数据分析回归分析模型如何使用?
【导读】回归分析模型是所有分析模型里最浅显,最容易懂的,并且回归分析有很多变化形态,能适用于很多问题场景,总的来说,回归模型是用来做预测的,那么数据分析回归分析模型如何使用呢?接下来就给大家做一下具体分享吧。
1、回归模型是用来做预测的
在数据分析里,预测分两种:
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。
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。
大部分回归分析模型都是连续型预测(逻辑回归除外)。今天就从最简单的,只有一个变量的简单线性回归分析讲起。
2、如何进行回归分析
做回归分析有五步:第一步:确认是否是预测问题
第二步:确认要预测的因变量,影响预测结果的自变量
第三步:收集数据,检验数据间关系
第四步:计算模型,检验结果
第五步:进行预测
看个具体问题场景:某公司在新品上市前,会提前进行宣传,并进行预约。虽然最终上市以后,并非只有预约用户买,但是如果能通过预约人数,预测销售情况,就能提前预判商品会不会受欢迎,从而把控库存情况。拿到问题后,一步步来:第一步:该场景需要的是预测,要预测的是销售额,是一个连续型变量。第二步:确认因变量,自变量。该问题中:因变量(要预测的):销售额,自变量(影响预测结果的):预约人数,没有其他变量了。
拿到数据后,可初步判断两个指标是否有关系,是何种关系,从而选择合适的模型。判断关系,最简单快捷的方法就是:散点图。因此拿到数据以后,可以先做散点图。因变量和自变量之间看起来是有明显线性关系的,因此可以用线性回归来做。
3、模型计算与解读
回归分析的模型解读略显复杂,并且包含了大量假设检验的知识,这里先不探讨其复杂原理,给个最简单的判断原则,小伙伴们抄起来能用即可。模型解读,分为三个部分:模型本身预测准不准:主要看R平方,模型整体是否有效:主要看F检验的结果,模型里,每个因变量的检验结果
建模的三个检验结果全部通过,表明模型可用。这次建模只有一个自变量+一个常数项,因此最终模型就是y=60+5x。常数项和自变量的数值,参见下图黄色部分
回归分析模型应用有了回归模型,我们就能预测未来情况啦。比如有一款新品,预约人数为4.5万人,则可以代入模型,预测销量为60+5*4.5=82.5万,商品部门就能据此备货了。
回归分析局限性没有模型是万能的,回归分析突出弱点有两个: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。
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。
关于数据分析回归分析模型使用方法,就给大家介绍到这里了,希望对大家能有所帮助,当然,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模型的基础,我们再深入哦。
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