400-050-6600

本文让你深刻了解线性回归在数据分析中的重要性

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-02-14

什么是线性回归?

CPDA数据分析中线性回归分析用于基于另一个变量的值来预测变量的值。您要预测的变量称为因变量。您用来预测另一个变量值的变量称为自变量。

 

CPDA这种分析形式估计线性方程的系数,涉及一个或多个最能预测因变量值的自变量。线性回归拟合一条直线或曲面,该直线或曲面将预测输出值和实际输出值之间的差异最小化。有一些简单的线性回归计算器使用“最小二乘法”来发现一组配对数据的最佳拟合线。然后,您可以从Y(自变量)估计X(因变量)的值。

 

数据分析师课程教你更轻松地生成预测

学员在进行数据分析时可以在Excel中执行线性回归,也可以使用统计软件包(例如SPSS Statistics)可以对线性回归方程式进行简化处理,线性回归模型和线性回归公式的过程。可以在诸如简单线性回归和多重线性回归之类的技术中利用SPSS Statistics

 

学员可以在各种程序和环境中执行线性回归方法包括:

1R线性回归

2MATLAB线性回归

3Sklearn线性回归

4、线性回归Python

5Excel线性回归

 

CPDA数据分析师课程中老师会详细讲解为什么线性回归很重要

在数据分析中线性回归模型相对简单,并且提供了易于理解的数学公式,可以对数据结果生成预测,学会线性回归可以应用于商业和学术研究的各个领域。

 

课程中学员会发现,从生物学,行为学,环境科学,社会科学到商业,线性回归已广泛应用于所有领域。线性回归模型已经成为科学可靠地预测未来的一种行之有效的方法。由于线性回归是一个历史悠久的统计程序,因此线性回归模型的属性已广为人知,并且可以非常快速地进行训练。

 

科学可靠地预测未来的行之有效的方法

不论我们的学员是做业务工作组织领导者可以使用线性回归技术做出更好的分析决策,为企业通过CPDA数据分析收集大量数据,线性回归帮助他们使用该数据更好地管理现实-而不是依靠经验和直觉,您可以通过数据分析培训相关技能获取大量原始数据并将其转换为可操作的信息。

 

我们的学员还可以使用线性回归通过发现业务同事以前可能已经看到并认为他们已经理解的模式和关系来提供更好的见解。例如,对销售和购买数据进行分析可以帮助您在特定日期或特定时间发现特定的购买模式。从回归分析中收集的见解可以帮助业务领导者预测公司产品需求量大的时期。

 

在做数据分析时有效线性回归的关键假设

数据分析课程讲告诉您线性回归分析要考虑的成功假设:

对于每个变量:考虑有效案例的数量,均值和标准差。

对于每个模型:考虑回归系数,相关矩阵,部分和部分相关性,多个RR2,调整后的R2R2的变化,估计的标准误差,方差分析表,预测值和残差。

 

另外,请CPDA数据分析师考虑每个回归系数,方差-协方差矩阵,方差膨胀因子,公差,Durbin-Watson检验,距离度量(MahalanobisCook和杠杆值),DfBetaDfFit,预测间隔和案例-95%置信区间明智的诊断信息。

绘图:考虑散点图,局部绘图,直方图和正态概率绘图。

数据:因变量和自变量应该是定量的。类别变量(例如宗教,主要研究领域或居住地区)需要重新编码为二进制(虚拟)变量或其他类型的对比变量。 

CPDA数据分析师其他假设:对于自变量的每个值,因变量的分布必须为正态分布。对于自变量的所有值,因变量的分布方差应为常数。因变量和每个自变量之间的关系应该是线性的,并且所有观察值都应该是独立的。

 

CPDA学员要确保数据符合线性回归假设

在尝试执行线性回归之前,需要确保可以使用此过程分析数据。您的数据必须经过某些必要的假设。

 

数据分析师老师将教你以下检查这些假设的6种方法:

1、变量应连续测量。连续变量的示例是时间,销售额,重量和测试分数。

2、使用散点图可以快速找出这两个变量之间是否存在线性关系。

3、观察值应彼此独立(即,不应有依赖性)。

4、您的数据应该没有明显的异常值。

5、检查均方差性—一种统计概念,其中沿着最合适的线性回归线的方差在整个那条线中都保持相似。

6、最佳拟合回归线的残差(误差)服从正态分布。

 

数据分析评估趋势和销售估算

CPDA学员还可以使用线性回归分析来尝试根据年龄,学历和工作年限等自变量来预测销售人员的年度总销售额(因变量)。

 

CPDA分析定的价弹性

价格变化通常会影响消费者的行为-线性回归可以帮助您分析如何。例如,如果特定产品的价格不断变化,则可以使用回归分析来查看消费是否随着价格上涨而下降。如果消费不会随着价格上涨而显着下降怎么办?买家在什么价位停止购买产品?这些信息对于零售业的领导者将非常有帮助。

 

数据分析师培训会交给你怎样评估保险公司的风险

1、  数据分析线性回归技术可用于分析风险。

例如,一家保险公司可能没有足够的资源来调查房主的保险索赔;CPDA课程将通过线性回归,公司团队可以建立一个模型来估算索赔成本。该分析可以帮助公司领导者就承担哪些风险做出重要的商业决策。

 

2CPDA培训为你讲解运动分析

在数据分析中线性回归并不总是与业务有关。在体育运动中也很重要。例如,您可能想知道一个篮球队在一个赛季中赢得的比赛次数是否与该队每场得分的平均数有关。数据分析师在对散点图分析时表明这些变量是线性相关的。获胜的次数和对手得分的平均数也线性相关。这些变量具有负相关关系。随着获胜游戏次数的增加,对手得分的平均数减少。使用线性回归,您可以为这些变量之间的关系建模。一个好的模型可以用来预测将赢得多少场比赛。


数据分析平台更多免费视频教程技巧:http://www.chinacpda.com/videocenter/

数据分析平台更多免费视频教程技巧:http://www.chinacpda.com/videocenter/
查找您身边的授权培训中心:http://www.chinacpda.com/train/

全国免费客服热线:400-050-6600
中国商业联合会数据分析专业委员会


Prev article

CPDA数据分析师课程对于市场研究方面的专业性分析指导

Next article

CPDA数据分析为医疗行业通过大数据分析总结了更好的医疗结果

课程服务

认证服务

在线咨询