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Regression

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?

一种数据分析的统计方法,它会创建了某些变量之间的关系模型,以便于做出预测。

有何益处?

Regression是一种相对经济实惠且易于理解的方法,用于根据数据做出未来的业务决策。

需考量的因素?

并非所有关于业务运营的事情都可以通过Regression来理解。

如何应用?

许多需求预测工具都使用Regression分析。Regression常用于经济和金融领域。

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。


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