如何运用线性回归进行数据分析？

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回归分析的英文是 regression analysis，它是数据分析和统计学中应用最广泛的方法之一。也可说是一种非常重要的统计思想，大学学习中的第一个模型往往是回归模型。回归分析是一门非常关键的课程。

回归分析的英文是regression analysis，它是现在数据分析里面用的最多的方法之一吧，也可以说是非常重要的一种统计思想，大学学习的第一个模型就是回归模型，回归分析是一门特别重要的专业课，所以足见这个方法的重要性。

首先回归分析能解决什么问题。

在做实际数据分析的时候我们经常会遇到这样的问题，比如说产品的价格是不是会显著的影响它的销量，比如说不同性别的人在某一个领域，他的收入是不是有显著的差异。这些问题呢，都可以用回归分析的方法来回答，所以可见回归在解决实际问题的时候确实是非常的实用的。

回归需要了解几个要素。

第一个要素呢，叫做因变量，我用大写的Y来记。因变量，英文又叫做response，它顾名思义就是因为别人的改变而变化的量，这个量很重要，它是我们的研究目标，或者在企业里边可能是我们关心的一个核心的业务问题，所以在做数据分析的时候呢，我们往往要先确定因变量，就是明确我们研究的目标和我们核心关心什么问题。

根据因变量的数据类型，可分为不同的回归模型的类型，所以对于因变量的数据类型的把握，实际上是非常重要的。

比较常见的有这么几种：连续型、0-1型、计数型、定序型、生存数据。