通过预测分析，相关性和回归有助于商业成功
如果您喜欢数学，数字和逻辑，那么统计领域的工作可能会使您未来的职业成功的关键。统计和统计分析领域正在变得越来越重要，因为企业意识到他们可以在统计上分析它们的结果，并且他们可以使用统计数据来使他们的财务成功从长远来看会影响他们的财务成功。这优化和A/B测试统计例如，课程将教您加快您的A / B测试，反过来可能会影响您的投资回报。今天，我们将通过预测分析向您展示相关和回归如何帮助您和您的业务。
统计和统计分析曾经是统计学家、数学家和大学教授的专有领域，但随着各种软件程序和应用程序的推出，你不再需要数学博士学位来计算相关系数或进行回归分析。像Excel这样的程序有插件，可以按下按钮进行统计数据分析，而不需要完全理解分析是如何工作的，也不需要真正计算公式本身。
一个简单的相关性意味着的简单解释
相关性，它是最简单的形式，意指确定两组数据或测量之间是否存在链路。如果存在链接，则相关系数允许您在两组数据与该关系的强度之间的关系方面表达该链接。链接仅表达数据是否存在直接或反向关系。它并不意味着因果关系。
相关系数确定相关性。相关系数是用于确定和表达数据之间关系的公式。公式的值在-1和1之间。-1的值表示数据之间的逆或负相关。这意味着随着一个值增加，其他值减少。值1表示数据与一个数字之间的正相关，另一个数字也是如此。一个或减一个一个代表两组数据之间的最强关系，并且随着相关系数的值接近零，这种关系较弱，直到零的值表示数据之间没有相关性。
这里有一个简单的相关例子:随着夏季的临近，冰淇淋的销量也在增加。天气变热时，人们会吃更多的冰淇淋。我知道这很合理，但你先听我说。随着天气变热，游泳的人越来越多，溺水死亡的人数也在增加。
我们可以用两组数据来表示这两个表述。一组数据将包括冰淇淋的销量，另一组数据可能包括这几个月溺水死亡的人数。
下面是一个虚构的电子表格，用来表示上面提到的两组数据:
您可以从上面看，上述数据的相关系数等于一个值，它通过溺水显示冰淇淋销售和死亡之间的完美相关性。
一种简单的回归和回归分析的解释。
回归是两个变量之间关系的描述，其中一个变量取决于另一个变量。预测器变量被称为X，并绘制在图形的X轴上，该X轴是水平轴。从属变量称为y并绘制在图形的y轴上，该轴是垂直轴。
与相关分析不同，回归分析推断出两组数据之间的因果关系。因此，不仅数据是相关的，而且一个数据的变化会导致另一个数据的变化。
如果我们对上述数据进行回归分析，那么我们要么会得出这样的结论:当冰淇淋销量增加时，溺水的人数也会增加;要么会得出这样的结论:随着溺水死亡人数的增加，冰淇淋销量也会增加。
逻辑上，这些陈述都不是真实的，因为我们知道天气最有可能在每一个且两者都同时增加，冰淇淋销售很可能与溺水死亡无关，反之亦然。
事实上，我们最有可能使用温度数据和冰淇淋销售，并且很可能是对这两个变量适用的回归分析，因为随着温度上升，所以更多的人购买冰淇淋，当我们走向冬天时，冰淇淋销量减少。事实上，很多企业主已经使用这种类型的推断，以确保他们有足够的产品库存。为一个概率与统计局的实用研讨会，为什么不报名参加今天的课程呢?
研究意味着不仅仅是发现数据之间的相关性
虽然我们的冰淇淋和溺水是回归与相关性的一个相当不错的例子，但很多研究和数据都不是我们的榜样。这就是为什么需要进一步研究一旦科学家发现在一组数据中相关的相关性。要隔离和解实际关系之间的数据，一般科学家们在他们改变X的值时执行进一步的实验，以查看y是否受到影响，并改变y以查看x是否受到影响，以确保它们的回归分析制定逻辑意识，他们绘制的结论是科学的声音。
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相关与回归结论
尽管他们可能不知道，大多数成功的商人依靠回归分析来预测趋势，以确保他们的业务的成功。自觉或不自觉地，他们依靠回归来确保他们在正确的时间生产正确的产品。他们用它来衡量营销和广告努力的成功程度。他们依靠推断来预测未来的市场趋势，并对此做出反应。这也是为什么统计分析作为一种职业越来越受欢迎的原因。
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