用100行左右Python代码写一个香烟销售预测模型

我可以回答这个问题。首先，需要收集香烟销售数据，包括销售量、价格、促销活动等因素。然后，可以使用Python中的机器学习库，如Scikit-learn，来构建一个回归模型，预测未来的销售量。具体实现的代码可以参考以下示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取销售数据
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 提取特征和标签
X = sales_data[['price', 'promotion']]
y = sales_data['sales']

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测未来销售量
future_data = pd.DataFrame({'price': [2.5, 3.0], 'promotion': [0, 1]})
predicted_sales = model.predict(future_data)

print(predicted_sales)

这段代码假设销售数据已经保存在名为`sales_data.csv`的文件中，包括`price`、`promotion`和`sales`三列数据。首先，使用Pandas库读取数据，并将`price`和`promotion`作为特征，`sales`作为标签。然后，使用Scikit-learn库中的`LinearRegression`类构建一个线性回归模型，并使用`fit`方法拟合数据。最后，使用模型的`predict`方法预测未来两个月的销售量，并输出结果。

当然，这只是一个简单的示例，实际的销售预测模型需要考虑更多的因素，如季节性、市场趋势等。