Mind+Python编程入门系列教程——11 冰淇淋销量预测

Mind+Python编程入门系列教程——11 冰淇淋销量预测

写在前面：
Hello，大家好，《Python编程入门系列课程》目前已连更了11课时（共12课时），即将完结。非常感谢一直在关注和学习该系列教程的老师、同学们。

希望大家在学习的同时，也多多为该系列课程提出宝贵建议，我们定当对大家提出的意见和想法进行仔细评估和采纳，后续将继续为大家提供更多系统化的教程和优质的课程~

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一、学习背景
经过上节课的学习，我们了解了数据处理的一般过程，也学习了数据采集和数据整理。本节课，我们依旧将结合python对数据进行处理与分析，来解决生活中的一些实际问题。

二、学习目标
        本实践项目通过编写python程序来预测在一定温度下店铺冰淇淋的销量。

知识目标：
1、理解数据分析
2、掌握回归分析法

技能目标：
1、掌握利用软件工具对数据进行处理的方法

三、学习准备
1、电脑
2、mind+编程软件

核心概念

1）数据分析

    数据分析是指用适当的计算方法与工具对收集来的数据进行处理，提取有用信息，形成结论从而支持决策。数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析、指导性分析。

2）回归分析法

    回归分析法是预测性分析的一种，主要用于比较那些通过不同计量测得的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间的联系。这些益处有利于市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除和衡量出一组最佳的变量，用以构建预测模型。

3）回归与回归算法

    回归是一种由果索因的过程，即由大量事实所呈现的状态，设法去推断其原因。回归算法一般用于确定两种或两种以上变量之间的定量关系。

    例如，在物理实验中，探究小车随时间变化规律这个任务就能通过回归来解决。

    在这个实验中，我们依据给出的数据表格，在Excel表格工具中绘制了一副散点图，并添加了一条趋势线来观察这些点的分布特点。

    从图中我们可以看到速度和时间的关系表达式为y=2.48x+0.38，R平方值表示线性趋势线对数据拟合的程度，R平方值的值越接近1，代表图像越趋近于真实情况，预测效果越好。那么我们生成这样一个图表的目的是什么呢？

    这个实验中探究的是速度和时间的两个变量之间的定量关系，确定此关系后，可以根据需要推测出时间为某一个数值时的速度大小。这种找趋势的方式，也称之为拟合。

    拟合是一种数据处理的方式，简单地说就是你有一组数据，觉得这组数据和一个已知的函数（这个函数的参数未定）很相似，为了得到最能表示这组数据特征的这个函数，通过拟合这种方式（具体的数学方法很多）求得函数。而回归是一种特定的数学方法，它可以实现数据拟合，得到函数的参数。当然也有些拟合得到的参数并非是函数的参数，如神经网络，得到的是这个神经网络的参数，这里我们不作深入探究。

四、学习实践

在本项目中，我们将分两步，来预测在指定温度下冰淇淋的销量。
1、探究温度对冰淇淋销量的影响。
2、预测在指定温度下，冰淇淋的销售量。

任务1：探究温度对冰淇淋销量的影响在这个任务中，我们将探究温度对冰淇淋销量的影响。通过它，我们可以了解数据分析常用的方法。为此，我们将分三步进行探究。首先是采集并整理数据，之后以图表形式将数据可视化出来，最后观察图表并分析数据得出结论。

1、数据采集与整理

    在这个项目中，我们从店铺老板处获取记录的数据，数据内容包括日期，气温以及当日的销量等，稍做检查后将数据保存在csv表格文件中。（数据文件见附录1）

2、数据可视化

    为了便于对数据进行读取和分析，我们通过编写程序将采集整理好的数据以图表形式呈现出来。

    这里我们将采用顺序结构的方式编写程序。具体流程如下：

在正式编写程序代码之前，我们首先要创建一个项目文件及python程序文件，并导入表格文件，导入表格的方法与导入gif图相同。

STEP1：创建与保存项目文件
    启动Mind+,另存项目并命名为“冰淇淋店销量预测”。

STEP2：创建与保存python文件
    创建一个python程序文件“任务一.py”，双击打开。

STEP3：导入数据文件（见附录1）

STEP4：编写程序

import pandas as pd#导入pandas库并用pd来表示
import matplotlib.pyplot as plt#导入matplotlib库中的函数集合
icecream = pd.read_csv("icecream.csv")#导入csv格式表格数据
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#绘制中文字体
plt.title("冰淇淋销量与气温图")#绘制图像标题
plt.xlabel("气温")#绘制x轴标签
plt.ylabel("销售量")#绘制y轴标签
plt.scatter(icecream.iloc[:,1],icecream.iloc[:,0])#绘制散点图
plt.show()#显示图像
复制代码

STEP5：运行程序

    运行程序，我们看到：数据以散点图的形式呈现了出来，图上，横轴表示气温，纵轴表示销售量，一个个蓝色的小圆点表示的就是不同气温下的销售量。

3、数据分析

    观察生成的散点图，我们可以发现，整体上，气温对销售量有较大的影响，且气温越高销售量越大。

任务2：预测在指定温度下，冰淇淋的销售量

    由上个任务我们已经粗略得知销售量会随着气温的升高而增加，在这个任务中，我们将结合回归分析法，进一步探究销售量与气温间的线性关系，继而预测在指定温度下，冰淇淋的销售量。由于这里用到的数据不变，因此接下来我们只需两步，先通过编写程序得到散点图的线函数关系式，再分析数据进行预测。

1、数据可视化
    这里我们将采用顺序结构的方式编写程序。具体流程如下：

STEP1：创建与保存python文件
    创建一个python程序文件“任务二.py”，双击打开。

STEP2：安装sklearn库
（1）点击库管理

（2）安装sklearn库

STEP3：编写程序

import pandas as pd#导入pandas库并用pd来表示
import matplotlib.pyplot as plt#导入matplotlib库中的函数集合
from sklearn.linear_model import LinearRegression#导入sklearn库中的线性回归模型
icecream = pd.read_csv("icecream.csv")#导入csv格式表格数据
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#设置中文字体
plt.title("冰淇淋销量与气温图")#绘制标题
plt.xlabel('气温')#绘制x坐标标签
plt.ylabel('销售量')#绘制y坐标标签
plt.scatter(icecream.iloc[:,1],icecream.iloc[:,0])#绘制散点图
feature_cols = ['气温']#获取气温
x = icecream[feature_cols]#设置x轴为csv表格中的气温列表
y = icecream.销售量#设置y轴为csv表格中的销售量
model = LinearRegression()#实例化线性回归模型，生成model模型对象
model.fit(x,y)#训练并存储模型
plt.plot(icecream.气温, model.predict(x) , color='blue')#绘制直线
plt.show()#显示图像
print("截距与斜率:",model.intercept_,model.coef_)#在终端打印截距与斜率的值
复制代码

STEP4：运行程序

（1）运行程序，我们看到，在原有的散点图上，绘制出了一条直线

（2）关闭图表，观察终端，显示了直线的斜率和截距

2、数据分析

    通过得到的斜率与截距，我们得出散点图中的线函数式为y＝5.2X＋57.2。
因而，当气温为25度时，预测的冰淇淋销售量为5.2*25+57.2=187.52，约188个。
当气温为35度时，预测的冰淇淋销售量为5.2*35+57.2=239.2，约239个。

五、巩固提高

项目回顾

本节课我们首先探究了温度对冰淇淋销量的影响，利用pandas、matplotlib和sklearn库将数据以图表形式呈现出来，并找到了其中的线性关系，之后通过线性关系式预测了在指定温度下冰淇淋的销售量。

知识小结
1、数据分析的理念
2、回归分析法

附录
附录1表格链接
链接：https://pan.baidu.com/s/102FG0v8s7hGOytex_4uawg
提取码：yc82

附录2