泰迪杯A题通讯产品销售和盈利能力分析一等奖作品

1. A 题通讯产品销售和盈利能力分析
- 一、背景
- 二、目标
- 三、
  - 任务 1 数据分析与预测
  - 任务 2 可视化展示和撰写分析报告
- 四、关于竞赛成果提交的说明
2. 一等奖作品分享
- 摘要
- 目录
- 正文
  - 任务一：数据分析与预测
    - 1.1.1 缺失值重复值处理和说明
    - 1.1.2 统计各年度各国销售额数据&计算同比增长率
    - 1.1.3显示2020年度销售额Top3的国家及其年增长率
    - 1.1.4 统计各年度各国利润数据&计算同比增长率
    - 1.1.5统计各年度各服务分类销售额数据&计算同比增长率
    - 1.1.6统计各年度各服务分类利润数据&计算同比增长率
    - 1.2.1统计各地区，国家有关服务分类销售额和利润数据
    - 1.2.2展示各地区有关服务分类利润数据
    - 1.3.1统计各个销售经理的成交合同数和成交率
    - 1.3.2展示销售经理成交合同数Top3的数据
    - 1.4.1对数据进行预处理及编码，给出明确的预测模型
    - 1.4.2预测2021年第一季度各个地区，国家，服务分类的销售额和利润
    - 1.4.3展示地区，国家，服务分类销售额预测的最大值
  - 任务2：可视化展示及分析
    - 2.1.1绘制非洲各国产品销售地图
    - 2.1.2绘制非洲各国产品销售额和利润数据图表
    - 2.2.1绘制各服务分类的销售额和利润的年增长率
    - 2.2.2绘制各服务分类的销售额和利润的季度增长率
    - 2.3绘制2021年第一季度各服务分类的销售额和利润预测值的图标
    - 2.4绘制销售经理销售合同数Top5
    - 2.5绘制国家销售额后10名
    - 2.6.1设计数字大屏
    - 2.6.1分析公司产品销售情况和盈利能力，并给出指导建议

感谢商丘师范学院的高老师，韩老师,陈老师等提供的比赛作品数据

1. A 题通讯产品销售和盈利能力分析简介

一、背景

进入本世纪以来，我国通讯产品得到了飞速发展，其技术先进，价格便宜，深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕多年，产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况，采用产品的销售额和利润数据，对其盈利能力进行分析和预测，给决策人员提供分析报告，以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。

二、目标

统计产品在当地的销售数据，预测未来的销售情况。
设计可视化数字大屏，展示产品的销售情况，分析产品的盈利能力。

三、任务

请根据附件中提供的数据（其中，金额计量单位：万元；合同数计量单位：个），自行选择分析工具完成以下任务，并撰写报告。如使用“TipDM-BI 数据分析和可视化平台”实现，使用方式详见附录。

任务 1 数据分析与预测

根据附件“非洲通讯产品销售数据”中的数据，分别实现以下任务：任务 1.1 统计各个年度/季度中，地区、国家、服务分类的销售额和利润数据，并计算各国、各服务分类销售额和利润的同比增长率。任务 1.2 统计各地区、国家有关服务分类销售额和利润数据。任务 1.3 统计各个销售经理的成交合同数和成交率。任务 1.4 分别预测各个地区、国家、服务分类 2021 年第一季度销售额和利润。

任务 2 可视化展示和撰写分析报告

对各地区、国家、服务分类的产品销售额和利润等数据，以及销售经理的业绩数据，进行同比、类比、相关性等分析或预测，发现趋势。根据分析和预测结果，设计一个数字大屏，根据目标，合理布局，展示能够代表产品销售情况和盈利能力的数据指标和可视化图表等。在下面任务不同的维度分析中，必要时，可以设置选择框，使用联动的方式，根据选择框，查看和展示该选择框范围的数据和可视化图表。例如，设立国家选择框，选项包括“全部”和国家名称，可以查看全部或某个国家的指标数据和可视化图表。其他类推。
数字化大屏至少包括以下任务：任务 2.1 绘制非洲各国产品的销售地图，并能够查看该国的销售额和利润。根据销售额的降序排列，绘制非洲各国产品销售额和利润数据的图表。任务 2.2 根据地区、国家等维度，绘制各服务分类的销售额和利润的年增长率及各季度同比增长率的图表。任务 2.3 根据地区、国家等维度，绘制 2021 年第一季度各服务分类的销售额和利润预测值的图表。任务 2.4 绘制销售经理的销售合同数前 5 名排行榜。任务 2.5 绘制销售额后 10 名的国家排行榜。任务 2.6 分析数字大屏的指标数据和图表，撰写公司产品的销售情况和盈利能力的分析报告。

四、关于竞赛成果提交的说明

登录方式请使用队长的账号登录数睿思网站（www.tipdm.org），进入第四届技能赛页面。为保证成功提交，请使用谷歌浏览器无痕模式。
作品提交报告以 PDF 格式提交，文件名为“report.pdf”，要求逻辑清晰、条理分明，内容包括每个任务的完成思路、操作步骤、必要的中间过程、任务的结果及分析。针对任务 1，报告中应包含但不限于如下要点：（1）任务 1.1 需要展示 2020 年年度销售额前 3 名的国家及其年增长率。（2）任务 1.2 需要展示各地区有关服务分类利润数据。（3）任务 1.3 需要展示销售经理成交合同数前 3 名的数据。（4）任务 1.4 需要给出明确的预测模型，并展示地区、国家、服务分类销售额预测值最大的 1 条数据。
附件提交 3.1 将任务 1、2 所编写的源程序文件，分别用“task1”、“task2”命名，保存在“program”文件夹中；如使用 TipDM-BI 数据分析和可视化平台实现，将使用平台创建的自助仪表盘截图保存到“program”文件夹中。 3.2 将任务 1、2 所产生的结果文件，分别保存到“result1”，“result2”文件夹，然后存放到“result”文件夹中。 3.3 将程序文件夹“program”、结果文件夹“result”以及报告的 word版本打包成“appendix.zip”，作为附件提交。

2. 一等奖作品分享

摘要

针对任务一，首先对所给数据集进行缺失值、异常值、重复值等方面的处理。其次通过python中的loc和groupby等函数，对表SalesData进行处理，获取产品在当地的销售数据，分析统计出各年度各国销售额和利润的同比增长率，以及各年度各服务分类的销售额和利润的同比增长列率，利用groupby函数对“地区”，“国家”，“服务分类”进行分组，统计出销售额和利润数据。针对表SalespersonData,首先计算出每个经理的总合同数，再通过各个经理的成交合同数求出各个经理的成交率。根据2017-2020年第一季度的各个地区，国家，服务分类的销售额和利润数据，给出明确的预测模型，预测出2021年第一季度销售额和利润数据。
针对任务二，首先对各个地区，国家，服务分类的产品销售额和利润等数据，以及销售经理的业绩数据进行同比，类比，相关性等分析或预测，发现趋势。绘制不同维度的图表，设计数字大屏，分析公司产品销售情况和盈利能力，并给出指导建议。

正文

任务一：数据分析与预测

1.1.1 缺失值重复值处理和说明

针对数据缺失情况，本次分析将会采用以下的处理方式：针对数据为空值的情况，如果该特征数据缺失情况低于 10%，则结合该特征的重要性进行综合判断。如果字段重要性较低，则考虑直接删除，如果字段重要性较高，则进行插值法或者采用数据均值进行填补。 导入依赖，并设置中文显示：

代码语言：javascript复制

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

%matplotlib inline
font = {
    'family':'SimHei',
    'weight':'bold',
    'size':12
}
matplotlib.rc("font", **font)
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False

导入非洲通讯产品销售数据.xlsx数据并查看SalesData：

代码语言：javascript复制

salesData = pd.read_excel("./非洲通讯产品销售数据.xlsx",engine='openpyxl', sheet_name = "SalesData")
salesData

输出为：

导入非洲通讯产品销售数据.xlsx数据并查看SalespersonData：

代码语言：javascript复制

salespersonData = pd.read_excel("./非洲通讯产品销售数据.xlsx",engine='openpyxl', sheet_name = "SalespersonData")
salespersonData

输出为：

查看SalesData有无缺失值和重复值：

代码语言：javascript复制

# 对第一张表进行处理
salesData.info() # 无缺失值

输出为：

代码语言：javascript复制

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1056 entries, 0 to 1055
Data columns (total 7 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   日期      1056 non-null   datetime64[ns]
 1   国家      1056 non-null   object        
 2   城市      1056 non-null   object        
 3   地区      1056 non-null   object        
 4   服务分类    1056 non-null   object        
 5   销售额     1056 non-null   float64       
 6   利润      1056 non-null   float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2), object(4)
memory usage: 57.9  KB

查看有无重复值

代码语言：javascript复制

salesData.duplicated().sum()

输出为：

代码语言：javascript复制

查看salespersonData有无缺失值和重复值：

代码语言：javascript复制

salespersonData.info()

输出为：

代码语言：javascript复制

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 160 entries, 0 to 159
Data columns (total 7 columns):
 #   Column                  Non-Null Count  Dtype         
---  ------                  --------------  -----         
 0   日期                      160 non-null    datetime64[ns]
 1   销售经理                    160 non-null    object        
 2   地区                      160 non-null    object        
 3   销售合同                    160 non-null    int64         
 4   成交率                     160 non-null    float64       
 5   Unnamed: 5              0 non-null      float64       
 6   备注：本表格中“销售合同”为“已成交合同”。  0 non-null      float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(3), int64(1), object(2)
memory usage: 8.9  KB

查看重复值

代码语言：javascript复制

salespersonData.duplicated().sum()

输出为：

代码语言：javascript复制

发现表salesData和salespersonData无重复值

1.1.2 统计各年度各国销售额数据&计算同比增长率

因为统计的是各年度的销售额数据，所有需要对“日期”列进行拆分，取出年份:

代码语言：javascript复制

# 先对日期列进行处理
year = salesData.loc[:, "日期"].astype("str").str.split("-", expand = True)[0]
year

输出为：

备注：上面代码中对时间数据进行处理，用时间类型会更好一些，所以转变成字符串的方式未必最佳

代码语言：javascript复制

year_data = salesData.loc[:, ["国家", "地区", "服务分类", "销售额", "利润"]]
year_data["年份"] = year
year_data

输出为：

按照不同年份求各地区的销售额

代码语言：javascript复制

# 按照不同年份求各地区的销售额
year_area_sale = year_data.groupby(["年份", "地区"])["销售额"].sum()
year_area_sale.to_csv("./year_area_sale.csv")
year_area_sale

输出为：

通过groupby函数对[“年份”， “国家"]进行分组，对”销售额“进行求和

代码语言：javascript复制

year_cou_sale = year_data.groupby(["年份", "国家"])["销售额"].sum()
year_cou_sale.to_csv("./year_cou_sale.csv")
year_cou_sale

输出为：

计算出各年度各国销售额数据的同比增长率

同比增长率=(今年销售额-去年销售额)/去年销售额代码语言：javascript复制

# 各年度各国的销售额的同比增长率
task1 = pd.read_csv("./year_cou_sale.csv")
task1

输出为：

计算同比增长率

代码语言：javascript复制

temp = pd.merge(task1[task1.loc[:, "年份"] == 2017], task1[task1.loc[:, "年份"] == 2018], how="inner", left_on = "国家", right_on = "国家")
temp = pd.merge(temp, task1[task1.loc[:, "年份"] == 2019] ,how="inner", left_on = "国家", right_on = "国家")
temp = pd.merge(temp, task1[task1.loc[:, "年份"] == 2020] ,how="inner", left_on = "国家", right_on = "国家")
temp.drop(["年份_x", "年份_y"], axis = 1, inplace=True)
temp.columns = ["国家", "2017销售额", "2018销售额", "2019销售额", "2020销售额"]
temp
temp["2017-2018销售额同比增长率"] = (temp["2018销售额"] - temp["2017销售额"]) / temp["2017销售额"]
temp["2018-2019销售额同比增长率"] = (temp["2019销售额"] - temp["2018销售额"]) / temp["2018销售额"]
temp["2019-2020销售额同比增长率"] = (temp["2020销售额"] - temp["2019销售额"]) / temp["2019销售额"]
temp
temp.to_csv("./各年份各国家的销售额同比增长率.csv")
temp

输出为：

共51个国家

1.1.3显示2020年度销售额Top3的国家及其年增长率

通过sort_values函数对”2020销售额“数据进行降序排序，取出Top3

代码语言：javascript复制

# 展示2020年年度销售额前3名的国家及其年增长率
temp.loc[:, ["国家", "2020销售额", "2019-2020销售额同比增长率"]].sort_values("2020销售额", ascending = False).head(3)

输出为：

1.1.4 统计各年度各国利润数据&计算同比增长率

通过groupby函数对[“年份”， “国家"]进行分组，对”利润“进行求和

代码语言：javascript复制

year_cou_pro = year_data.groupby(["年份", "国家"])["利润"].sum()
year_cou_pro.to_csv("./year_cou_pro.csv")
year_cou_pro

输出为：

代码语言：javascript复制

task2 = pd.read_csv("./year_cou_pro.csv")
task2

输出为：

计算出各年度各国利润数据的同比增长率

代码语言：javascript复制

temp2 = pd.merge(task2[task2.loc[:, "年份"] == 2017], task2[task2.loc[:, "年份"] == 2018], how="inner", left_on = "国家", right_on = "国家")
temp2 = pd.merge(temp2, task2[task2.loc[:, "年份"] == 2019] ,how="inner", left_on = "国家", right_on = "国家")
temp2 = pd.merge(temp2, task2[task2.loc[:, "年份"] == 2020] ,how="inner", left_on = "国家", right_on = "国家")
temp2.drop(["年份_x", "年份_y"], axis = 1, inplace=True)
temp2.columns = ["国家", "2017利润", "2018利润", "2019利润", "2020利润"]
# temp2
temp2["2017-2018利润同比增长率"] = (temp2["2018利润"] - temp2["2017利润"]) / temp2["2017利润"]
temp2["2018-2019利润同比增长率"] = (temp2["2019利润"] - temp2["2018利润"]) / temp2["2018利润"]
temp2["2019-2020利润同比增长率"] = (temp2["2020利润"] - temp2["2019利润"]) / temp2["2019利润"]
temp2.to_csv("./各年份各国家的利润同比增长率.csv")
temp2

输出为：

1.1.5统计各年度各服务分类销售额数据&计算同比增长率

通过groupby函数对[“年份”， “服务分类"]进行分组，对”销售额“进行求和

代码语言：javascript复制

year_sor_sale = year_data.groupby(["年份", "服务分类"])["销售额"].sum()
year_sor_sale.to_csv("./year_sor_sale.csv")
year_sor_sale

输出为：

代码语言：javascript复制

task3 = pd.read_csv("./year_sor_sale.csv")
task3

输出为：

计算出各年度各服务分类销售额数据的同比增长率

代码语言：javascript复制

temp3 = pd.merge(task3[task3.loc[:, "年份"] == 2017], task3[task3.loc[:, "年份"] == 2018], how="inner", left_on = "服务分类", right_on = "服务分类")
temp3 = pd.merge(temp3, task3[task3.loc[:, "年份"] == 2019] ,how="inner", left_on = "服务分类", right_on = "服务分类")
temp3 = pd.merge(temp3, task3[task3.loc[:, "年份"] == 2020] ,how="inner", left_on = "服务分类", right_on = "服务分类")
temp3.drop(["年份_x", "年份_y"], axis = 1, inplace=True)
temp3.columns = ["服务分类", "2017销售额", "2018销售额", "2019销售额", "2020销售额"]
temp3["2017-2018销售额同比增长率"] = (temp3["2018销售额"] - temp3["2017销售额"]) / temp3["2017销售额"]
temp3["2018-2019销售额同比增长率"] = (temp3["2019销售额"] - temp3["2018销售额"]) / temp3["2018销售额"]
temp3["2019-2020销售额同比增长率"] = (temp3["2020销售额"] - temp3["2019销售额"]) / temp3["2019销售额"]
temp3.to_csv("./各年份各服务分类的销售额同比增长率.csv")
temp3

输出为：

1.1.6统计各年度各服务分类利润数据&计算同比增长率

通过groupby函数对[“年份”， “服务分类"]进行分组，对”利润“进行求和

代码语言：javascript复制

year_sor_pro = year_data.groupby(["年份", "服务分类"])["利润"].sum()
year_sor_pro.to_csv("./year_sor_pro.csv")
year_sor_pro

输出为：

加载数据：

代码语言：javascript复制

task4 = pd.read_csv("./year_sor_pro.csv")
task4

输出为：

计算出各年度各服务分类销售额数据的同比增长率

代码语言：javascript复制

temp4 = pd.merge(task4[task4.loc[:, "年份"] == 2017], task4[task4.loc[:, "年份"] == 2018], how="inner", left_on = "服务分类", right_on = "服务分类")
temp4 = pd.merge(temp4, task4[task4.loc[:, "年份"] == 2019] ,how="inner", left_on = "服务分类", right_on = "服务分类")
temp4 = pd.merge(temp4, task4[task4.loc[:, "年份"] == 2020] ,how="inner", left_on = "服务分类", right_on = "服务分类")
temp4.drop(["年份_x", "年份_y"], axis = 1, inplace=True)
temp4.columns = ["服务分类", "2017利润", "2018利润", "2019利润", "2020利润"]
temp4["2017-2018利润同比增长率"] = (temp2["2018利润"] - temp2["2017利润"]) / temp2["2017利润"]
temp4["2018-2019利润同比增长率"] = (temp2["2019利润"] - temp2["2018利润"]) / temp2["2018利润"]
temp4["2019-2020利润同比增长率"] = (temp2["2020利润"] - temp2["2019利润"]) / temp2["2019利润"]
temp4.to_csv("./各年份各服务分类的利润同比增长率.csv")
temp4

输出为：

1.2.1统计各地区，国家有关服务分类销售额和利润数据

代码语言：javascript复制

job2 = salesData.loc[:, ["国家", "地区", "服务分类", "销售额", "利润"]]
job2

输出为：

通过groupby函数对[“地区”, “国家”, “服务分类”]进行分组，分别求出"销售额"和”利润“的总和

代码语言：javascript复制

a = job2.groupby(["地区", "国家", "服务分类"])["销售额"].sum()
a

输出为：

代码语言：javascript复制

b = job2.groupby(["地区", "国家", "服务分类"])["利润"].sum()
b

输出为：

1.2.2展示各地区有关服务分类利润数据

合并销售额和利润

代码语言：javascript复制

a = pd.DataFrame(a)
b = pd.DataFrame(b)
a["利润"] = b["利润"].values
a.to_csv("./各地区各国家有关服务分类销售额和利润数据.csv")
a

输出为：

1.3.1统计各个销售经理的成交合同数和成交率

代码语言：javascript复制

salespersonData

输出为：

通过对列”销售经理“进行分组，求出”销售合同“的总和

代码语言：javascript复制

set(salespersonData.loc[:, "销售经理"].values)

输出为：

代码语言：javascript复制

total_sus = salespersonData.groupby(["销售经理"])["销售合同"].sum()
total_sus

输出为：

因为“销售合同”为“已成交合同”。我们可以通过销售经理在某地区某日期的成就率，求出该时销售经理的总销售合同即以成交的合同和非成交的合同，再通过成交合同比上总合同数求出该经理的成交率：

代码语言：javascript复制

job3 = salespersonData.loc[:, ["销售经理", "销售合同", "成交率"]]
job3

输出为：

代码语言：javascript复制

job3["合同数"] = job3["销售合同"] / job3["成交率"]
job3["合同数"] = job3["合同数"].astype("int")
job3

输出为：

代码语言：javascript复制

total = job3.groupby(["销售经理"])["合同数"].sum()
total

输出为：

代码语言：javascript复制

man_rate = pd.concat([total, total_sus], axis = 1)
man_rate

输出为：

代码语言：javascript复制

man_rate["成交率"] = man_rate["销售合同"] / man_rate["合同数"]
man_rate

输出为：

1.3.2展示销售经理成交合同数Top3的数据

通过sort_values函数对列"销售合同"进行排序

代码语言：javascript复制

man_rate.sort_values("销售合同", ascending = False).head(3)

输出为：

代码语言：javascript复制

man_rate.to_csv("./各经理的成交率.csv")
man_rate

输出为：

1.4.1对数据进行预处理及编码，给出明确的预测模型

对列”日期“进行处理，计算出该日期属于第几季度

代码语言：javascript复制

# 获取年份列
year = salesData.loc[:, "日期"].astype("str").str.split("-", expand = True)[0]
year

输出为：

代码语言：javascript复制

# 获取月份
month = salesData.loc[:, "日期"].astype("str").str.split("-", expand = True)[1]
month

输出为：

获得季度

代码语言：javascript复制

quarter = []
for i in list(month.values):
    q = (int(i) - 1) // 3   1
    quarter.append(q)
" ".join([str(i) for i in quarter])

输出为：

代码语言：javascript复制

year_quarter = salesData.loc[:, ["地区", "国家", "服务分类", "销售额", "利润"]]
year_quarter["年度"] = year
year_quarter["季度"] = quarter
year_quarter

输出为：

通过对[“年度”, “季度”, “地区”, “国家”, “服务分类”]进行分组，求出”销售额"和”利润“总值

代码语言：javascript复制

sale = year_quarter.groupby(["年度", "季度", "地区", "国家", "服务分类"])["销售额"].sum()
sale = pd.DataFrame(sale)
sale

输出为：

代码语言：javascript复制

profit = year_quarter.groupby(["年度", "季度", "地区", "国家", "服务分类"])["利润"].sum()
profit = pd.DataFrame(profit)
profit

输出为：

代码语言：javascript复制

# 拼接销售额与利润
sale["利润"] = profit["利润"].values
sale.to_csv("./第一题.csv")
sale

输出为：

代码语言：javascript复制

# 查看保存的数据
n1 = pd.read_csv("./第一题.csv")
n1

输出为：

获取第一季度数据

代码语言：javascript复制

forecast_data = n1[n1.loc[:, "季度"] == 1] # 拿出第一季度
forecast_data

输出为：

因为列”地区“，”国家“，”服务分类"中存在汉字，而逻辑回归只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据（其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字，但是sklearn中规定必须导入数值型）。然而在现实中，许多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的。比如说，学历的取值可以是[“小学”，“初中”，“高中”，“大学”]，付费方式可能包含[“支付宝”，“现金”，“微信”]等等。在这种情况下，为了让数据适应算法和库，我们必须将数据进行编码，即是说，将文字型数据转换为数值型。这里我们采用preprocessing.LabelEncoder将汉字进行编码

代码语言：javascript复制

#　对列地区，国家，服务分类　进行编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
y1 = forecast_data.loc[:, "地区"] # 要输入的是标签，不是特征矩阵，所以允许一维数据
y2 = forecast_data.loc[:, "国家"]
y3 = forecast_data.loc[:, "服务分类"]

le1 = LabelEncoder() # 实例化
le1 = le1.fit(y1) # 导入数据
label1 = le1.transform(y1) # transform接口调取结果
forecast_data.loc[:,"地区"] = label1

le2 = LabelEncoder() # 实例化
le2 = le2.fit(y2) # 导入数据
label2 = le2.transform(y2) # transform接口调取结果
forecast_data.loc[:,"国家"] = label2

le3 = LabelEncoder() # 实例化
le3 = le3.fit(y3) # 导入数据
label3 = le3.transform(y3) # transform接口调取结果
forecast_data.loc[:,"服务分类"] = label3

forecast_data

输出为：

备注：这里的警告问题可以参考博客https://blog.csdn.net/weixin_42575020/article/details/98846427

代码语言：javascript复制

from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR # 逻辑回归
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score # 精确性分数


X1 = forecast_data.loc[:, ["年度", "地区", "国家", "服务分类", "利润"]]
X1
X2 = forecast_data.loc[:, ["年度", "地区", "国家", "服务分类", "销售额"]]
X2

输出为：

建模

正则化是用来防止模型过拟合的过程，常用的有L1正则化和L2正则化两种选项penalty：可以输入”l1“或者”l2“来指定使用哪一种正则化方式，不填写默认使用”l2“，注意：若选择”l1“正则化，参数solver仅能够使用的求解方式”liblinear“和”sage“ C：C正则化强度的倒数，必须是一个大于0的浮点数，不填写默认是1.0，即默认正则化与损失函数的比值是1：1，C越小，损失函数会越小，模型对损失函数的惩罚越重，正则化的效果越强，参数θ会逐渐被压缩得越来越小。 L1正则化和L2正则化虽然都可以控制过拟合，但它们的效果并不相同。当正则化强度逐渐增大（即C逐渐变小），参数θ 的取值会逐渐变小，但L1正则化会将参数压缩为0，L2正则化只会让参数尽量小，不会取到0。

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y = forecast_data.loc[:, "销售额"]
y2 = forecast_data.loc[:, "利润"]

lrl1 = LR(penalty = "l1", solver = "liblinear", C = 0.5, max_iter = 1000)
lrl2 = LR(penalty = "l1", solver = "liblinear", C = 0.5, max_iter = 1000)

# 逻辑回归的重要属性coef_, 查看某个特征所对应的参数
lrl1 = lrl1.fit(X1, y.astype("int"))
lrl2 = lrl2.fit(X2, y2.astype("int"))

1.4.2预测2021年第一季度各个地区，国家，服务分类的销售额和利润

通过模型预测2021年第一季度各个地区，国家，服务分类的销售额和利润

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X_test1 = X1
X_test1["年度"] = [2021 for i in range(X1.shape[0])]
X_test1

输出为：

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X_test2 = X2
X_test2

输出为：

查看预测结果：

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lrl_pro1 = lrl1.predict(X_test1)
lrl_pro1[0:5]

输出为：

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lrl_pro2 = lrl2.predict(X_test2)
lrl_pro2[0:5]

输出为：

代码语言：javascript复制

X_test =  X_test1.loc[:, ["年度", "地区", "国家", "服务分类"]]
X_test

输出为：

代码语言：javascript复制

X_test["预测销售额"] = lrl_pro1
X_test["预测利润"] = lrl_pro2
X_test

输出为：

代码语言：javascript复制

X_test["地区"] = le1.inverse_transform(label1)
X_test["国家"] = le2.inverse_transform(label2)
X_test["服务分类"] = le3.inverse_transform(label3)
X_test

输出为：

代码语言：javascript复制

X_test.drop_duplicates(inplace=True)
X_test.index = range(X_test.shape[0])
X_test

输出为：

1.4.3展示地区，国家，服务分类销售额预测的最大值

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X_test.to_csv("./2021年第一季度预测.csv")
X_test.sort_values("预测销售额", ascending = False).head(1)

输出为：

任务2：可视化展示及分析

2.1.1绘制非洲各国产品销售地图

利用Tableau绘制非洲各国产品销售地

由绘制出的非洲各国产品销售地图可知，Neiger、BurkinaFaso、Zimbia等几个国家的利润严重亏损、没有盈利能力而处于非洲中部的一些国家如Congo、Centra以及南非的Swailand等国家有高额利润。

2.1.2绘制非洲各国产品销售额和利润数据图表

其中颜色深浅表示利润，发现国家South Africa的销售额和利润都显著高于其他，而Coted’lvoire的销售额排第四，但是却处于严重的亏损状态，建议降低成本、费用，下移保本点，指定目标战略、政策规划，降低固定工资部分，加大弹性工资部分，提提升人效。

2.2.1绘制各服务分类的销售额和利润的年增长率

其中Commercial服务，三年来利润持续下降，而Public在2019-2020年度显著提升。

其中Public在2019-2020年度销售额有明显提升，与该年度的利润增长相符合

2.2.2绘制各服务分类的销售额和利润的季度增长率

2.3绘制2021年第一季度各服务分类的销售额和利润预测值的图标

2.4绘制销售经理销售合同数Top5

2.5绘制国家销售额后10名

2.6.1设计数字大屏

2.6.1分析公司产品销售情况和盈利能力，并给出指导建议

对企业来说，从事经营活动最大的目的就是赚取利润并维持企业不断地发展。因此对盈利能力的分析就显得尤为重要，要想获取利润，持续稳定的经营与发展是基础，而获取利润优势是企业持续发展的保证。从盈利的角度来看，应着重对那些低销售额高利润的地区加大产品推广，对那些高销售额负利润的地区，应调整经营思路，提高企业收益水平。从不同地区收益情况以及年份季度分析出，对于服务类型说，Commercial类型的服务需求量逐年放缓，说明该类型的服务已达到饱和，应着重于产品的售后服务，适量减少该类型的生产量。充分利用媒体设备，将产品需求量较少的产品广播宣传，调查当地用户习惯，有针对性的改良不同类型的产品在该地区的适应性。在非洲东部地区有高销售额和高收益，其他地区应该多向该地区学习。控制成本，实现利润最大化，使企业在竞争中立于不败之地。

正则表达式数据分析

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泰迪杯A题通讯产品销售和盈利能力分析一等奖作品

泰迪杯A题通讯产品销售和盈利能力分析一等奖作品

1. A 题 通讯产品销售和盈利能力分析 简介

一、背景

二、目标

三、任务

任务 1 数据分析与预测

任务 2 可视化展示和撰写分析报告

四、关于竞赛成果提交的说明

2. 一等奖作品分享

摘要

目录

正文

任务一：数据分析与预测

1.1.1 缺失值重复值处理和说明

1.1.2 统计各年度各国销售额数据&计算同比增长率

1.1.3显示2020年度销售额Top3的国家及其年增长率

1.1.4 统计各年度各国利润数据&计算同比增长率

1.1.5统计各年度各服务分类销售额数据&计算同比增长率

1.1.6统计各年度各服务分类利润数据&计算同比增长率

1.2.1统计各地区，国家有关服务分类销售额和利润数据

1.2.2展示各地区有关服务分类利润数据

1.3.1统计各个销售经理的成交合同数和成交率

1.3.2展示销售经理成交合同数Top3的数据

1.4.1对数据进行预处理及编码， 给出明确的预测模型

1.4.2预测2021年第一季度各个地区，国家，服务分类的销售额和利润

1.4.3展示地区，国家，服务分类销售额预测的最大值

任务2：可视化展示及分析

2.1.1绘制非洲各国产品销售地图

2.1.2绘制非洲各国产品销售额和利润数据图表

2.2.1绘制各服务分类的销售额和利润的年增长率

2.2.2绘制各服务分类的销售额和利润的季度增长率

2.3绘制2021年第一季度各服务分类的销售额和利润预测值的图标

2.4绘制销售经理销售合同数Top5

2.5绘制国家销售额后10名

2.6.1设计数字大屏

2.6.1分析公司产品销售情况和盈利能力，并给出指导建议

1. A 题通讯产品销售和盈利能力分析简介

1.4.1对数据进行预处理及编码，给出明确的预测模型