Python数据分析与应用实例-财政收入预测分析
Python数据分析与应用教案Python数据分析实例市财政收入分析预测教案
Python数据分析与应用教案Python数据分析实例：市财政收入分析预测教案一、教学目标1. 理解Python数据分析的基本概念和方法。
2. 学习如何使用Python进行数据处理和分析。
3. 掌握Python数据分析实例：市财政收入分析预测的方法和技巧。
二、教学内容1. Python数据分析概述Python数据分析的基本概念Python数据分析的优势和应用领域2. 数据处理基础数据导入和导出数据清洗和预处理数据类型转换和数据集划分3. 数据分析方法描述性统计分析可视化分析关联分析聚类分析和分类分析4. Python数据分析实例：市财政收入分析预测数据收集和准备数据处理和预分析描述性统计分析和可视化预测模型建立和评估5. 实践操作安装和配置Python环境练习使用Python数据分析库（如Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等）完成市财政收入分析预测的实例项目三、教学方法1. 讲授法：讲解Python数据分析的基本概念、方法和技巧。
2. 案例教学法：通过市财政收入分析预测的实例项目，引导学生掌握Python 数据分析的操作步骤和应用。
3. 实践操作法：学生动手实践，安装和配置Python环境，使用Python数据分析库进行数据处理和分析。
四、教学评价1. 课堂参与度：学生参与课堂讨论和提问的积极性。
2. 练习完成情况：学生完成市财政收入分析预测实例项目的质量和准确性。
3. 课后作业：学生完成课后作业的情况和数据分析报告的质量。
五、教学资源1. 教材：Python数据分析与应用教程。
2. 课件：Python数据分析实例：市财政收入分析预测的PPT课件。
3. 数据集：市财政收入数据集。
4. Python环境：学生需要安装和配置Python环境，包括Python编程语言、Pandas库、Matplotlib库、Scikit-learn库等。
5. 编程工具：学生可以选择使用PyCharm、VSCode等编程工具进行代码编写和调试。
Python：Lasso方法、GM预测模型、神经网络预测模型之财政收入影响因素分析及预测
Python：Lasso⽅法、GM预测模型、神经⽹络预测模型之财政收⼊影响因素分析及预测问题重述通过研究，发现影响某市⽬前及未来地⽅财源的因素。
结合⽂中⽬标：（1）选择模型，找出影响财政收⼊的关键因素；（2）基于关键因素，选择预测⽅法、模型预测未来收⼊。
具体来讲本⽂分析了地⽅财政收⼊、增值税收⼊、营业税收⼊、企业所得税收⼊、个⼈所得税收⼊的影响因素并对未来两年采⽤灰⾊预测（GM(1,1)）并以已有年度序列训练神经⽹络（NN），再以得到的模型预测包括未来两年在内的所有年份收⼊的预测值，由此可以根据预测相⽐于实际值情况及未来收⼊变化作出相应的决策判断。
⽂中的操作流程步骤⾮常值得学习，思路很清晰（实际类似问题可类⽐此类框架）：1. 从统计局⽹站及各统计年鉴搜集该市财政收⼊及各类别收⼊相关数据；2. 数据预处理，得到建模⽤数据，构建LassoLars变量选择模型；3. 根据所选择变量建⽴单变量GM（1,1）Model预测该变量序列下年值，及根据所选变量（特征变量）及收⼊（类变量，标签变量）构建⼈⼯神经⽹络模型（训练模型）4. 将由GM（1,1）得到的个所选变量的预测值数据所得到的神经⽹络（模型预测），从⽽得到各种收⼊的预测值⽅法、模型及代码Lasso⽅法：线性回归的L1正则化通常称为Lasso回归,⼀般来说，对于⾼维的特征数据，尤其线性关系是稀疏的，我们会采⽤Lasso回归。
或者是要在⼀堆特征⾥⾯找出主要的特征，那么Lasso回归更是⾸选了。
Lasso回归的损失函数优化⽅法常⽤的有两种，坐标轴下降法和最⼩⾓回归法（Least Angle Regression）。
Lasso类采⽤的是坐标轴下降法，这⾥LassoLars模型采⽤的是最⼩⾓回归法。
详细介绍参见⽂末Ref。
1#导⼊使⽤的模块2import os3import numpy as np4import pandas as pd5from sklearn.linear_model import LassoLars6from sklearn.linear_model import Lasso7from keras.models import Sequential #有的同学可能会遇到 kernel died，restarting的问题，可参见我的另⼀⽚⽂章8from yers.core import Dense, Activation9import matplotlib.pyplot as plt10#import tensorflow as tf1112#13 filepath='../data/data1.csv'14 data=pd.read_csv(filepath)15 des=data.describe()16 r=des.T17 r=r[['min','max','mean','std']]18 np.round(r,2) # 保留2位⼩数,四舍六⼊五留双(五留双即遇五看五前⾯是偶数则保留，奇数进位)19#np.round([0.15,0.25,0.14,0.16],1) # array([0.2, 0.2, 0.1, 0.2])20 np.round(data.corr(method='pearson'),2) # method={'pearson','spearman','kendall'},计算相关系数，相关分析2122 model = LassoLars(alpha=1) # LASSO回归的特点是在拟合⼴义线性模型的同时进⾏变量筛选和复杂度调整，剔除存在共线性的变量23 model.fit(data.iloc[:,:data.shape[1]-1],data.iloc[:,data.shape[1]-1])24#pd.DataFrame(model.coef_,columns=['x%d' %i for i in np.arange(13)+1])25 model_coef=pd.DataFrame(pd.DataFrame(model.coef_).T)26 model_coef.columns=['x%d' %i for i in np.arange(13)+1]27 model_coef28#由系数表可知，系数值为零的要剔除，得到特征变量'x3','x5','x7','x11'GM-ModelGM-Model即灰⾊预测模型，灰⾊预测法是⼀种预测灰⾊系统的预测⽅法。
说明 python 处理业财数据的应用场景,并写出相应代码。
说明python处理业财数据的应用场景，并写出相应代码。
1.介绍Python是一种通用的编程语言，可在计算机科学中的许多领域中使用，其中包括财务分析与建模。
财务建模包括许多称为“数据挖掘”的技术，这些技术可用于扫描大规模的金融数据，以发现模式和关系。
Python的许多库和框架使其成为一种经济实用和灵活的工具，适合处理和分析财务数据。
在本文中，我们将探讨Python如何应用于处理和分析财务数据，并提供一些相关的代码示例。
2.特征分析Python中的Numpy、Pandas和SciPy等库提供了广泛的函数和数据结构，可用于分析大量的财务数据。
在Python中，我们可以使用这些库来计算中心趋势、方差、标准差、协方差等。
下面我们将通过一个简单的例子来演示如何使用Python进行特征分析。
首先，我们要导入Pandas库，以便可以从csv文件中读取数据，并且可以方便地处理数据。
其次，我们需要读取数据文件。
```import pandas as pddf=pd.read_csv('file.csv')```然后，我们将使用describe()函数来计算数据框中的各个特征，例如：平均值、标准差和四分位数等。
```df.describe()```在这里，我们可以看到df数据框的数据的相关信息，包括均值、标准差和四分位数等。
3.数据可视化在财务分析中，数据可视化是至关重要的一步。
使用Matplotlib 库，可以轻松地生成所有类型的绘图和图形，包括折线图、散点图和直方图等。
下面，我们通过一些代码示例来演示如何使用Matplotlib 库来创建与财务数据相关的图表。
首先，我们需要导入Matplotlib库，并使用以下代码生成一个简单的折线图：```import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineplt.plot(df['date'],df['open'],color='red')plt.title('股票开盘价变化图')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('开盘价')plt.show()```在这里，我们将日期作为x轴，开盘价作为y轴，在颜色为红色的曲线上绘制折线图。
自动化生成财务状况分析的Python方法
自动化生成财务状况分析的Python方法在当今数字化的时代，企业和个人对于财务管理的效率和准确性要求越来越高。
财务状况分析是评估一个实体财务健康状况的重要手段，但手动进行这项工作往往耗时费力且容易出错。
幸运的是，Python 这一强大的编程语言为我们提供了自动化生成财务状况分析的可能性，大大提高了工作效率和分析的准确性。
首先，让我们来了解一下为什么选择 Python 来进行财务状况分析的自动化。
Python 拥有丰富的库和工具，例如 Pandas、NumPy 和Matplotlib 等，这些库为数据处理、计算和可视化提供了强大的支持。
而且，Python 具有简洁易懂的语法，即使对于没有深厚编程基础的人来说，也相对容易学习和上手。
要实现自动化生成财务状况分析，第一步是获取财务数据。
这可能来自于各种数据源，如 Excel 表格、CSV 文件、数据库或者通过网络爬虫从网页上获取。
以 Excel 表格为例，我们可以使用 Pandas 库的｀read_excel` 函数来读取数据。
｀｀｀pythonimport pandas as pddata ＝ pdread_excel(＇your_filexlsx'）｀｀｀获取到数据后，接下来就是数据的清理和预处理。
财务数据可能存在缺失值、错误值或者格式不一致等问题。
我们可以使用 Pandas 的各种方法来处理这些情况。
例如，使用｀dropna` 函数删除包含缺失值的行或列，或者使用｀fillna` 函数填充缺失值。
｀｀｀python删除包含缺失值的行clean_data ＝ datadropna(）用特定值填充缺失值filled_data ＝ datafillna(0)｀｀｀在数据清理完成后，我们就可以进行财务指标的计算了。
常见的财务指标包括资产负债率、流动比率、净利润率等。
以资产负债率为例，其计算公式为：负债总额／资产总额。
｀｀｀pythondebt_ratio ＝ data'负债总额' ／ data'资产总额'｀｀｀对于多个财务指标的计算，我们可以将其封装成函数，以便重复使用。
自动化生成财务数据分析报告的Python技巧
自动化生成财务数据分析报告的Python技巧在当今数字化的商业世界中，财务数据的分析和报告对于企业的决策制定、绩效评估以及战略规划至关重要。
手动处理和分析大量的财务数据不仅耗时费力，还容易出现人为错误。
Python 作为一种强大而灵活的编程语言，为自动化生成财务数据分析报告提供了高效且便捷的解决方案。
Python 拥有丰富的库和工具，使其在数据处理和分析方面具有显著优势。
其中，一些关键的库如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 等，为我们处理和可视化财务数据提供了坚实的基础。
首先，让我们来谈谈数据的获取和整理。
通常，财务数据可能来自各种数据源，如 Excel 表格、数据库或者 CSV 文件。
使用 Pandas 库，我们可以轻松地读取这些不同格式的数据。
例如，通过｀pandasread_excel(）｀函数读取 Excel 文件，｀pandasread_csv(）｀函数读取 CSV 文件。
在读取数据后，可能需要进行一些数据清洗和预处理工作，比如处理缺失值、异常值以及重复数据等。
对于缺失值的处理，我们可以根据具体情况选择删除包含缺失值的行或列，或者使用合适的方法进行填充，如使用平均值、中位数或前一个有效值进行填充。
异常值的检测可以通过统计学方法，如基于均值和标准差的方法，或者使用箱线图来直观地识别。
在完成数据的整理后，接下来就是数据分析的核心部分。
我们可以使用 Pandas 的功能来计算各种财务指标，比如资产负债率、毛利率、净利率等。
以计算毛利率为例，假设我们有销售金额和成本金额两列数据，可以通过以下代码计算毛利率：｀｀｀pythonimport pandas as pddata ＝ pdDataFrame(｛＇sales'： 100, 200, 150,＇cost'： 50, 120, 80｝）data'gross_margin' ＝（data'sales' data'cost'）／ data'sales'｀｀｀除了计算基本的财务指标，还可以进行数据的分组分析和比较。
Python数据分析与应用实例-财政收入预测分析
目录分析财政收入预测背景分析财政收入预测背景1.财政收入简介与需求A财政收入，是指政府为履行其职能,实施公共政策确供公共物品与服务需要而筹集地所有资金地总与。
财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得地货币收入。
财政收入是衡量一国政府财力地重要特征，政府在社会经济活动中提供公共物品与服务地范围与数量,在很大程度上取决于财政收入地充裕状况。
在我国现行地分税制财政管理体制下，地方财政收入不但是国家财政收入地重要组成部分，而且具有其相对独立地构成内容。
如何制定地方财政支出计划，合理分配地方财政收入,促进地方地发展提高市民地收入与生活质量是每个地方政府需要考虑地首要问题。
因此,地方财政收入预测是非常必要地。
3分析预测结果模型评价指标A采用回归模型评价指标对地方财政收入地预测值进行评价，得到地结果如下表所示。
34.203680600817.41573908370.9908896953750.990878079078可以看出平均绝对误差与中值绝对误差较小，可解释方差值与R方值十分接近L表明建立地支持向量回归模型拟合效果优良可以用于预测财政收入。
39目录小结40小结本项目财政收入预测，主要介绍了原始数据地有关性分析，特征地选取，构建灰色预测与支持向量回归预测模型，模型地评价四部分内容。
在财政收入有关数据地有关性分析中,采用了简单有关系数对数据进行了分析。
在特征选取中，运用了广泛使用地Lasso回归模型。
在模型地构建阶段，针对历史数据首先构建了灰色预测模型，对所选特征地2014年与2015年地值进行预测。
然后根据所选特征地原始数据与预测值,建立支持向量回归模型彳导到财政收入地最终预测值。
最后用平均绝对误差，中值绝对误差，可解释方差值与R方值进行模型地评价。
本项目建立地财政收入预测模型,通过图8-2可以看出不艮好地拟合了财政收入地变化情况。
同时,模型还具有很高地预测精度，可以用来指导实际地工作。
python 在 财税中的应用 课程标准
《Python在财税中的应用》Python是一种高级编程语言，由于其简洁、易读、灵活和强大的特性，越来越多的财税专业人士开始将其应用于财税工作中。
本文将从财税角度出发，深入探讨Python在财税领域的应用，并结合课程标准，分析其在教育培训中的重要性。
一、Python在财税工作中的实际应用1. 数据分析与预测在财税工作中，数据分析和预测是至关重要的环节。
Python作为一种强大的数据分析工具，可以帮助财税人员快速、准确地分析海量的财务数据，发现其中的规律和趋势，为企业提供决策支持。
2. 自动化报表生成财税工作中，经常需要生成各种财务报表和税表。
借助Python的自动化脚本，财税人员可以大大简化报表生成的流程，并且可以根据需要自定义报表格式，提高工作效率。
3. 财务风险管理Python在财税工作中还可以用于财务风险管理，通过编写相应的模型和算法，对企业的财务状况进行分析和评估，帮助企业及时发现和解决财务风险。
二、Python在财税教育中的重要性结合课程标准，要求学生能够掌握Python在财税实际工作中的应用技能，培养他们熟练运用Python进行数据分析、报表生成和风险管理的能力。
还应教授学生如何利用Python进行财务模型的编写和财务决策的支持，培养其独立分析和解决实际财务问题的能力。
三、个人观点和理解作为一名财税专业人员，我深感Python在财税领域的重要性。
通过学习Python编程，我不仅能快速、准确地处理大量财务数据，还可以通过编写相应的程序提高工作效率，更好地发现和解决财务问题。
在财税教育中，也应将Python编程列为必修课程，培养学生对财税工作的实际应用能力，提升整体财税人才的素质。
总结：Python作为一种强大的编程语言，在财税领域有着广泛的应用前景。
财税人员和学生应该重视Python在财税工作中的作用，并不断提升自己的编程技能，以应对日益复杂的财税工作需求。
通过本文对Python在财税中的应用进行深入探讨，希望读者能够更加全面、深刻和灵活地理解Python在财税领域的重要性，为自身的职业发展做好充分准备。
python在财务会计中的应用例题
一、Python在财务会计中的应用介绍Python作为一种强大的编程语言，在财务会计领域也有着广泛的应用。
它可以通过数据分析、算法应用和可视化等方式，帮助财务人员完成各种工作。
现在我们就来看一些具体的例子，来了解一下Python在财务会计中的应用。
二、数据处理1. 数据清洗和整理在财务会计中，数据是非常重要的。
Python可以帮助财务人员对原始数据进行清洗和整理，保证数据的准确性和完整性。
2. 数据分析Python可以通过各种数据分析库来进行数据分析，比如pandas、numpy等。
财务人员可以利用这些库来进行数据挖掘、趋势分析、比较分析等工作，从而更好地理解财务数据。
三、财务建模和预测1. 财务建模Python可以帮助财务人员进行各种财务建模工作，比如财务预测、成本控制、风险评估等。
通过编写自定义的算法和模型，财务人员可以更加灵活地进行财务建模工作。
2. 财务预测Python可以通过机器学习和统计分析的方法，进行财务预测工作。
财务人员可以利用历史数据和相关因素，来预测未来的财务情况，帮助企业做出更加有效的决策。
四、财务报表和可视化1. 自动化报表生成Python可以帮助财务人员编写脚本，来自动化生成各种财务报表，比如利润表、资产负债表、现金流量表等。
这样可以节省大量的时间和人力成本。
2. 数据可视化Python在财务会计中还有着广泛的数据可视化应用。
财务人员可以利用各种数据可视化工具，比如matplotlib、seaborn等，将财务数据转化为直观的图表和报表，更好地向管理层和投资者展示财务状况。
五、案例分析下面我们通过一个具体的案例来展示Python在财务会计中的应用。
案例：财务数据分析假设某公司需要对过去一年的销售数据进行分析，以便制定下一年的销售策略。
我们可以使用Python中的pandas库来进行数据清洗和分析，通过对销售数据进行趋势分析、季节性分析和地域分析等工作，为企业提供决策支持。
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财政收入预测分析1了解相关性分析目录分析财政收入预测背景2使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征3使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型4小结51. 财政收入简介和需求Ø财政收入，是指政府为履行其职能、实施公共政策和提供公共物品与服务需要而筹集的一切资金的总和。
财政收入表现为政府部门在一定时期内（一般为一个财政年度）所取得的货币收入。
财政收入是衡量一国政府财力的重要特征，政府在社会经济活动中提供公共物品和服务的范围和数量，在很大程度上取决于财政收入的充裕状况。
Ø在我国现行的分税制财政管理体制下，地方财政收入不但是国家财政收入的重要组成部分，而且具有其相对独立的构成内容。
如何制定地方财政支出计划，合理分配地方财政收入，促进地方的发展，提高市民的收入和生活质量是每个地方政府需要考虑的首要问题。
因此，地方财政收入预测是非常必要的。
2. 财政收入预测数据基础情况考虑到数据的可得性，本项目所用的财政收入分为地方一般预算收入和政府性基金收入。
地方一般预算收入包括以下2个部分。
Ø税收收入。
主要包括企业所得税与地方所得税中中央和地方共享的40%，地方享有的25%的增值税，营业税和印花税等。
Ø非税收收入。
包括专项收入、行政事业性收费、罚没收入、国有资本经营收入和其他收入等。
政府性基金收入是国家通过向社会征收以及出让土地、发行彩票等方式取得收入，并专项用于支持特定基础设施建设和社会事业发展的收入。
2. 财政收入预测数据基础情况由于1994年我国对财政体制进行了重大改革，开始实行分税制财政体制，影响了财政收入相关数据的连续性，在1994年前后不具有可比性。
由于没有合适的方法来调整这种数据的跃变，因此本项目仅对1994年至2013年的数据进行分析（本项目所用数据均来自《统计年鉴》）。
各项特征名称及特征说明如下（共13项）：Ø社会从业人数(x1)：就业人数的上升伴随着居民消费水平的提高，从而间接影响财政收入的增加。
Ø在岗职工工资总额(x2)：反映的是社会分配情况，主要影响财政收入中的个人所得税、房产税以及潜在消费能力。
2. 财政收入预测数据基础情况Ø社会消费品零售总额(x3)：代表社会整体消费情况，是可支配收入在经济生活中的实现。
当社会消费品零售总额增长时，表明社会消费意愿强烈，部分程度上会导致财政收入中增值税的增长；同时当消费增长时，也会引起经济系统中其他方面发生变动，最终导致财政收入的增长。
Ø城镇居民人均可支配收入(x4)：居民收入越高消费能力越强，同时意味着其工作积极性越高，创造出的财富越多，从而能带来财政收入的更快和持续增长。
Ø城镇居民人均消费性支出(x5)：居民在消费商品的过程中会产生各种税费，税费又是调节生产规模的手段之一。
在商品经济发达的如今，居民消费的越多，对财政收入的贡献就越大。
Ø年末总人口(x6)：在地方经济发展水平既定的条件下，人均地方财政收入与地方人口数呈反比例变化。
2. 财政收入预测数据基础情况Ø全社会固定资产投资额(x7)：是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。
主要通过投资来促进经济增长，扩大税源，进而拉动财政税收收入整体增长。
Ø地区生产总值(x8)：表示地方经济发展水平。
一般来讲，政府财政收入来源于即期的地区生产总值。
在国家经济政策不变、社会秩序稳定的情况下，地方经济发展水平与地方财政收入之间存在着密切的相关性，越是经济发达的地区，其财政收入的规模就越大。
Ø第一产业产值(x9)：取消农业税、实施三农政策，第一产业对财政收入的影响更小。
Ø税收(x10)：由于其具有征收的强制性、无偿性和固定性特点，可以为政府履行其职能提供充足的资金来源。
因此，各国都将其作为政府财政收入的最重要的收入形式和来源。
2. 财政收入预测数据基础情况Ø居民消费价格指数(x11)：反映居民家庭购买的消费品及服务价格水平的变动情况，影响城乡居民的生活支出和国家的财政收入。
Ø第三产业与第二产业产值比(x12)：表示产业结构。
三次产业生产总值代表国民经济水平，是财政收入的主要影响因素，当产业结构逐步优化时，财政收入也会随之增加。
Ø居民消费水平(x13)：在很大程度上受整体经济状况GDP的影响，从而间接影响地方财政收入。
3. 财政收入预测分析目标结合财政收入预测的需求分析，本次数据分析建模目标主要有以下2个。
Ø分析、识别影响地方财政收入的关键特征。
Ø预测2014年和2015年的财政收入。
方法选择——最小二乘估计方法Ø众多学者已经对财政收入的影响因素进行了研究，但是他们大多先建立财政收入与各待定的影响因素之间的多元线性回归模型，运用最小二乘估计方法来估计回归模型的系数，通过系数来检验它们之间的关系，模型的结果对数据的依赖程度很大，并且普通最小二乘估计求得的解往往是局部最优解，后续步骤的检验可能就会失去应有的意义。
了解财政收入预测的方法方法选择——Lasso特征选择方法Ø本项目在已有研究的基础上运用Lasso特征选择方法来研究影响地方财政收入的因素。
在Lasso特征选择的基础上，鉴于灰色预测对少量数据预测的优良性能，对单个选定的影响因素建立灰色预测模型，得到它们在2014年及2015年的预测值。
由于支持向量回归较强的适用性和容错能力，对历史数据建立训练模型，把灰色预测的数据结果代入训练完成的模型中，充分考虑历史数据信息，可以得到较为准确的预测结果，即2014年和2015年财政收入。
项目流程项目流程本项目的总体流程如图所示，主要包括以下步骤。
Ø对原始数据进行探索性分析，了解原始特征之间的相关性。
Ø利用Lasso特征选择模型进行特征提取。
Ø建立单个特征的灰色预测模型以及支持向量回归预测模型。
Ø使用支持向量回归预测模型得出2014-2015年财政收入的预测值。
Ø对上述建立的财政收入预测模型进行评价。
1了解相关性分析目录分析财政收入预测背景2使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征3使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型4小结5Pearson相关系数ØPearson相关系数ØPearson相关系数矩阵x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x12x13yx1 1.000.950.950.970.970.990.950.970.980.98-0.290.940.960.94x20.95 1.00 1.000.990.990.920.990.990.980.98-0.130.89 1.000.98x30.95 1.00 1.000.990.990.92 1.000.990.980.99-0.150.89 1.000.99x40.970.990.99 1.00 1.000.950.99 1.000.99 1.00-0.190.91 1.000.99x50.970.990.99 1.00 1.000.950.99 1.000.99 1.00-0.180.900.990.99x60.990.920.920.950.95 1.000.930.950.970.96-0.340.950.940.91x70.950.99 1.000.990.990.93 1.000.990.980.99-0.150.89 1.000.99x80.970.990.99 1.00 1.000.950.99 1.000.99 1.00-0.150.90 1.000.99x90.980.980.980.990.990.970.980.99 1.000.99-0.230.910.990.98x100.980.980.99 1.00 1.000.960.99 1.000.99 1.00-0.170.900.990.99x11-0.29-0.13-0.15-0.19-0.18-0.34-0.15-0.15-0.23-0.17 1.00-0.43-0.16-0.12x120.940.890.890.910.900.950.890.900.910.90-0.43 1.000.900.87x130.96 1.00 1.00 1.000.990.94 1.00 1.000.990.99-0.160.90 1.000.99y0.940.980.990.990.990.910.990.990.980.99-0.120.870.99 1.00分析Ø由上表可知，居民消费价格指数（x11）与财政收入（y）的线性关系不显著，呈现负相关。
其余特征均与财政收入呈现高度的正相关关系。
•按相关性大小，依次是x3，x4，x5，x7，x8，x10，x13，x2，x9，x1，x6和x12。
Ø各特征之间存在着严重的多重共线性：•特征x1，x4，x5，x6，x8，x9，x10与除了x11之外的特征均存在严重的共线性。
•特征x2，x3，x7与除了x11和x12外的其他特征存在着严重的多重共线性。
•x11与各特征的共线性不明显。
•x12与除了x2，x3，x7，x11之外的其他特征有严重的共线性。
•x13与除了x11之外的各特征有严重的共线性。
•x2和x3，x2和x13，x3和x13等多对特征之间存在完全的共线性。
Ø由上述分析可知，选取的各特征除了x11外，其他特征与y的相关性很强，可以用作财政收入预测分析的关键特征，但这些特征之间存在着信息的重复，需要对特征进行进一步筛选。
1了解相关性分析目录分析财政收入预测背景2使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征3使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型4小结5了解Lasso回归方法1. 概念ØLasso回归方法属于正则化方法的一种，是压缩估计。
Ø它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些系数，同时设定一些系数为零，保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。
2. 基本原理ØLasso以缩小特征集（降阶）为思想，是一种收缩估计方法。
ØLasso方法可以将特征的系数进行压缩并使某些回归系数变为0，进而达到特征选择的目的，可以广泛地应用于模型改进与选择。
Ø通过选择惩罚函数，借用Lasso思想和方法实现特征选择的目的。
模型选择本质上是寻求模型稀疏表达的过程，而这种过程可以通过优化一个“损失”＋“惩罚”的函数问题来完成。
2. 基本原理Ø3. 适用场景Ø当原始特征中存在多重共线性时，Lasso回归不失为一种很好的处理共线性的方法，它可以有效地对存在多重共线性的特征进行筛选。