【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】

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系列文章目录

目录

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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。

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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。

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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

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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

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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

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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。

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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。

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。