统计年鉴回归分析方法

❶ 如何对数据进行回归分析

CRM无疑是企业有效的销售工具，为企业做出准确的客户数据分析，提升数据分析的水平，帮助企业提升销售业绩。

1、统计报表直观可见

CRM系统可以按团队或者按人员查看销售数据，包含了员工线索数据分析、员工客户分析、员工商机分析、销售漏斗分析、商机趋势分析等。

销售数据直观可见，管理简便，管理者即可清楚的看到员工的正常任务是如期完成还是超期完成，对于员工的工作绩效考核有重要分析意义。

2、客户需求整体把握

CRM系统通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。

在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，通过数据分析能为企业更好地了解客户行为，分析客户喜好，并有针对性地提供更优秀的产品及服务。

3、销售预测更加精准

CRM系统可将销售机会以漏斗形式展示，直观的看到不同阶段所存在的机会数量与预计签约金额，通过多层级细致分析，实现大数据精准预测未来时间段企业产生的销售业绩。

分阶段的销售过程推进，可以预测出成交的时间和节点，以及所记录的精准需求，由此可以判断出客户成交的价值高低以及可能性。

此外，CRM系统数据分析功能还可以从多个维度、多个方面对企业数据进行分析，让管理人员可以从数据分析的结果得出企业的经营状况以及主要客户的特征，进而对企业下一步的规划作出调整。

简信crm

面对纷繁复杂的大量数据，CRM系统嵌入BI功能，能够对海量的数据进行分析处理，甄选出有用的数据，帮助销售人员明了客户需求，为销售带来了福音。

❷ 什么是回归分析法

回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。

回归分析中，当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时，叫做一元回归分析；当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时，叫做多元回归分析。此外，回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。根据自变量的个数，可以是一元回归，也可以是多元回归。根据所研究问题的性质，可以是线性回归，也可以是非线性回归。非线性回归方程一般可以通过数学方法为线性回归方程进行处理。

❸ 数据分析师必须掌握的7种回归分析方法

1、线性回归

线性回归是数据分析法中最为人熟知的建模技术之一。它一般是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种数据分析法中，由于变量是连续的，因此自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。

2、逻辑回归

逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元(1 /0，真/假，是/否)变量时，我们就应该使用逻辑回归.

逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。它可以处理各种类型的关系，因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。

为了避免过拟合和欠拟合，我们应该包括所有重要的变量。有一个很好的方法来确保这种情况，就是使用逐步筛选方法来估计逻辑回归。它需要大的样本量，因为在样本数量较少的情况下，极大似然估计的效果比普通的最小二乘法差。

3、多项式回归

对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多项式并得到较低的错误，但这可能会导致过拟合。你需要经常画出关系图来查看拟合情况，并且专注于保证拟合合理，既没有过拟合又没有欠拟合。下面是一个图例，可以帮助理解：

明显地向两端寻找曲线点，看看这些形状和趋势是否有意义。更高次的多项式最后可能产生怪异的推断结果。

4、逐步回归

在处理多个自变量时，我们可以使用这种形式的回归。在这种技术中，自变量的选择是在一个自动的过程中完成的，其中包括非人为操作。

这一壮举是通过观察统计的值，如R-square，t-stats和AIC指标，来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。

5、岭回归

岭回归分析是一种用于存在多重共线性(自变量高度相关)数据的技术。在多重共线性情况下，尽管最小二乘法(OLS)对每个变量很公平，但它们的差异很大，使得观测值偏移并远离真实值。岭回归通过给回归估计上增加一个偏差度，来降低标准误差。

除常数项以外，这种回归的假设与最小二乘回归类似;它收缩了相关系数的值，但没有达到零，这表明它没有特征选择功能，这是一个正则化方法，并且使用的是L2正则化。

6、套索回归

它类似于岭回归。除常数项以外，这种回归的假设与最小二乘回归类似;它收缩系数接近零(等于零)，确实有助于特征选择;这是一个正则化方法，使用的是L1正则化;如果预测的一组变量是高度相关的，Lasso 会选出其中一个变量并且将其它的收缩为零。

7、回归

ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。它使用L1来训练并且L2优先作为正则化矩阵。当有多个相关的特征时，ElasticNet是很有用的。Lasso会随机挑选他们其中的一个，而ElasticNet则会选择两个。Lasso和Ridge之间的实际的优点是，它允许ElasticNet继承循环状态下Ridge的一些稳定性。

通常在高度相关变量的情况下，它会产生群体效应;选择变量的数目没有限制;并且可以承受双重收缩。

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❹ 回归分析法是什么

回归分析法是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。回归分析法主要解决的问题：1、确定变量之间是否存在相关关系，若存在，则找出数学表达式；2、根据一个或几个变量的值，预测或控制另一个或几个变量的值，且要估计这种控制或预测可以达到何种精确度。
分类
1、根据因变量和自变量的个数来分类：一元回归分析和多元回归分析。
2、根据因变量和自变量的函数表达式来分类：线性回归分析和非线性回归分析。
有效性和注意事项
有效性：用回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测，而且回归方程也较为符合实际，则应用回归预测是有效的，否则就很难应用。
注意事项：为使回归方程较能符合实际，首先应尽可能定性判断自变量的可能种类和个数，并在观察事物发展规律的基础上定性判断回归方程的可能类型；其次，力求掌握较充分的高质量统计数据，再运用统计方法，利用数学工具和相关软件从定量方面计算或改进定性判断。

❺ 回归分析的基本步骤是什么

回归分析：

1、确定变量：明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。

2、建立预测模型：依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

3、进行相关分析：回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当自变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。

因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。

4、计算预测误差：回归预测模型是否可用于实际预测，取决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。

5、确定预测值：利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

Logistic Regression逻辑回归

逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元（1 / 0，真/假，是/否）变量时，应该使用逻辑回归。这里，Y的值为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

在这里使用的是的二项分布（因变量），需要选择一个对于这个分布最佳的连结函数。它就是Logit函数。在上述方程中，通过观测样本的极大似然估计值来选择参数，而不是最小化平方和误差（如在普通回归使用的）。

以上内容参考：网络-回归分析

❻ 统计分析方法有哪几种 常用的统计方法有哪些

1、系统聚类分析：是一门多元统计分类法，根据多种地学要素对地理实体进行划分类别的方法。对不同的要素划分类别往往反映不同目标的等级序列，如土地分等定级、水土流失强度分级等。

2、回归分析：在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

3、主成分分析：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。

❼ 回归分析的内容和步骤是什么

1、确定变量：

明确定义了预测的具体目标，并确定了因变量。 如果预测目标是下一年的销售量，则销售量Y是因变量。 通过市场调查和数据访问，找出与预测目标相关的相关影响因素，即自变量，并选择主要影响因素。

2、建立预测模型：

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

3、进行相关分析：

回归分析是因果因素（自变量）和预测因子（因变量）的数学统计分析。 只有当自变量和因变量之间存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。 因此，作为自变量的因子是否与作为因变量的预测对象相关，程度的相关程度以及判断相关程度的程度是在回归分析中必须解决的问题。 相关分析通常需要相关性，并且相关度系数用于判断自变量和因变量之间的相关程度。

4、计算预测误差：

回归预测模型是否可用于实际预测取决于回归预测模型的测试和预测误差的计算。 回归方程只能通过回归方程作为预测模型来预测，只有当它通过各种测试且预测误差很小时才能预测。

5、确定预测值：

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

(7)统计年鉴回归分析方法扩展阅读：

回归分析的应用：

1、相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。

2、一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

❽ 如何做回归分析

由于未指定软件，就以在SPSS中回归分析为例。
1.选定需要分析的数据。
2。在工具栏上点击分析→回归→线性回归。
3.选择想要分析的自变量和因变量到相应的框中，点击中间的箭头按钮添加进去即。
4.选择好需要分析的变量以后，在右边有相应的统计量和选项，点中自己需要分析的条件，点击继续即。
5.确定好所有的因素之后，确定就可以在输出框中显示最终的分析结。

❾ 常见的回归分析方法有哪些

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1.线性回归方法：通常因变量和一个（或者多个）自变量之间拟合出来是一条直线（回归线），通常可以用一个普遍的公式来表示：Y（因变量）=a*X（自变量）+b+c，其中b表示截距，a表示直线的斜率，c是误差项。如下图所示。

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2.逻辑回归方法：通常是用来计算“一个事件成功或者失败”的概率，此时的因变量一般是属于二元型的（1 或0，真或假，有或无等）变量。以样本极大似然估计值来选取参数，而不采用最小化平方和误差来选择参数，所以通常要用log等对数函数去拟合。如下图。

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3.多项式回归方法：通常指自变量的指数存在超过1的项，这时候最佳拟合的结果不再是一条直线而是一条曲线。比如：抛物线拟合函数Y=a+b*X^2，如下图所示。

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4.岭回归方法：通常用于自变量数据具有高度相关性的拟合中，这种回归方法可以在原来的偏差基础上再增加一个偏差度来减小总体的标准偏差。如下图是其收缩参数的最小误差公式。

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5.套索回归方法：通常也是用来二次修正回归系数的大小，能够减小参量变化程度以提高线性回归模型的精度。如下图是其惩罚函数，注意这里的惩罚函数用的是绝对值，而不是绝对值的平方。

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6.ElasticNet回归方法：是Lasso和Ridge回归方法的融合体，使用L1来训练，使用L2优先作为正则化矩阵。当相关的特征有很多个时，ElasticNet不同于Lasso，会选择两个。如下图是其常用的理论公式。

❿ 怎么用excel做回归分析

第一个模型还可以，但是存在自相关（DW检验值也就是Durbin-Watson stat 为0.85，正自相关），需要进行差分处理。估计是一阶自相关。
第二个模型，自变量没有一个显着的，确实需要更改。
看模型是否合适，一是系数显着性检验，一是方程显着性检验。一元回归时，两个检验是一样的，所以第一个模型中，自变量X系数估计值显着（X对应的Prob值为0.000，一般要求小于0.05就算通过），方程也显着（看F-statistic的值），但是一阶自相关最好消除。但是多元回归中，两个检验需要分开看。第二个模型中，方程显着性可能能通过检验，但是自变量系数估计值对应的Prob都大于0.05，所以问题比较大。
几个建议：
1、样本数据来源于1995年到2006年，感觉还是少了些，而且2011年的论文至少最晚应该是截止到2009年。如果条件允许，最好能够更早些数据。有25个以上年份数据，做的模型合适些。
2、第二个模型因为你没有列举具体自变量、因变量名称，不好下结论。那么，一个办法是考虑自变量的选择是不是合理，现有的自变量有没有可以去掉的，或者有没有遗漏更合理的自变量，调整自变量后再回归；如果你认为自变量不需要修改，在增加样本数据情况下，另一个办法是用SPSS软件，里面有“逐步回归”选项，看看能不能得到合理模型。第一个模型：一阶自相关怎么样才能消除？
第二个模型：我做的是山东省财政支农资金方面的课题，中国统计年鉴上的相关数据就到2006年，三个自变量的数据也是。三个自变量是必须要固定的，是不是因为数据的原因，但是近几年的数据确实找不到。三个自变量分别是：支援农业生产支出，农林水利气象等部门事业费，农业综合开发支出。因变量是：年均农民纯收入。这四个量都不能变。
我不会计量，eviews也是今天刚学的，spss更不会了。回答继续回答：
1、这里的一阶自相关，可以考虑用差分法试试。也就是自变量、因变量都分别形成新的序列，再做回归（注意：这时的回归估计模型不含常数项）。根据你的样本数据和解释变量数目，在新的回归结果里面，如果Durbin-Watson stat 的数值大致在1.5——2.5，可以认为消除了自相关。最后的估计结果，常数项仍采用现在模型已经估计出的常数项数值，自变量系数则是差分后估计的系数值。
2、财政支农资金数据，我觉得可以考虑查阅《中国财政统计年鉴》，其中的分省财政平衡表中可能会有相关数据。（不过我也不肯定，这两年中国统计年鉴中财政数据的具体项目有调整，你之所以找不到2006年以后数据原因也在于此，财政统计年鉴如果能找到的话，也许能有帮助）
3、第二个模型还可以考虑对数模型试一试，因为取对数后变差缩小，也许数据拟合效果会好些。当然，这时的系数表示的是平均意义的弹性。
4、不会逐步回归也没有关系，反正自变量不多。回归后，看哪个自变量系数估计值没有通过检验（P值大于0.05），P值最大的先去掉，用其他自变量再去拟合。如果新的估计结果不行，再继续去掉不显着的系数。之后可以尝试再引入之前去掉的自变量，回归后看是否显着。最后应该得到自变量系数和整个模型都通过检验的结果，否则是不合适的。
5、“我第二个模型P值是0.004”的说法不正确，你所说的实际是常数项的P值。实际上，一般要求自变量必须通过P检验，常数项倒无所谓。