《大数据技术在财务中的应用》课件 6.5 利用线性回归创建本量利分析模型_第1页
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项目六搭建财务初阶应用模型任务五利用线性回归，创建本量利分析模型

利用线性回归，创建本量利分析模型线性回归（LinearRegression）是广泛应用的数据分析方法。用于确定变量之间线性关系的广泛应用数据分析方法。通过建立数学模型，找到最佳拟合直线，实现因变量对自变量的合理预测与分析。线性回归可精准计算固定成本和变动成本，完成成本性态的科学划分。基于本量利分析理论，利用线性回归计算固定成本和变动成本数据，结合产品单价，可准确计算保本点销售量和保利点销售量。

利用线性回归，创建本量利分析模型业务场景：为加强成本控制和提升运营效率，智融创想集团拟基于本量利分析，测算保本点与保利点，明确达到盈亏平衡以及实现目标利润所需的销售量，其1-12月份的产量和总成本数据，如右表所示。导入所需模块：从scikit-learn库的linear_model模块中，导入LinearRegression类，用于构建线性回归模型。导入pandas模块，用于数据处理。导入matplotlib.pyplot用于绘制可视化图表。利用线性回归，创建本量利分析模型将“6-51-12月份产量和总成本数据.xlsx”文件存放到Python程序所在路径下，读取产量和总成本相关的数据（也可以使用绝对路径）。利用线性回归，创建本量利分析模型为了进行线性回归分析，首先需要从数据集df中提取自变量和因变量。自变量“产量”，将用于预测因变量“总成本”。利用线性回归，创建本量利分析模型创建线性回归模型并初始化。使用model.fit(X,y)拟合数据，学习产量与总成本的线性关系。通过intercept_获取固定成本。通过coef_[0]获取单位变动成本。。利用线性回归，创建本量利分析模型调用model.score(X,y)方法，计算决定系数R²值，R²值衡量了回归模型对观测数据的拟合程度，其取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合效果越好。利用线性回归，创建本量利分析模型对成本性态分析进行可视化分析，方便直观观察产量与总成本之间的关系。利用线性回归，创建本量利分析模型对成本性态分析进行可视化分析，方便直观观察产量与总成本之间的关系。（图例为上页任务的输出结果）利用线性回归，创建本量利分析模型通过本量利分析，计算保本点销售量，即收入等于总成本的销售量。利用线性回归，创

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