预测电影如何进行回归分析

A. 回归分析结果怎么分析

从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。对这些关系式的可信程度进行检验。

在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。

利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。

(1)预测电影如何进行回归分析扩展阅读

回归分析法进行预测首先要对各个自变量做出预测。若各个自变量可以由人工控制或易于预测，而且回归方程也较为符合实际，则应用回归预测是有效的，否则就很难应用。

为使回归方程较能符合实际，首先应尽可能定性判断自变量的可能种类和个数，并在观察事物发展规律的基础上定性判断回归方程的可能类型；其次，力求掌握较充分的高质量统计数据，再运用统计方法，利用数学工具和相关软件从定量方面计算或改进定性判断。

B. 如何对数据进行回归分析

CRM无疑是企业有效的销售工具，为企业做出准确的客户数据分析，提升数据分析的水平，帮助企业提升销售业绩。

1、统计报表直观可见

CRM系统可以按团队或者按人员查看销售数据，包含了员工线索数据分析、员工客户分析、员工商机分析、销售漏斗分析、商机趋势分析等。

销售数据直观可见，管理简便，管理者即可清楚的看到员工的正常任务是如期完成还是超期完成，对于员工的工作绩效考核有重要分析意义。

2、客户需求整体把握

CRM系统通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。

在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，通过数据分析能为企业更好地了解客户行为，分析客户喜好，并有针对性地提供更优秀的产品及服务。

3、销售预测更加精准

CRM系统可将销售机会以漏斗形式展示，直观的看到不同阶段所存在的机会数量与预计签约金额，通过多层级细致分析，实现大数据精准预测未来时间段企业产生的销售业绩。

分阶段的销售过程推进，可以预测出成交的时间和节点，以及所记录的精准需求，由此可以判断出客户成交的价值高低以及可能性。

此外，CRM系统数据分析功能还可以从多个维度、多个方面对企业数据进行分析，让管理人员可以从数据分析的结果得出企业的经营状况以及主要客户的特征，进而对企业下一步的规划作出调整。

简信crm

面对纷繁复杂的大量数据，CRM系统嵌入BI功能，能够对海量的数据进行分析处理，甄选出有用的数据，帮助销售人员明了客户需求，为销售带来了福音。

C. 回归分析的前提是什么 怎样进行回归分析

回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

D. 回归分析的内容和步骤是什么

1、确定变量：

明确定义了预测的具体目标，并确定了因变量。 如果预测目标是下一年的销售量，则销售量Y是因变量。 通过市场调查和数据访问，找出与预测目标相关的相关影响因素，即自变量，并选择主要影响因素。

2、建立预测模型：

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

3、进行相关分析：

回归分析是因果因素（自变量）和预测因子（因变量）的数学统计分析。 只有当自变量和因变量之间存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。 因此，作为自变量的因子是否与作为因变量的预测对象相关，程度的相关程度以及判断相关程度的程度是在回归分析中必须解决的问题。 相关分析通常需要相关性，并且相关度系数用于判断自变量和因变量之间的相关程度。

4、计算预测误差：

回归预测模型是否可用于实际预测取决于回归预测模型的测试和预测误差的计算。 回归方程只能通过回归方程作为预测模型来预测，只有当它通过各种测试且预测误差很小时才能预测。

5、确定预测值：

利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。

(4)预测电影如何进行回归分析扩展阅读：

回归分析的应用：

1、相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。

2、一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

E. 如何分析回归预测要求的是点估计还是区间估计

进行回归分析，需要满足以下三个基本条件：(1)正态性被检验的对象或者因变量必须是服从正态分布的随机变量，这一点是最重要的.(2)方差齐性被检验的各个总体的方差是相等的. (3)独立性对被检验的各对观察数据而言，从概率意义上应理解为是独立取得的.在处理实际问题时，正态性可由大数定律与中心极限定理来确定，方差齐性的检验用F检验施行，而独立性往往凭实际经验判断，一般有一个近似结论就可以进行回归分析了.

F. 一元回归分析法的预测过程是什么

一元线性回归预测法的概念一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。
常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量。
一元线性回归预测基本思想确定直线的方法是最小二乘法
最小二乘法的基本思想：最有代表性的直线应该是直线到各点的距离最近。然后用这条直线进行预测。
一元线性回归预测模型的建立1、选取一元线性回归模型的变量
；
2、绘制计算表和拟合散点图
；
3、计算变量间的回归系数及其相关的显著性
；
4、回归分析结果的应用
。
模型的检验1、经济意义检验：就是根据模型中各个参数的经济含义，分析各参数的值是否与分析对象的经济含义相符。
2、回归标准差检验
3、拟合优度检验
4、回归系数的显著性检验
利用回归预测模型进行预测可以分为：点预测和置信区间预测法
1、点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量的预测值。
2、置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的概率。置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归标准差；C、概率度t。

G. 试阐述回归预测法是一种怎样的方法得到准确的回归预测线的关键是什么

一元线性回归预测法的概念一元线性回归预测法是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法。 常用统计指标：平均数、增减量、平均增减量。 一元线性回归预测基本思想确定直线的方法是最小二乘法 最小二乘法的基本思想：最有代表性的直线应该是直线到各点的距离最近。然后用这条直线进行预测。 一元线性回归预测模型的建立1、选取一元线性回归模型的变量 ； 2、绘制计算表和拟合散点图 ； 3、计算变量间的回归系数及其相关的显著性 ； 4、回归分析结果的应用 。 模型的检验1、经济意义检验：就是根据模型中各个参数的经济含义，分析各参数的值是否与分析对象的经济含义相符。 2、回归标准差检验 3、拟合优度检验 4、回归系数的显著性检验 利用回归预测模型进行预测可以分为：点预测和置信区间预测法 1、点预测法：将自变量取值带入回归预测模型求出因变量的预测值。 2、置信区间预测法：估计一个范围，并确定该范围出现的概率。置信区间的大小的影响的因素：a、因变量估计值；b、回归标准差；C、概率度t。

H. 什么是回归分析预测模型

依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。

详细请参考http://ke..com/view/1338387.htm

I. 用SPSS进行多元线性回归分析预测，得到模型后如何进行预测

嗯嗯这个可以得到回归方程，下一年的数据你对应带入公式中就可以计算得到，当然你需要知道对应的自变量值是多少，才能得到。这些都可以通过网页版本SPSS软件SPSSAU分析得到的。