不是關(guān)系型數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點(diǎn)（模型的優(yōu)點(diǎn)）

關(guān)于不是關(guān)系型數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點(diǎn)，模型的優(yōu)點(diǎn)這個(gè)問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、一、優(yōu)點(diǎn)它表明自變量和因變量之間的顯著關(guān)系；2、它表明多個(gè)自變量對一個(gè)因變量的影響強(qiáng)度。

2、回歸分析也允許去比較那些衡量不同尺度的變量之間的相互影響，如價(jià)格變動與促銷活動數(shù)量之間聯(lián)系。

3、這些有利于幫助市場研究人員，數(shù)據(jù)分析人員以及數(shù)據(jù)科學(xué)家排除并估計(jì)出一組最佳的變量，用來構(gòu)建預(yù)測模型。

4、二、缺點(diǎn)回歸模型比較簡單，算法相對低級。

5、擴(kuò)展資料應(yīng)用相關(guān)分析研究的是現(xiàn)象之間是否相關(guān)、相關(guān)的方向和密切程度，一般不區(qū)別自變量或因變量。

6、而回歸分析則要分析現(xiàn)象之間相關(guān)的具體形式，確定其因果關(guān)系，并用數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)其具體關(guān)系。

7、比如說，從相關(guān)分析中我們可以得知“質(zhì)量”和“用戶滿意度”變量密切相關(guān)，但是這兩個(gè)變量之間到底是哪個(gè)變量受哪個(gè)變量的影響，影響程度如何，則需要通過回歸分析方法來確定。

8、一般來說，回歸分析是通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)來求解模型的各個(gè)參數(shù)，然后評價(jià)回歸模型是否能夠很好的擬合實(shí)測數(shù)據(jù)；如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測。

9、例如，如果要研究質(zhì)量和用戶滿意度之間的因果關(guān)系，從實(shí)踐意義上講，產(chǎn)品質(zhì)量會影響用戶的滿意情況，因此設(shè)用戶滿意度為因變量，記為Y；質(zhì)量為自變量，記為X。

10、通?？梢越⑾旅娴木€性關(guān)系： Y=A+BX+§。

11、式中：A和B為待定參數(shù)，A為回歸直線的截距；B為回歸直線的斜率，表示X變化一個(gè)單位時(shí)，Y的平均變化情況；§為依賴于用戶滿意度的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

12、參考資料來源：百度百科-回歸模型。

本文分享完畢，希望對大家有所幫助。

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