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电子商务之价格优化算法：线性回归：价格优化策略实施
1 电子商务之价格优化算法：线性回归：价格优化策略实施
1.1 引言
1.1.1 电子商务价格优化的重要性
在电子商务领域，价格优化是提升竞争力、增加销售额和利润的关键策略。
随着市场动态变化和消费者行为的多样化，传统的定价方法已难以满足需求。
价格优化算法通过分析大量数据，如历史销售记录、市场趋势、竞争对手定价
等，帮助商家动态调整价格，以达到最佳销售效果。线性回归作为统计学和机
器学习中的一种基本算法，因其简单性和解释性，在价格优化中扮演着重要角
色。
1.1.2 线性回归在价格优化中的应用
线性回归模型可以用来预测商品价格与销售量之间的关系。通过收集商品
在不同价格下的销售数据，我们可以训练一个线性回归模型，以预测在特定价
格点上的预期销售量。这有助于商家理解价格变动对销售的影响，从而制定更
有效的定价策略。
1.1.2.1 示例：使用 Python 和线性回归预测销售量
假设我们有以下数据集，记录了某商品在不同价格下的销售量：
价格（元）
销售量（件）
100
1000
120
900
140
800
160
700
180
600
200
500
我们将使用 Python 的 scikit-learn 库来构建一个线性回归模型，预测价格与
销售量的关系。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
#
创建数据集
data = {'价格': [100, 120, 140, 160, 180, 200],
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