預測電影如何進行回歸分析

A. 回歸分析結果怎麼分析

從一組數據出發，確定某些變數之間的定量關系式，即建立數學模型並估計其中的未知參數。估計參數的常用方法是最小二乘法。對這些關系式的可信程度進行檢驗。

在許多自變數共同影響著一個因變數的關系中，判斷哪個（或哪些）自變數的影響是顯著的，哪些自變數的影響是不顯著的，將影響顯著的自變數加入模型中，而剔除影響不顯著的變數，通常用逐步回歸、向前回歸和向後回歸等方法。

利用所求的關系式對某一生產過程進行預測或控制。回歸分析的應用是非常廣泛的，統計軟體包使各種回歸方法計算十分方便。

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回歸分析法進行預測首先要對各個自變數做出預測。若各個自變數可以由人工控制或易於預測，而且回歸方程也較為符合實際，則應用回歸預測是有效的，否則就很難應用。

為使回歸方程較能符合實際，首先應盡可能定性判斷自變數的可能種類和個數，並在觀察事物發展規律的基礎上定性判斷回歸方程的可能類型；其次，力求掌握較充分的高質量統計數據，再運用統計方法，利用數學工具和相關軟體從定量方面計算或改進定性判斷。

B. 如何對數據進行回歸分析

CRM無疑是企業有效的銷售工具，為企業做出准確的客戶數據分析，提升數據分析的水平，幫助企業提升銷售業績。

1、統計報表直觀可見

CRM系統可以按團隊或者按人員查看銷售數據，包含了員工線索數據分析、員工客戶分析、員工商機分析、銷售漏斗分析、商機趨勢分析等。

銷售數據直觀可見，管理簡便，管理者即可清楚的看到員工的正常任務是如期完成還是超期完成，對於員工的工作績效考核有重要分析意義。

2、客戶需求整體把握

CRM系統通過把為外部數據，如社交媒體數據，購買歷史，產品趨勢和最新發布等，與內部數據結合起來以提升洞察力。

在某些情況下，數據能夠揭示顧客的需求，通過數據分析能為企業更好地了解客戶行為，分析客戶喜好，並有針對性地提供更優秀的產品及服務。

3、銷售預測更加精準

CRM系統可將銷售機會以漏斗形式展示，直觀的看到不同階段所存在的機會數量與預計簽約金額，通過多層級細致分析，實現大數據精準預測未來時間段企業產生的銷售業績。

分階段的銷售過程推進，可以預測出成交的時間和節點，以及所記錄的精準需求，由此可以判斷出客戶成交的價值高低以及可能性。

此外，CRM系統數據分析功能還可以從多個維度、多個方面對企業數據進行分析，讓管理人員可以從數據分析的結果得出企業的經營狀況以及主要客戶的特徵，進而對企業下一步的規劃作出調整。

簡信crm

面對紛繁復雜的大量數據，CRM系統嵌入BI功能，能夠對海量的數據進行分析處理，甄選出有用的數據，幫助銷售人員明了客戶需求，為銷售帶來了福音。

C. 回歸分析的前提是什麼 怎樣進行回歸分析

回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。如果在回歸分析中，只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。

D. 回歸分析的內容和步驟是什麼

1、確定變數：

明確定義了預測的具體目標，並確定了因變數。 如果預測目標是下一年的銷售量，則銷售量Y是因變數。 通過市場調查和數據訪問，找出與預測目標相關的相關影響因素，即自變數，並選擇主要影響因素。

2、建立預測模型：

依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

3、進行相關分析：

回歸分析是因果因素（自變數）和預測因子（因變數）的數學統計分析。 只有當自變數和因變數之間存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。 因此，作為自變數的因子是否與作為因變數的預測對象相關，程度的相關程度以及判斷相關程度的程度是在回歸分析中必須解決的問題。 相關分析通常需要相關性，並且相關度系數用於判斷自變數和因變數之間的相關程度。

4、計算預測誤差：

回歸預測模型是否可用於實際預測取決於回歸預測模型的測試和預測誤差的計算。 回歸方程只能通過回歸方程作為預測模型來預測，只有當它通過各種測試且預測誤差很小時才能預測。

5、確定預測值：

利用回歸預測模型計算預測值，並對預測值進行綜合分析，確定最後的預測值。

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回歸分析的應用：

1、相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關系，並用數學模型來表現其具體關系。比如說，從相關分析中我們可以得知「質量」和「用戶滿意度」變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。

2、一般來說，回歸分析是通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關系，建立回歸模型，並根據實測數據來求解模型的各個參數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。

E. 如何分析回歸預測要求的是點估計還是區間估計

進行回歸分析，需要滿足以下三個基本條件：(1)正態性被檢驗的對象或者因變數必須是服從正態分布的隨機變數，這一點是最重要的.(2)方差齊性被檢驗的各個總體的方差是相等的. (3)獨立性對被檢驗的各對觀察數據而言，從概率意義上應理解為是獨立取得的.在處理實際問題時，正態性可由大數定律與中心極限定理來確定，方差齊性的檢驗用F檢驗施行，而獨立性往往憑實際經驗判斷，一般有一個近似結論就可以進行回歸分析了.

F. 一元回歸分析法的預測過程是什麼

一元線性回歸預測法的概念一元線性回歸預測法是分析一個因變數與一個自變數之間的線性關系的預測方法。
常用統計指標：平均數、增減量、平均增減量。
一元線性回歸預測基本思想確定直線的方法是最小二乘法
最小二乘法的基本思想：最有代表性的直線應該是直線到各點的距離最近。然後用這條直線進行預測。
一元線性回歸預測模型的建立1、選取一元線性回歸模型的變數
；
2、繪制計算表和擬合散點圖
；
3、計算變數間的回歸系數及其相關的顯著性
；
4、回歸分析結果的應用
。
模型的檢驗1、經濟意義檢驗：就是根據模型中各個參數的經濟含義，分析各參數的值是否與分析對象的經濟含義相符。
2、回歸標准差檢驗
3、擬合優度檢驗
4、回歸系數的顯著性檢驗
利用回歸預測模型進行預測可以分為：點預測和置信區間預測法
1、點預測法：將自變數取值帶入回歸預測模型求出因變數的預測值。
2、置信區間預測法：估計一個范圍，並確定該范圍出現的概率。置信區間的大小的影響的因素：a、因變數估計值；b、回歸標准差；C、概率度t。

G. 試闡述回歸預測法是一種怎樣的方法得到准確的回歸預測線的關鍵是什麼

一元線性回歸預測法的概念一元線性回歸預測法是分析一個因變數與一個自變數之間的線性關系的預測方法。 常用統計指標：平均數、增減量、平均增減量。 一元線性回歸預測基本思想確定直線的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想：最有代表性的直線應該是直線到各點的距離最近。然後用這條直線進行預測。 一元線性回歸預測模型的建立1、選取一元線性回歸模型的變數 ； 2、繪制計算表和擬合散點圖 ； 3、計算變數間的回歸系數及其相關的顯著性 ； 4、回歸分析結果的應用 。 模型的檢驗1、經濟意義檢驗：就是根據模型中各個參數的經濟含義，分析各參數的值是否與分析對象的經濟含義相符。 2、回歸標准差檢驗 3、擬合優度檢驗 4、回歸系數的顯著性檢驗 利用回歸預測模型進行預測可以分為：點預測和置信區間預測法 1、點預測法：將自變數取值帶入回歸預測模型求出因變數的預測值。 2、置信區間預測法：估計一個范圍，並確定該范圍出現的概率。置信區間的大小的影響的因素：a、因變數估計值；b、回歸標准差；C、概率度t。

H. 什麼是回歸分析預測模型

依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

詳細請參考http://ke..com/view/1338387.htm

I. 用SPSS進行多元線性回歸分析預測，得到模型後如何進行預測

嗯嗯這個可以得到回歸方程，下一年的數據你對應帶入公式中就可以計算得到，當然你需要知道對應的自變數值是多少，才能得到。這些都可以通過網頁版本SPSS軟體SPSSAU分析得到的。