快消行业的月度销售数据，做回归挺合适的，数据结构清晰，字段也不复杂。用来练习建模思路、特征选择这些刚刚好，不会太杂也不太水。像销售额、促销力度、广告投入这些字段，正好适合拿来跑一波线性回归或者多元回归。
字段命名也比较友好，不用花太多时间做数据清洗。直接用 pandas 做预，再用 sklearn 跑模型，流程顺。每个月的数据可以帮你模拟真实业务场景，比如销量跟什么变量关系大，或者季节性变化有没有影响。
如果你对回归还不是熟，可以搭配下面这些资源一起看，入门效率会更高：
- 回归：基本原理+实际应用
- Logistic 回归：分类场景也能参考
- 方差与回归：教你判断变量显著性
- 回归的基本流程：新手看完少走弯路
- 多元回归规范：建复杂模型用得上
嗯，建议你用 Jupyter Notebook 来跑，边写边试效果比较直观。如果你准备做个实战项目练练手，这份快消数据还挺值得下的。
如果你已经会点 SQL，可以先用SQL 数据项目练练，再来上手回归模型，感觉会更扎实。