智能机器人特惠活动

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设我们有一个历史销售数据的DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', ...],
    'sales': [100, 150, 200, ...]
})

# 将日期转换为时间序列格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data.set_index('date', inplace=True)

# 使用线性回归模型预测未来销售趋势
model = LinearRegression()
X = (data.index - data.index.min()).days.values.reshape(-1, 1)
y = data['sales'].values
model.fit(X, y)

# 预测未来30天的销售量
future_days = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=31, closed='right')
future_X = (future_days - data.index.min()).days.values.reshape(-1, 1)
predicted_sales = model.predict(future_X)

print("未来30天的预测销售量:", predicted_sales)