利用线性回归进行广告投入与销售额预测

简介：
本研究运用线性回归模型分析广告支出与销售额之间的关系，旨在为企业提供优化广告预算和提升销售业绩的数据支持。通过建立预测模型，探讨不同广告渠道对销售额的影响，并据此提出策略建议。 基于线性回归的广告投入销售额预测 前言 学习机器学习算法最好的方式是通过实践来掌握知识。因此，在这篇文档里，我将使用网上的数据资源进行实际操作，并记录下整个过程及结果以积累实战经验。从今天开始更新的内容会围绕着一个核心：经典线性模型的运用。 基于线性回归的广告投入销量预测 一家销售公司为了探究其某产品的销售额与电视、收音机和报纸三种不同媒介上的广告投放金额之间的关联，决定采用基于线性回归的方法进行分析。具体步骤包括以下几个方面： 1. 导入相关的库 2. 读取并查看数据的基本情况 - 查看数据维度 - 查看数据基本统计信息 3. 数据可视化 4. 建立经典线性模型 5. 划分自变量与因变量，以及训练集和测试集的划分 6. 模型建立及参数查看 7. 进行预测并分析结果 通过以上步骤，我们期望能够更好地理解广告投入对销售额的影响，并为未来的营销策略提供数据支持。