哪位好心人能给一个傻瓜版的销量预测模型，直接输入数据的

那位大神能提供一个傻瓜式的销量预测软件，或者表格，直接输入数据就能测出大概的，跪求。

假设我们有一家卖电视的公司，想要预测下个季度的销售量，我们可以使用历史销售数据和其他相关变量来建立一个线性回归模型。
首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

接下来，我们需要对数据进行预处理，包括清洗、特征工程等操作：

# 清洗数据
data.dropna(inplace=True)

# 特征工程
X = data.drop(['sales'], axis=1)
y = data['sales']

# 将分类变量转换为虚拟变量
X = pd.get_dummies(X, drop_first=True)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们可以使用 sklearn 中的 LinearRegression 类来建立线性回归模型，并进行拟合和预测：

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测销售量
y_pred = model.predict(X_test)

最后，我们可以使用评估指标来评估模型的性能，例如均方误差：

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print('均方误差：', mse)

以上就是使用 sklearn 建立销量预测模型的基本步骤。当然，这只是一个简单的例子，实际建模时还需要考虑更多因素，并进行适当的调参和模型优化。