產品經理中的回歸分析【產品經理培訓】

對于產品經理來說，數據分析其實也是非常重要的能力之一，而在數據分析當中，就存在一種非常重要的方法，就做回歸分析?；貧w分析實際上是一種預測性的建模技術，研究了因變量與自變量之間的關系。

1.為什么會使用回歸分析

就像前面說的，這種方法本質上是估計了兩個或多個變量的關系。實際工作當中就會存在很多的應用場景，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，預測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

回歸分析細分下來，其實存在很多不同的類型，線性回歸、邏輯回歸、多項式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸等。對于絕大部分產品經理，可能在工作當中也不會接觸到這樣的一些回歸分析方式，更多的會由數據分析工程師來完成這樣的一些工作。但無論是哪種類型，本質上都是為了幫助我們解決實際的問題。

3.回歸分析的案例

比如，目前某個產品經理所在公司主要售賣數碼家電類產品，下面的表格是產品大佬設計的電商平臺截止目前電腦的銷量與價格的數據表格，預測2022 ~ 2026年電腦的平均價格會以3%的速度逐年遞減，請基于下面的表格，預測接下來的2022 ~ 2026年電腦的銷量應該為多少?

Step1：回歸分析，需要先確定自變量和因變量

Step2：基于已有數據繪制相應的散點圖

可以借助Excel工具來完成散點圖的繪制。

Step3：借助數據回歸分析工具設定要計算的數值

點擊數據-數據分析，選擇分析工具列表當中的“回歸”，點擊確定;在回歸彈窗當中，設定X與Y值(在這里，X值為平均價格，Y值為銷量)，并勾選“標志”，選擇輸出區(qū)域，點擊確定。

Step4：確定線性函數當中的常數值

借助Excel表格當中的線性回歸分析工具，就可以生成下面的數據：

生成的結果當中，紅圈所標記出來的部分即為常數值k與b，也就是最終的函數為： y = -3.58 x + 51471.62

于是將數據代入函數，就可以得到接下來幾年的銷量情況了：

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