实体商店销售预测模型构建与分析：疫情后销量恢复策略

由于新冠疫情的影响，实体商店的销量遭受重创。随着疫情逐渐放开，实体商店需要根据历史数据来预测未来的销售情况，制定合理的经营策略。本次比赛提供了某品牌商店数十种商品的销售数据，包括日期、商店和产品信息、是否促销以及销售数据等。参赛者需要利用这些数据构建商品销售的预测模型，并解决以下问题：

1. 找出销售总量排名前 5 的商品类型；
2. 分析前五类商品类型的相关数据，找出影响销售量的重要因素，并分析它们之间的强弱关系；
3. 根据所提供的数据，构建前五类商品每天的销量预测模型，并使用合适的指标来验证模型的合理性。