7个回归分析模型，数据分析师必看 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2025-09-24 16:57:56

你是否曾好奇：房价和面积、学区、房龄之间到底有什么关系？广告投入增加 10%，销量会提升多少？员工的工作年限、学历与薪资水平是否存在必然联系？这些问题的核心，都是探索变量之间的关系—— 而回归分析模型，正是解开这类问题的钥匙。

作为统计学中最经典的分析方法之一，回归分析通过建立数学模型，量化变量间的依赖关系，帮我们从杂乱的数据中找到规律、预测趋势。无论是科研实验、商业决策还是日常生活，回归分析都在默默发挥作用。

今天，本文就来聊聊7种最常用的回归分析模型，看看它们各自擅长解决什么问题，又该如何选择。

一、回归分析模型综述

虽然回归模型有很多种，但它们的核心逻辑是一致的： 找到一个因变量，和若干自变量，通过数学公式描述它们之间的关系。

比如，房价是因变量，面积、学区、房龄是自变量，回归模型会告诉你：面积每增加 1 平米，房价平均上涨多少；学区房比非学区房贵多少……

不同回归模型的区别，主要在于因变量的类型和变量间的关系形态：

如果因变量是连续的，如房价、薪资，可以用线性回归、多项式回归
如果因变量是分类的，如是否购买产品、疾病是否发生，则需要用逻辑回归
如果变量间的关系不是直线，而是曲线或分段变化，就需要用非线性回归、分段回归……

选择模型的关键，就是根据数据特点和研究目标，匹配最合适的关系形态。

二、7 个回归分析模型介绍

1. 线性回归

线性回归假设因变量与自变量呈线性关系，用直线描述。

适用场景：

因变量是连续变量，如收入、温度、销量
自变量与因变量的关系近似直线，可通过散点图判断

举个例子：

分析广告投入与月销量的关系，线性回归会给出公式：

销量 = 5000 + 2.5 × 广告投入

意思是：即使不投广告，基础销量是 5000；每多投 1 元广告，销量平均增加 2.5 元。

需要注意的是：线性回归对数据要求较严格，比如需要自变量之间相关性低、无多重共线性、误差服从正态分布等。

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2. 多元线性回归

多元线性回归在简单线性回归的基础上，纳入多个自变量，分析它们对因变量的共同影响。

适用场景：

因变量受多个因素影响，现实中绝大多数问题都是如此
多个自变量与因变量均呈线性关系。

举个例子：

分析房价与面积、房龄、距离市中心距离的关系，模型可能为：

房价 = 100 万 + 1.2 万 × 面积 - 0.5 万 × 房龄 - 8 万 × 距离（公里）

结果说明：面积越大、房龄越小、离市中心越近，房价越高，且每个因素的影响力度不同。

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3. 逻辑回归

逻辑回归的因变量是二分类变量，如是/否、发生/不发生，通过公式将结果映射到 0-1 之间。

适用场景：

因变量是分类变量，且只有两个结果，如用户是否点击广告、患者是否患病；
想预测某事件发生的概率

举个例子：

预测用户是否购买产品，自变量包括浏览时长、历史购买次数。逻辑回归会输出：

购买概率 = 1 / [1 + e^-(0.3× 浏览时长 + 0.8× 购买次数 - 2)]

当概率＞0.5 时，预测会购买；否则不会购买

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4. 多项式回归

多项式回归是当自变量与因变量的关系是曲线，如二次曲线、三次曲时，用多项式拟合。

适用场景：

变量间关系不是直线，比如年龄与收入：年轻时收入随年龄增长快，中年后增长放缓甚至下降
散点图呈现明显的曲线趋势

举个例子：

分析年龄与月收入，多项式回归可能给出：

收入 = -500× 年龄 ² + 30000× 年龄 - 200000

这个二次函数的图像是一条抛物线，能准确描述收入先增后减的趋势。

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5. 岭回归

岭回归是当自变量之间高度相关时，通过正则化避免结果失真。

适用场景：

自变量数量多，且存在强相关性
线性回归结果不稳定

举个例子：

分析学生成绩与每天学习时长、每周做题量、参加辅导班次数，这三个自变量可能高度相关，学习时间长的学生，做题量和辅导班次数也可能多。

此时用岭回归，能弱化多重共线性的影响，得到更可靠的系数。

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6. LASSO 回归

LASSO 回归不仅能解决多重共线性，还能通过正则化压缩部分自变量的系数为 0，自动实现变量筛选。

适用场景：

自变量数量极多，如基因数据、用户行为特征，想找出真正有影响的因素
希望模型更简洁，只保留关键变量

举个例子：

分析高血压患病风险与 100 个生活习惯变量，LASSO 回归会自动将每天喝水量、是否熬夜等无关变量的系数设为 0，只保留盐摄入量、运动频率等关键因素，让模型更易解释。

区别于岭回归：岭回归会缩小系数但不设为 0，LASSO 回归直接剔除无关变量，更适合高维数据。

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7. 泊松回归

泊松回归的因变量是计数变量，如一定时间内的发生次数，且数值是非负整数。

适用场景：

因变量是事件发生的次数，如每月交通事故数、患者每天咳嗽次数
数据呈现右偏分布

举个例子：

分析城市每月交通事故数与车流量、雨天次数、交通灯数量的关系，泊松回归会量化：

车流量每增加 1000 辆，事故数平均增加多少；雨天每多 1 天，事故数上升多少。

7个回归分析模型，数据分析师必看插图6

结束语

7 种回归分析模型，各有各的擅长：线性回归帮我们抓基础关系，逻辑回归解决分类问题，多项式回归捕捉曲线趋势，岭回归和 LASSO 回归处理复杂数据……

而在实际应用这些回归分析方法时，一款好用的工具能让分析过程更高效。九数云就是这样一款不错的工具，能帮助你更轻松地处理数据、建立模型，从而更好地从数据中挖掘价值，为决策提供有力支持。

7个回归分析模型，数据分析师必看插图7

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