一种传统的数据分析方法，旨在根据过去的行为建立模型，以预测未来。
一种用于数据分析的统计方法，其试图确定一组自变量之间的关系。
它是什么？
Regression是数据建模的一种统计方法。有许多不同类型的regression模型，包括线性、多项式、非线性模型等——它们试图定义不同变量之间的模式。
它可以用于识别数据中的模式，以便发现趋势。例如，销售经理可能会利用以前的销售数据和夏季天气的可能影响，使用regression分析来预测下个月的数据。
有何益处？
Regression分析是众多传统统计方法中的一种，这些方法易于理解、成本相对较低，且可用于预测。
需考量的因素？
本质上，regression是通过使用数据绘制图表，并尝试使用一条线来拟合描述变量之间关系来实现。在许多情况下，正在建模的行为可能比拟合线所建议的情况更复杂。因此，regression对于您所试图预测的行为来说，可能过于简单。
如果您的模型是错误的，则可能需要更复杂的方法。本质上来讲，您需要训练更复杂的模型。
如何应用？
Regression最适合相对简单的预测问题，如需求预测或定价。如果您的业务可以通过电子表格进行管理，regression对您来说可能是很合适的工具。
Would you like to suggest a topic to be decoded?
Just leave your email address and we'll be in touch the moment it's ready.