一种数据分析的统计方法，试图确定一组自变量之间的关系。
一种传统的数据分析方法，旨在根据过去的行为创建模型，用于未来预测。
这是怎么一回事？
回归是一种数据建模的统计方法。有许多不同类型的回归模型-线性、多项式、非线性等-试图定义不同变量之间的模式。
它有助于识别数据中的模式，使您能够发现趋势。例如，一位销售经理试图预测下个月的数据，可能会使用回归分析，利用以前的销售数据，计算出夏季天气可能产生的影响。
你有什么好处？
回归分析是许多传统统计方法中的一种，这些方法很容易理解并且相对便宜，可以用来进行预测。
取舍是什么？
从本质上讲，回归的工作原理是使用数据绘制图表，并尝试拟合描述变量之间关系的直线。在许多情况下，被建模的行为可能比拟合线显示的更复杂。因此，对于你试图预测的行为来说，回归可能过于简单化了。
如果你的模型是错误的，你可能需要一个更复杂的方法。您基本上需要训练更复杂的模型。
它是如何使用的？
回归最适合于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运行，那么回归可能非常适合您。
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