以下是关于如何使用机器学习模型进行销量分析的分步骤介绍：
第一步：安装运行需要的依赖项。
第二步：准备数据集。
第三步：拆分数据。
第四步：数据预处理。 由于实际数据绝对值落差很大，比如点击率（CTR）通常只有 1%，而媒体花费可能上百万，会影响模型对于每个因素的贡献率判断，因此要做缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。
第五步：初始化模型。 这一步数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。
第六步：运算可视化。 自由度较高，常用的例子有：
用于实验的话，可以尝试用模拟数据集：模拟数据的批次是117，所以跑出来的形状是117组数据，训练集78% = 91，测试集22% = 26也可以用自己的数据集。如果本地运行的话，可以让GPT改成遍历本地文件地址[heading2]第三步：拆分数据[heading2]第四步：数据预处理[content]由于我们实际的数据绝对值落差会非常大，比如点击率（CTR）通常只有（1%），而媒体花费可能会是上百万，会影响模型对于每个因素的贡献率判断，因此这里会做一个缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系是对等的。[heading2]第五步：初始化模型[content]这一步数据集训练是最费时间的，取决于数据量的大小和训练步长[heading2]第六步：运算可视化[content]这里的自由度就比较高了，我举了一些常用的例子供大家参考，也可以根据自己的需求增加自己需要的可视化图表损失值（预测数值和实际数值的差异，用于辨别模型的准确性，曲线越一致，模型性能越好，极端情况下可能会有模型过拟合的情况，这时候可以通过一些非线性的函数进行处理）绘制残差图（评估拟合性）所有单一变量对最终销售的贡献Baseline预测（在没有任何外因干预的情况下，销售额的走势，这里用的是模拟数据，趋势不准）所有外因对销售的贡献度