给定一组训练数据和测试数据，运用分类算法构建模型并预测测试数据的结果。
训练数据集：包含1000个销售记录，每个记录包括销售日期、销售人员、产品类型、数量和单价。
测试数据集：包含100个销售记录，每个记录包括销售日期、销售人员和产品类型。
使用分类算法对训练数据进行训练，然后使用训练好的模型对测试数据进行分类预测。具体的步骤包括：

1. 数据清洗和预处理：对训练和测试数据进行清洗和预处理，例如删除缺失值、转换日期格式等。

2. 特征工程：提取有用的特征，例如销售人员的销售记录、产品类型等，为模型训练提供有力的支持。

3. 模型训练：使用训练数据集训练分类模型，例如逻辑回归、决策树、随机森林等。

4. 模型评估：使用测试数据集对模型进行评估，例如计算准确率、召回率、精确率、F1-score等。

5. 模型优化和调参：根据模型评估结果对模型进行优化和调参，例如选择合适的特征、调整模型参数等。

6. 预测结果：使用训练好的模型对测试数据进行分类预测，得出预测结果。

最终输出预测结果，并对结果进行解释和分析。