数据分析的本质就是回归分析

诸多人在网络上常常会听到这样一种现象：在学习数据分析时常常会感到越来越困惑。尽管总是会学到一长串专业术语和概念，在实际遇到问题时往往只是简单地套用现有的模型，并不能很好地理解背后的原理和逻辑关系。

这其实就回归到了一个至关重要的问题：数据分析的本质是什么？

万物各有其运行规律，在人类认知领域中，
任何外在手段都旨在揭示事物的本质，
数据分析同样遵循这一原则，
让我们深入探究数据分析的本质及其应用。

数据分析的本质

其实绝大多数的数据分析问题，都可以归纳为一个问题：相关性问题。

研究数据间的关联性属于数据统计学的基础思想。该方法旨在探究数据间是否存在相互关联关系。简单来说就是X与其变量Y或包括变量Y及Z在内的其他变量之间的数值变化是否存在关联。

例如，在分析常年吸烟者与肺癌患者数量之间的关系时会发现两者呈正相关关系；而在考察体育爱好者与普通感冒病人之间则存在显著的负相关关系等案例中这些都是典型的变量间关联程度分析

在数据分析领域中，默认情况下较为常用的是较为复杂的关联性分析方法。其核心目标就是确定变量间的相关系数；具体而言，则是通过计算出方程组中的系数B

例如，