请帮我分析以下数据集并预测销售额。您需要提供分析和预测的具体方法和工具。
一个包含销售数据的数据集，其中包括销售数量、价格、广告花费等列。
为了预测销售额，可以进行以下分析步骤：

1.数据清理和准备：需要检查数据缺失或重复，并进行数据类型转换。您可以使用Python中的Pandas库进行这些操作。

2.探索性数据分析：通过可视化工具，如Matplotlib或Seaborn库，探索各列的分布、相关性和异常值。这有助于您了解数据的特征和关系，并找出需要考虑的因素。

3.特征选择和工程：根据数据探索的结果，选择最相关的特征。还可以创建新特征，如月销售额、广告花费占比等。这可以使用Scikit-Learn库中的相关技术实现。

4.模型选择和拟合：根据特征和预测目标，选择适当的机器学习模型，如线性回归、随机森林等。然后根据数据，使用Scikit-Learn库中的API进行模型训练和拟合。

5.模型评估和优化：使用交叉验证技术评估模型的性能，并进行优化。您可以尝试不同的算法、参数和特征组合，并使用相关指标，如均方误差、R平方等。

6.预测：使用训练好的模型进行销售额的预测，并将结果与实际销售对比以进行验证。


需要注意的是，在选择分析方法和工具时，需要考虑数据的特点和规模，以及分析的目的和要求。建议您可以先尝试使用Python中的Pandas和Scikit-Learn库进行分析，并参考相关资料进一步深入学习和应用。