“正确问题的近似答案要比近似问题的精确答案更有价值” 这正是回归分析所追求的目标。它是最常用的预测建模技术之一，有助于在重要情况下做出更明智的决策。在本文中，我们将讨论什么是回归分析，它是如何工作的，哪种是掌握它的最佳方法。 1 什么是回归分析？ 回归分析是作为数据科学家需要掌握的第一个算法。它是数据分析中最常用的预测建模技术之一。即使在今天，大多数公司都使用回归技术来实现大规模决策。 要回答“什么是回归分析”这个问题，我们需要深入了解基本面。简单的回归分析定义是回归是一种用于基于一个或多个独立变量（X）预测因变量（Y）的技术。 经典的回归方程看起来像这样： 回归方程 回归分析源DataAspirant.com回归方程 在上面的等式中， hθ（x）是因变量Y. X是自变量 θ0是常数，并且 θ1是回归系数 2、回归分析的应用 回归分析用于在许多业务情况下做出决策。回归分析有三个主要应用。 解释他们理解困难的事情。例如，为什么客户服务电子邮件在上一季度有所下降。 预测重要的商业趋势。例如，明年会要求他们的产品看起来像什么？ 选择不同的替代方案。例如，我们应该进行PPC（