别再乱套模型了,我用Excel发现了数据分析的本质：回归分析( 二 ) _云知道

将数据直接导入excel中，在“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”：

打开“加载宏”的选项中选择“数据分析库”，然后点击“确定”，就可以将数据分析库加载到Excel中。

然后点击“数据”菜单栏中的“数据分析”，在跳出的对话框中点击“回归”，然后下拉选取对应的X、Y区域，选择“正态分布”，点击“确定”即可。

这样就可以得到最终的结果

4、回归方程检验
有了回归方程，我们还需要检验一下拟合情况如何。我们主要看的指标有4个：最上面的回归统计表中的Multiple R以及R Square，中间表格中的Significance F，以及下方格中的P-value 。
Multiple R：也就是R值，大于等于0.8即代表正相关，这里我们的R值是0.91，表明广告曝光与投入是正相关。R Square：R的平方值是指拟合系数，这个数值越大则代表回归拟合的越好，这里为0.83，说明拟合效果很好。Significance F：是指显著性检验度，这个值越小就代表因变量和自变量之间的关联性越显著，这里数值等于0.006，说明成本投入是影响广告曝光最显著的因素。P-value：是指系数的显著性检验度，一般大于0.05就不具有统计学意义了，小于0.05说明具有统计学意义。这里数值基本都小于0.05，说明这个结果极具统计学意义。5、回归方程
最终按照图中得到值就可以得到回归方程，这样小李再向老板申请广告投入费用的时候，就不怕被老板说了。
最后简单总结一下。什么是回归分析？回归分析一句话：就是研究XY相关性的分析。
我们碰到的绝大多数数据分析问题，仔细想一下，都可以被规范成一个回归分析的问题。而对于真实的工作而言，能否把这个问题，成功的规范成为一个回归分析问题，是实际项目成功的关键。而规范是否成功的一个具体表现就是：第一，因变量Y是否定义清晰；第二，解释性变量X是否精准有力。