回归模型是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。在这个问题中，我们可以使用回归模型来探究单品对销售量的影响。以下是使用Python的sklearn库进行回归分析的步骤：

1. 准备数据：首先需要收集与单品和销售量相关的数据。这些数据可以包括单品名称、价格、促销活动等。将这些数据整理成一个CSV文件，例如data.csv。
2. 读取数据：使用pandas库读取CSV文件中的数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 数据预处理：对数据进行清洗和整理，例如去除空值、重复值等。

data = data.dropna()
data = data.drop_duplicates()

4. 特征选择：根据实际情况选择影响销售量的特征。例如，可以选择单品名称、价格、促销活动等作为自变量(X),销售量作为因变量(y)。

X = data[['单品名称', '价格', '促销活动']]
y = data['销售量']

5. 划分训练集和测试集：将数据划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

6. 选择回归模型：根据问题的特点选择合适的回归模型，例如线性回归、支持向量回归等。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

7. 训练模型：使用训练集数据训练回归模型。

model.fit(X_train, y_train)

8. 评估模型：使用测试集数据评估模型的性能。通常使用R^2分数作为评估指标。

from sklearn.metrics import r2_score

y_pred = model.predict(X_test)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('R^2分数：', r2)

9. 预测新数据：使用训练好的模型预测新的单品对应的销售量。

new_product = [['新单品1', 100, 0.8]]  # 例如，新单品的价格为100元，促销活动为8折优惠
new_product_df = pd.DataFrame(new_product, columns=['单品名称', '价格', '促销活动'])
new_product_pred = model.predict(new_product_df)
print('新单品预测销售量：', new_product_pred[0])