統計年鑒回歸分析方法

❶ 如何對數據進行回歸分析

CRM無疑是企業有效的銷售工具，為企業做出准確的客戶數據分析，提升數據分析的水平，幫助企業提升銷售業績。

1、統計報表直觀可見

CRM系統可以按團隊或者按人員查看銷售數據，包含了員工線索數據分析、員工客戶分析、員工商機分析、銷售漏斗分析、商機趨勢分析等。

銷售數據直觀可見，管理簡便，管理者即可清楚的看到員工的正常任務是如期完成還是超期完成，對於員工的工作績效考核有重要分析意義。

2、客戶需求整體把握

CRM系統通過把為外部數據，如社交媒體數據，購買歷史，產品趨勢和最新發布等，與內部數據結合起來以提升洞察力。

在某些情況下，數據能夠揭示顧客的需求，通過數據分析能為企業更好地了解客戶行為，分析客戶喜好，並有針對性地提供更優秀的產品及服務。

3、銷售預測更加精準

CRM系統可將銷售機會以漏斗形式展示，直觀的看到不同階段所存在的機會數量與預計簽約金額，通過多層級細致分析，實現大數據精準預測未來時間段企業產生的銷售業績。

分階段的銷售過程推進，可以預測出成交的時間和節點，以及所記錄的精準需求，由此可以判斷出客戶成交的價值高低以及可能性。

此外，CRM系統數據分析功能還可以從多個維度、多個方面對企業數據進行分析，讓管理人員可以從數據分析的結果得出企業的經營狀況以及主要客戶的特徵，進而對企業下一步的規劃作出調整。

簡信crm

面對紛繁復雜的大量數據，CRM系統嵌入BI功能，能夠對海量的數據進行分析處理，甄選出有用的數據，幫助銷售人員明了客戶需求，為銷售帶來了福音。

❷ 什麼是回歸分析法

回歸分析（英語：Regression Analysis）是一種統計學上分析數據的方法，目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。

回歸分析中，當研究的因果關系只涉及因變數和一個自變數時，叫做一元回歸分析；當研究的因果關系涉及因變數和兩個或兩個以上自變數時，叫做多元回歸分析。此外，回歸分析中，又依據描述自變數與因變數之間因果關系的函數表達式是線性的還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。回歸分析法預測是利用回歸分析方法，根據一個或一組自變數的變動情況預測與其有相關關系的某隨機變數的未來值。進行回歸分析需要建立描述變數間相關關系的回歸方程。根據自變數的個數，可以是一元回歸，也可以是多元回歸。根據所研究問題的性質，可以是線性回歸，也可以是非線性回歸。非線性回歸方程一般可以通過數學方法為線性回歸方程進行處理。

❸ 數據分析師必須掌握的7種回歸分析方法

1、線性回歸

線性回歸是數據分析法中最為人熟知的建模技術之一。它一般是人們在學習預測模型時首選的技術之一。在這種數據分析法中，由於變數是連續的，因此自變數可以是連續的也可以是離散的，回歸線的性質是線性的。

線性回歸使用最佳的擬合直線(也就是回歸線)在因變數(Y)和一個或多個自變數(X)之間建立一種關系。

2、邏輯回歸

邏輯回歸是用來計算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。當因變數的類型屬於二元(1 /0，真/假，是/否)變數時，我們就應該使用邏輯回歸.

邏輯回歸不要求自變數和因變數是線性關系。它可以處理各種類型的關系，因為它對預測的相對風險指數OR使用了一個非線性的log轉換。

為了避免過擬合和欠擬合，我們應該包括所有重要的變數。有一個很好的方法來確保這種情況，就是使用逐步篩選方法來估計邏輯回歸。它需要大的樣本量，因為在樣本數量較少的情況下，極大似然估計的效果比普通的最小二乘法差。

3、多項式回歸

對於一個回歸方程，如果自變數的指數大於1，那麼它就是多項式回歸方程。雖然會有一個誘導可以擬合一個高次多項式並得到較低的錯誤，但這可能會導致過擬合。你需要經常畫出關系圖來查看擬合情況，並且專注於保證擬合合理，既沒有過擬合又沒有欠擬合。下面是一個圖例，可以幫助理解：

明顯地向兩端尋找曲線點，看看這些形狀和趨勢是否有意義。更高次的多項式最後可能產生怪異的推斷結果。

4、逐步回歸

在處理多個自變數時，我們可以使用這種形式的回歸。在這種技術中，自變數的選擇是在一個自動的過程中完成的，其中包括非人為操作。

這一壯舉是通過觀察統計的值，如R-square，t-stats和AIC指標，來識別重要的變數。逐步回歸通過同時添加/刪除基於指定標準的協變數來擬合模型。

5、嶺回歸

嶺回歸分析是一種用於存在多重共線性(自變數高度相關)數據的技術。在多重共線性情況下，盡管最小二乘法(OLS)對每個變數很公平，但它們的差異很大，使得觀測值偏移並遠離真實值。嶺回歸通過給回歸估計上增加一個偏差度，來降低標准誤差。

除常數項以外，這種回歸的假設與最小二乘回歸類似;它收縮了相關系數的值，但沒有達到零，這表明它沒有特徵選擇功能，這是一個正則化方法，並且使用的是L2正則化。

6、套索回歸

它類似於嶺回歸。除常數項以外，這種回歸的假設與最小二乘回歸類似;它收縮系數接近零(等於零)，確實有助於特徵選擇;這是一個正則化方法，使用的是L1正則化;如果預測的一組變數是高度相關的，Lasso 會選出其中一個變數並且將其它的收縮為零。

7、回歸

ElasticNet是Lasso和Ridge回歸技術的混合體。它使用L1來訓練並且L2優先作為正則化矩陣。當有多個相關的特徵時，ElasticNet是很有用的。Lasso會隨機挑選他們其中的一個，而ElasticNet則會選擇兩個。Lasso和Ridge之間的實際的優點是，它允許ElasticNet繼承循環狀態下Ridge的一些穩定性。

通常在高度相關變數的情況下，它會產生群體效應;選擇變數的數目沒有限制;並且可以承受雙重收縮。

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❹ 回歸分析法是什麼

回歸分析法是一種統計學上分析數據的方法，目的在於了解兩個或多個變數間是否相關、相關方向與強度，並建立數學模型以便觀察特定變數來預測研究者感興趣的變數。回歸分析法主要解決的問題：1、確定變數之間是否存在相關關系，若存在，則找出數學表達式；2、根據一個或幾個變數的值，預測或控制另一個或幾個變數的值，且要估計這種控制或預測可以達到何種精確度。
分類
1、根據因變數和自變數的個數來分類：一元回歸分析和多元回歸分析。
2、根據因變數和自變數的函數表達式來分類：線性回歸分析和非線性回歸分析。
有效性和注意事項
有效性：用回歸分析法進行預測首先要對各個自變數做出預測。若各個自變數可以由人工控制或易於預測，而且回歸方程也較為符合實際，則應用回歸預測是有效的，否則就很難應用。
注意事項：為使回歸方程較能符合實際，首先應盡可能定性判斷自變數的可能種類和個數，並在觀察事物發展規律的基礎上定性判斷回歸方程的可能類型；其次，力求掌握較充分的高質量統計數據，再運用統計方法，利用數學工具和相關軟體從定量方面計算或改進定性判斷。

❺ 回歸分析的基本步驟是什麼

回歸分析：

1、確定變數：明確預測的具體目標，也就確定了因變數。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那麼銷售量Y就是因變數。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變數，並從中選出主要的影響因素。

2、建立預測模型：依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

3、進行相關分析：回歸分析是對具有因果關系的影響因素（自變數）和預測對象（因變數）所進行的數理統計分析處理。只有當自變數與因變數確實存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。

因此，作為自變數的因素與作為因變數的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關系，以相關系數的大小來判斷自變數和因變數的相關的程度。

4、計算預測誤差：回歸預測模型是否可用於實際預測，取決於對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。

5、確定預測值：利用回歸預測模型計算預測值，並對預測值進行綜合分析，確定最後的預測值。

Logistic Regression邏輯回歸

邏輯回歸是用來計算「事件=Success」和「事件=Failure」的概率。當因變數的類型屬於二元（1 / 0，真/假，是/否）變數時，應該使用邏輯回歸。這里，Y的值為0或1，它可以用下方程表示。

odds= p/ (1-p) = probability of event occurrence / probability of not event occurrence

ln(odds) = ln(p/(1-p))

logit(p) = ln(p/(1-p)) =b0+b1X1+b2X2+b3X3....+bkXk

在這里使用的是的二項分布（因變數），需要選擇一個對於這個分布最佳的連結函數。它就是Logit函數。在上述方程中，通過觀測樣本的極大似然估計值來選擇參數，而不是最小化平方和誤差（如在普通回歸使用的）。

以上內容參考：網路-回歸分析

❻ 統計分析方法有哪幾種 常用的統計方法有哪些

1、系統聚類分析：是一門多元統計分類法，根據多種地學要素對地理實體進行劃分類別的方法。對不同的要素劃分類別往往反映不同目標的等級序列，如土地分等定級、水土流失強度分級等。

2、回歸分析：在統計學中，回歸分析（regression analysis)指的是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、主成分分析：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。

❼ 回歸分析的內容和步驟是什麼

1、確定變數：

明確定義了預測的具體目標，並確定了因變數。 如果預測目標是下一年的銷售量，則銷售量Y是因變數。 通過市場調查和數據訪問，找出與預測目標相關的相關影響因素，即自變數，並選擇主要影響因素。

2、建立預測模型：

依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

3、進行相關分析：

回歸分析是因果因素（自變數）和預測因子（因變數）的數學統計分析。 只有當自變數和因變數之間存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。 因此，作為自變數的因子是否與作為因變數的預測對象相關，程度的相關程度以及判斷相關程度的程度是在回歸分析中必須解決的問題。 相關分析通常需要相關性，並且相關度系數用於判斷自變數和因變數之間的相關程度。

4、計算預測誤差：

回歸預測模型是否可用於實際預測取決於回歸預測模型的測試和預測誤差的計算。 回歸方程只能通過回歸方程作為預測模型來預測，只有當它通過各種測試且預測誤差很小時才能預測。

5、確定預測值：

利用回歸預測模型計算預測值，並對預測值進行綜合分析，確定最後的預測值。

(7)統計年鑒回歸分析方法擴展閱讀：

回歸分析的應用：

1、相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，並用數學模型來表現其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知「質量」和「用戶滿意度」變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。

2、一般來說，回歸分析是通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關系，建立回歸模型，並根據實測數據來求解模型的各個參數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。

❽ 如何做回歸分析

由於未指定軟體，就以在SPSS中回歸分析為例。
1.選定需要分析的數據。
2。在工具欄上點擊分析→回歸→線性回歸。
3.選擇想要分析的自變數和因變數到相應的框中，點擊中間的箭頭按鈕添加進去即。
4.選擇好需要分析的變數以後，在右邊有相應的統計量和選項，點中自己需要分析的條件，點擊繼續即。
5.確定好所有的因素之後，確定就可以在輸出框中顯示最終的分析結。

❾ 常見的回歸分析方法有哪些

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1.線性回歸方法：通常因變數和一個（或者多個）自變數之間擬合出來是一條直線（回歸線），通常可以用一個普遍的公式來表示：Y（因變數）=a*X（自變數）+b+c，其中b表示截距，a表示直線的斜率，c是誤差項。如下圖所示。

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2.邏輯回歸方法：通常是用來計算「一個事件成功或者失敗」的概率，此時的因變數一般是屬於二元型的（1 或0，真或假，有或無等）變數。以樣本極大似然估計值來選取參數，而不採用最小化平方和誤差來選擇參數，所以通常要用log等對數函數去擬合。如下圖。

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3.多項式回歸方法：通常指自變數的指數存在超過1的項，這時候最佳擬合的結果不再是一條直線而是一條曲線。比如：拋物線擬合函數Y=a+b*X^2，如下圖所示。

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4.嶺回歸方法：通常用於自變數數據具有高度相關性的擬合中，這種回歸方法可以在原來的偏差基礎上再增加一個偏差度來減小總體的標准偏差。如下圖是其收縮參數的最小誤差公式。

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5.套索回歸方法：通常也是用來二次修正回歸系數的大小，能夠減小參量變化程度以提高線性回歸模型的精度。如下圖是其懲罰函數，注意這里的懲罰函數用的是絕對值，而不是絕對值的平方。

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6.ElasticNet回歸方法：是Lasso和Ridge回歸方法的融合體，使用L1來訓練，使用L2優先作為正則化矩陣。當相關的特徵有很多個時，ElasticNet不同於Lasso，會選擇兩個。如下圖是其常用的理論公式。

❿ 怎麼用excel做回歸分析

第一個模型還可以，但是存在自相關（DW檢驗值也就是Durbin-Watson stat 為0.85，正自相關），需要進行差分處理。估計是一階自相關。
第二個模型，自變數沒有一個顯著的，確實需要更改。
看模型是否合適，一是系數顯著性檢驗，一是方程顯著性檢驗。一元回歸時，兩個檢驗是一樣的，所以第一個模型中，自變數X系數估計值顯著（X對應的Prob值為0.000，一般要求小於0.05就算通過），方程也顯著（看F-statistic的值），但是一階自相關最好消除。但是多元回歸中，兩個檢驗需要分開看。第二個模型中，方程顯著性可能能通過檢驗，但是自變數系數估計值對應的Prob都大於0.05，所以問題比較大。
幾個建議：
1、樣本數據來源於1995年到2006年，感覺還是少了些，而且2011年的論文至少最晚應該是截止到2009年。如果條件允許，最好能夠更早些數據。有25個以上年份數據，做的模型合適些。
2、第二個模型因為你沒有列舉具體自變數、因變數名稱，不好下結論。那麼，一個辦法是考慮自變數的選擇是不是合理，現有的自變數有沒有可以去掉的，或者有沒有遺漏更合理的自變數，調整自變數後再回歸；如果你認為自變數不需要修改，在增加樣本數據情況下，另一個辦法是用SPSS軟體，裡面有「逐步回歸」選項，看看能不能得到合理模型。第一個模型：一階自相關怎麼樣才能消除？
第二個模型：我做的是山東省財政支農資金方面的課題，中國統計年鑒上的相關數據就到2006年，三個自變數的數據也是。三個自變數是必須要固定的，是不是因為數據的原因，但是近幾年的數據確實找不到。三個自變數分別是：支援農業生產支出，農林水利氣象等部門事業費，農業綜合開發支出。因變數是：年均農民純收入。這四個量都不能變。
我不會計量，eviews也是今天剛學的，spss更不會了。回答繼續回答：
1、這里的一階自相關，可以考慮用差分法試試。也就是自變數、因變數都分別形成新的序列，再做回歸（注意：這時的回歸估計模型不含常數項）。根據你的樣本數據和解釋變數數目，在新的回歸結果裡面，如果Durbin-Watson stat 的數值大致在1.5——2.5，可以認為消除了自相關。最後的估計結果，常數項仍採用現在模型已經估計出的常數項數值，自變數系數則是差分後估計的系數值。
2、財政支農資金數據，我覺得可以考慮查閱《中國財政統計年鑒》，其中的分省財政平衡表中可能會有相關數據。（不過我也不肯定，這兩年中國統計年鑒中財政數據的具體項目有調整，你之所以找不到2006年以後數據原因也在於此，財政統計年鑒如果能找到的話，也許能有幫助）
3、第二個模型還可以考慮對數模型試一試，因為取對數後變差縮小，也許數據擬合效果會好些。當然，這時的系數表示的是平均意義的彈性。
4、不會逐步回歸也沒有關系，反正自變數不多。回歸後，看哪個自變數系數估計值沒有通過檢驗（P值大於0.05），P值最大的先去掉，用其他自變數再去擬合。如果新的估計結果不行，再繼續去掉不顯著的系數。之後可以嘗試再引入之前去掉的自變數，回歸後看是否顯著。最後應該得到自變數系數和整個模型都通過檢驗的結果，否則是不合適的。
5、「我第二個模型P值是0.004」的說法不正確，你所說的實際是常數項的P值。實際上，一般要求自變數必須通過P檢驗，常數項倒無所謂。