帮我用python写一个行业预测分析的代码

好的，下面是一个简单的行业预测分析的 Python 代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据，假设数据集包含时间、销售额、客流量和广告费用
data = pd.read_csv('data.csv')

# 对数据进行预处理，例如去除重复行、缺失值等
data = data.drop_duplicates()
data = data.dropna()

# 将时间戳转换为 datetime 类型
data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])

# 按照月份进行聚合，计算每月销售额、客流量和广告费用的平均值
monthly_data = data.groupby(pd.Grouper(key='timestamp', freq='M')).mean()

# 将每月销售额、客流量和广告费用作为特征，将下一月销售额作为标签
X = monthly_data[['sales', 'traffic', 'advertising']]
y = monthly_data['sales'].shift(-1)

# 划分训练集和测试集
split_index = int(len(X) * 0.8)
X_train, y_train = X[:split_index], y[:split_index]
X_test, y_test = X[split_index:], y[split_index:]

# 创建线性回归模型并进行训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 使用模型进行预测，并计算评估指标（例如均方误差）
y_pred = model.predict(X_test)
mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)

# 输出预测结果和评估指标
print('预测结果：', y_pred)
print('均方误差：', mse)

以上代码实现了以下功能：

1. 读取数据集，假设数据集包含时间、销售额、客流量和广告费用。
2. 对数据进行预处理，例如去除重复行、缺失值等。
3. 将时间戳转换为 datetime 类型。
4. 按照月份进行聚合，计算每月销售额、客流量和广告费用的平均值。
5. 将每月销售额、客流量和广告费用作为特征，将下一月销售额作为标签。
6. 划分训练集和测试集。
7. 创建线性回归模型并进行训练。
8. 使用模型进行预测，并计算评估指标（例如均方误差）。
9. 输出预测结果和评估指标。

以上代码仅作为示例，实际情况中需要根据具体需求进行修改和优化。