3.进行回归分析:用回归分析方法构造资金占用的线性模型 。回归Analysis模型有哪些种类？逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法，数据分析师必须掌握的七回归分析方法，linear回归linear回归是数据分析法中最知名的建模技术之一，logistic回归模型分析方法，如何使用回归 分析法计算资金占用的线性度模型-2// 。
1、九大常用数据分析方法带大家了解一下这些干货吧【回归模型分析法,层次分析法模型例题】1、直接评价法直接评价法是根据经验直接判断数据的好坏并给出判断，通常用于评价内部过去的经营状况 ， 如评价近期阅读量是否过低，评价近期销量是否异常，评价当日文章推送量是否正常 。直接评价法有两个必要条件:一是运营方有一定的新媒体运营经验，能正确评价跳出率和阅读量；第二 ， 处理后的数据足够直观，可以直接表现出某个数据的优劣 。
比较分析法包括横向比较和纵向比较 。横向比较是指同一时间不同整体指标的比较，如今日头条同领域作者文章阅读量的比较、粉丝数的比较；同一整体指数在不同时间条件下的纵向比较，比如本月和上月文章阅读量的比较，本月和上月粉丝增长的比较 。通过对比分析，可以直接观察目前的运营水平，一方面发现已经处于优秀水平的方面，然后加以维护；另一方面 ， 及时找到当前的薄弱环节，重点突破 。
2、逐步 回归法的基本原理step by step回归method的基本原理如下:step by step回归分析法是逐个引入变量模型，引入后检查每一个解释变量，逐一检查已选取的解释变量 。确保在引入每个新变量之前,回归等式中仅包含重要变量 。逐步回归分析是多元回归分析中的一种方法 。回归分析用于研究多个变量的相互依赖关系 ， 而逐步分析常用于建立最优或适当的回归模型，以便更深入地研究变量的相互依赖关系 。
扩展数据:逐步回归逐步解释分析结果-2模型基本原理是逐步引入各个解释变量回归依次分析模型同时进行f检验 。当引入一个新的解释变量，而原解释变量和被解释变量之间的相关性不再显著时，就剔除无关紧要的解释变量 。以此类推，逐步回归分析确保在引入每个新的解释变量之前，只有显著变量被包括在回归方程中，直到没有更显著的解释变量被添加到回归方程中，并且没有不太显著的解释变量被消除 。
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