Posted in: 数据分析
3分钟，看回归分析模型怎么做
文章来源：码工小熊
作者：小熊妹
预计阅读时间：5分钟
一、为什么叫回归？
二、回归模型有什么用？
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连续型预测：比如预计销售额是3550万，预测客户15万，预测结果是一个连续型数字。
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分类预测：比如预计用户接电话/不接电话，预计新品上市后是A级/B级/C级，预测结果不是一个连续型数字，而是一个分类结果。
三、如何进行回归分析
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第一步：确认是否是预测问题
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第二步：确认要预测的因变量，影响预测结果的自变量
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第三步：收集数据，检验数据间关系
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第四步：计算模型，检验结果
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第五步：进行预测
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因变量（要预测的）：销售额
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自变量（影响预测结果的）：预约人数
没有其他变量了。
四、模型计算与解读
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模型本身预测准不准。主要看R平方（如下图蓝色）
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模型整体是否有效。主要看F检验的结果（如下图橙色）
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模型里，每个因变量的检验结果（如下图绿色）
五、回归分析模型应用
六、回归分析局限性
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回归不等于因果！不等于因果！不等于因果！回归模型只能从数据上说明：两个变量存在关系，但是实际上有没有关系，得看具体业务情况。因此千万不要乱用。
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模型检验可能难以通过。为了演示方便，本文选择的数据非常漂亮，做出来三项检测全部通过，但实际情况会很复杂，出现各种检测不通过的情况，因此也衍生出更多、更复杂的知识点，这个我们后边慢慢分享。
实际上，本文仅仅是开了个头，回归分析有更多应用方式，比如用来预测用户响应/不响应的逻辑回归、用来预测时间走势的时间序列自回归等，小伙伴们先理解了回归分析基本概念，我们再深入哦。
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