更新時(shí)間:2021-10-07 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來說,數(shù)據(jù)分析其實(shí)也是非常重要的能力之一,而在數(shù)據(jù)分析當(dāng)中,就存在一種非常重要的方法,就做回歸分析?;貧w分析實(shí)際上是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù),研究了因變量與自變量之間的關(guān)系。
1.為什么會(huì)使用回歸分析
就像前面說的,這種方法本質(zhì)上是估計(jì)了兩個(gè)或多個(gè)變量的關(guān)系。實(shí)際工作當(dāng)中就會(huì)存在很多的應(yīng)用場(chǎng)景,比如一家銷售型的公司,知道了過去每年的銷售情況,就可以借助回歸分析的方式,預(yù)測(cè)出未來公司的大致銷售情況是怎樣的的。
2.回歸分析的類型
回歸分析細(xì)分下來,其實(shí)存在很多不同的類型,線性回歸、邏輯回歸、多項(xiàng)式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸等。對(duì)于絕大部分產(chǎn)品經(jīng)理,可能在工作當(dāng)中也不會(huì)接觸到這樣的一些回歸分析方式,更多的會(huì)由數(shù)據(jù)分析工程師來完成這樣的一些工作。但無論是哪種類型,本質(zhì)上都是為了幫助我們解決實(shí)際的問題。
3.回歸分析的案例
比如,目前某個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理所在公司主要售賣數(shù)碼家電類產(chǎn)品,下面的表格是產(chǎn)品大佬設(shè)計(jì)的電商平臺(tái)截止目前電腦的銷量與價(jià)格的數(shù)據(jù)表格,預(yù)測(cè)2022 ~ 2026年電腦的平均價(jià)格會(huì)以3%的速度逐年遞減,請(qǐng)基于下面的表格,預(yù)測(cè)接下來的2022 ~ 2026年電腦的銷量應(yīng)該為多少?
Step1:回歸分析,需要先確定自變量和因變量
Step2:基于已有數(shù)據(jù)繪制相應(yīng)的散點(diǎn)圖
可以借助Excel工具來完成散點(diǎn)圖的繪制。
Step3:借助數(shù)據(jù)回歸分析工具設(shè)定要計(jì)算的數(shù)值
點(diǎn)擊數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)分析,選擇分析工具列表當(dāng)中的“回歸”,點(diǎn)擊確定;在回歸彈窗當(dāng)中,設(shè)定X與Y值(在這里,X值為平均價(jià)格,Y值為銷量),并勾選“標(biāo)志”,選擇輸出區(qū)域,點(diǎn)擊確定。
Step4:確定線性函數(shù)當(dāng)中的常數(shù)值
借助Excel表格當(dāng)中的線性回歸分析工具,就可以生成下面的數(shù)據(jù):
生成的結(jié)果當(dāng)中,紅圈所標(biāo)記出來的部分即為常數(shù)值k與b,也就是最終的函數(shù)為: y = -3.58 x + 51471.62
于是將數(shù)據(jù)代入函數(shù),就可以得到接下來幾年的銷量情況了: