利用业绩数据评价公司未来发展用Python建模代码

利用业绩数据预测公司未来发展前景可以采用时间序列分析或者机器学习模型，这里我们简单演示一下如何用Python中的`pandas`, `numpy`以及基于线性回归的基础模型作为例子。首先，假设你已经有了公司的历史财务数据，包括收入、利润等指标。

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据（这里假设数据文件名是'data.csv')
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理，例如填充缺失值、归一化等
data.fillna(method='ffill', inplace=True)  # 填充缺失值，你可以选择更适合的方法
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])  # 将日期转换为datetime类型
data.set_index('date', inplace=True)  # 设置日期为索引

# 提取特征和目标变量
X = data[['revenue', 'profit']]
y = data['future_growth']

# 划分训练集和测试集
split_date = '2020-01-01'  # 这里是划分点，可以根据实际情况调整
train_data = data[:split_date]
test_data = data[split_date:]

X_train, y_train = train_data.drop('future_growth', axis=1), train_data['future_growth']
X_test, y_test = test_data.drop('future_growth', axis=1), test_data['future_growth']

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测未来增长
predictions = model.predict(X_test)

# 结果评估
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型R²分数: {score}")

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