<s>Human: 根据给定的一个数据集，对未来的销售额进行预测。
数据集：销售额最近六个月的数据，包括销售额、广告支出、季节性等因素。
</s><s>Assistant: 做出销售额预测涉及多个步骤：
1. 数据清洗：对数据集进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
2. 特征工程：根据领域知识对数据集进行变换和特征工程，比如将季节性因素转化为季度变量、提取时间序列特征等。
3. 模型选择：选择适当的模型，比如时间序列模型（如ARIMA、ETS）、回归模型（如线性回归、岭回归）等。
4. 模型训练：对数据集进行训练，得到训练好的模型。
5. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，比如使用均方误差、平均绝对误差等指标评估模型的准确性。
6. 预测：使用训练好的模型对未来的销售额进行预测，得到预测结果。
7. 模型优化：根据预测结果对模型进行优化，比如改进特征工程、调整模型参数等，以提高模型的准确性。
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