回归分析是什么以及如何应用于数据分析？

回归分析是一种统计方法，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系，主要用于预测或因果推断。它量化了预测变量变化与结果变化之间的关联，使得可以基于已知关系预测未来结果。 该技术依赖于基本原则，如最小化误差项（例如，普通最小二乘法），并假设线性、误差独立、同方差性以及残差的正态性。关键考虑因素包括变量选择以避免多重共线性、模型规范化以捕捉真实关系、使用保留样本进行验证，以及准确解释回归系数。它的适用范围跨越经济学、社会科学、工程学和商业分析，以理解复杂变量之间的相互作用。 回归支持基于证据的决策，通过预测销售趋势、评估政策影响、识别关键风险因素或优化运营流程。如果实施得当，则涉及定义研究问题、准备数据、选择合适的模型类型（例如，线性模型、逻辑回归）、拟合模型、严格评估诊断和验证预测性能，以为战略规划和资源分配提供可操作的见解。