某销售公司将库存占用资金情况、广告投入的费用、员工薪酬以及销售额等方面的数据作了汇总,该公司试图根据这些数据找到销售额与其他变量之间的关系，以便进行销售额预测并为工作决策提供参考依据。 (1) 通过python\matlan\R读取数据库文件或csv文件 (pandas) (2) 对获取得到的数据进行分析 1). 是否线性关系？请画出各自变量与因变量的散点图； 2). 建立并给出销售额的回归模型；给出各回归系数的95%的置信区间 3). 计算回归的拟合优度判定系数(多重可决系数) 4). 对回归方程做F检验，检验线性回归的显著性 5). 如果未来某月库存资金额为150万元，广告投入预算为45万元，员工薪酬总额为27万元，试根据建立的回归模型预测该月的销售额。 占用资金、广告投入、员工薪酬、销售额（单位：万元） 第n个月 库存资金额(x1) 广告投入(x2) 员工薪酬总额(x3) 销售额(y) 1 75.2 30.6 21.1 1090.4 2 77.6 31.3 21.4 1133.7 3 80.7 33.9 22.9 1242.1 4 76 29.6 21.4 1003.2 5 79.5 32.5 21.5 1283.2 6 81.8 27.9 21.7 1012.2 7 98.3 24.8 21.5 1098.8 8 67.7 23.6 21 826.3 9 74 33.9 22.4 1003.3 10 151 27.7 24.7 1554.6 11 90.8 45.5 23.2 1199 12 102.3 42.6 24.3 1483.1 13 115.6 40 23.1 1407.1 14 125 45.8 29.1 1551.3 15 137.8 51.7 24.6 1601.2 16 175.6 67.2 27.5 2311.7 17 155.2 65 26.5 2126.7 18 174.3 65.4 26.8 2256.5

好的，让我来回答您的问题。

(1) 通过 Python/pandas 读取数据库文件或 csv 文件：

可以使用 pandas 的 `read_csv()` 函数来读取 csv 文件。例如，假设文件名为 `data.csv`，可以使用以下代码读取该文件：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

如果您的数据存储在数据库中，则可以使用 Python 的数据库 API（如 `sqlite3`、`psycopg2` 等）连接到数据库，并使用 SQL 查询语句从数据库中检索数据。然后，将检索到的数据转换为 pandas DataFrame，以便进行分析。

(2) 对获取得到的数据进行分析

1. 是否线性关系？请画出各自变量与因变量的散点图。

可以使用 matplotlib 库来绘制散点图。以下是绘制占用资金与销售额之间散点图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['x1'], df['y'])
plt.xlabel('库存资金额')
plt.ylabel('销售额')
plt.show()

您可以按照相同的方式绘制其他变量与销售额之间的散点图，以便检查它们之间是否存在线性关系。

2. 建立并给出销售额的回归模型；给出各回归系数的 95% 的置信区间。

可以使用 statsmodels 库来建立线性回归模型。以下是使用 `statsmodels.formula.api` 模块建立销售额的回归模型的示例代码：

import statsmodels.formula.api as smf

model = smf.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=df).fit()
print(model.summary())

上述代码中，`y` 表示因变量，`x1`、`x2` 和 `x3` 分别表示自变量。`ols()` 函数的第一个参数是一个公式字符串，指定模型的形式。`data` 参数是一个 DataFrame，指定要用于拟合模型的数据。`fit()` 方法返回一个 `RegressionResults` 对象，其中包含有关拟合模型的有用信息，例如回归系数、置信区间和拟合优度等。

调用 `summary()` 方法可以打印出有关模型的详细信息，包括回归系数、标准误差、置信区间、F 统计量、p 值等。

3. 计算回归的拟合优度判定系数（多重可决系数）。

可以使用 `rsquared` 属性计算 R 平方值。例如，以下代码计算 R 平方值：

print('R squared:', model.rsquared)

4. 对回归方程做 F 检验，检验线性回归的显著性。

可以使用 `f_pvalue` 属性计算 F 统计量的 p 值。例如，以下代码计算 F 统计量的 p 值：

print('F p-value:', model.f_pvalue)

如果 p 值小于给定的显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝零假设，即线性回归显著。

5. 如果未来某月库存资金额为 150 万元，广告投入预算为 45 万元，员工薪酬总额为 27 万元，试根据建立的回归模型预测该月的销售额。

可以使用 `predict()` 方法根据建立的回归模型预测销售额。例如，以下代码预测库存资金额为 150 万元、广告投入预算为 45 万元、员工薪酬总额为 27 万元时的销售额：

new_data = {'x1': 150, 'x2': 45, 'x3': 27}
print('预测销售额:', model.predict(new_data))

以上就是对您问题的回答，希望对您有所帮助。