1. 研究目的与意义
1.1背景
广告支出与销售收入，两者的关系一直备受企业的关注。只有在广告支出与销售收入达到均衡的情况下，企业才会获得持续的盈利和发展，从而获得一定的市场竞争优势。尤其是近年来随着电商平台推出了各种数字营销方案，那么电商投入这些广告后，究竟能给企业增加多少收益，需要探索以往广告费和销售收入的关系，通过预支广告费预测未来销售收入。
1.2目的及意义
2. 研究内容与预期目标
主要研究内容：
主要研究电商行业投入广告后，能给企业增加多少收入，利用线性回归相关算法，建立销售收入的预测模型，并图形化显示。
目标：
3. 研究方法与步骤
研究方法：
本课题主要是使用python的数据分析，使用线性回归中的最小二乘法来研究。
步骤：
4. 参考文献
[1] 嵩天,礼欣,黄天羽. Python 语言程序设计基础[M].第2版.北京:高等教育出版社,2017.2[2] 王浩,袁琴,张明慧. Python数据分析案例实战[M].北京:人民邮电出版社,2020.7[3] 黑马程序员.MySQL数据库原理、设计与应用[M].北京:清华大学出版社,2019.4[4] 王珊,萨诗煊.数据库系统概论[M].第5版.北京:高等教育出版社,2014.9[5] 董付国.Python数据分析、挖掘与可视化[M].北京:人民邮电出版社,2020[6] 邹盛荣.UML面向对象需求分析与建模教程[M].第2版.北京:科学出版社,2019.1
5. 工作计划
1、第1-2 周，前期准备阶段，学习完成项目所需的知识；2、第3-4周，完成需求规格说明书；3、第5-6周，概要设计，完成概要设计说明书；4、第7-8周， 详细设计，完成详细设计说明书；5、第9-11周 编码，调试；6、第12周 测试；7、第13-15周 整理文档，准备答辩材料；
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
