（推荐）：PyCharm 是本书推荐使用的 Python IDE。

PyCharm 调试指南：

1. 第一次需要新建一个项目，Location（位置）指向本书的“附件”根目录，点击 Create（创建）。

   

   图 1-10 在 PyCharm 中新建 Python 项目

2. PyCharm 界面分为 4 部分：项目/结构区、代码区、调试区、智能提示区。

   

   图 1-11 PyCharm 项目界面概览

3. 在代码区，用鼠标选中要调试的程序，直接输入快捷组合键 ALT + Shift + E，即可在调试区看到代码执行状态。

   

   图 1-12 程序调试执行结果

#场景 2：执行整个代码文件

这种方式通常在单个功能或模块开发完成后，做整体测试或程序间调用时使用。

• 在系统终端命令行中执行：输入 python [python文件名称].py。执行结果将先显示图形文件，关闭图形后会继续运行显示预测结果。

  

• 在 IPython 命令行中执行：输入 ipython 进入界面后，输入 run [python文件名称].py。

  

• 在 PyCharm 中执行：双击要执行的文件，输入快捷键 Alt + Shift + F10 或通过顶部菜单栏 Run -> Run 执行，结果会在底部调试窗口显示。

  

💡 为什么推荐 PyCharm？ 在 PyCharm 中已经集成了 IPython 命令行（Python Console）和系统终端窗口（Terminal）功能。在一个工具里可以实现不同的调试场景：安装第三方库、使用友好的交互提示、进行完整的项目资源管理与代码审查。

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#四、 案例小结

本案例看似篇幅很长，其实代码本身只用了 40 多行，完整演示了从输入数据到输出结果的整个过程。我们实现了 7 个关键步骤：导入库、获取数据、数据预处理、数据展示分析、数据建模、模型评估和销售预测。

其中，我们用到了以下基础知识：

• Python 文件的读取
• Python 基本操作：列表（新建、追加）、for 循环、变量赋值、字符串分割、数值转换
• Numpy 数组操作：列表转数组、重新设置数组形状
• 使用 Matplotlib 进行散点图展示
• 使用 sklearn 进行线性回归的训练和预测
• 使用 print 输出指定数据

这是本书的第一个完整案例，目的是引导读者快速进入使用 Python 进行数据化运营的场景。以下内容供读者作拓展思考之用：

1. 通过散点图初步判断线性回归是比较好的拟合模型，是否有其他回归方法会得到更好的效果？（例如广义线性回归、SVR、CART 等）
2. 通过图形法观察数据模型只适合用于二维数据，如果数据输入的维度超过 2 个或 2 个以上呢？
3. 本案例中的数据量比较小，如果数据量比较大（假如有一千万条），如何进行数据归约？
4. 回归模型除了案例中的评估指标外，还有哪些指标可以做效果评估？