最近许多询问声指向了我一个问题，那便是关于数据分析中常有的感觉杂乱无章的情况。常听见的是，即便学会了许多专业术语，当实际问题来临时，很多人还是会倾向于直接套用模型，难以将这些理论知识融会贯通。
这其实触及了数据分析的核心所在：数据分析的本质是什么？
万事万物的变化虽繁复多样，但都离不开其根本的规律。数据分析亦如此，一切外在的技术和手段都是为了探索和揭示事物的内在本质。今天，我们就来探讨一下数据分析背后隐藏的真理。
事实上，绝大多数的数据分析问题，都可以归结为一点：那就是相关性问题。
在数据统计学的视角下，相关性分析是其基础思想。它主要是为了探究数据之间是否存在某种关联性。简单来说，就是去探究X与Y或者多个X与Y之间是否存在某种变化上的联系。
比如，我们可以简单通过实例来判断常年吸烟者数量与肺癌患者数量是否正相关，或者健身者与感冒患者之间是否存在负相关关系等。这些都是相关性分析的简单应用。
在更深入的数据分析中，相关性分析变得更为复杂。我们需要找到变量之间的相关系数，特别是在方程Y=A+BX中，我们关注的是那个B。这个过程常常被称作“回归分析”。
回归分析在统计学中是一个广泛的领域，包括了一元回归、多元回归、方差回归、线性回归、非线性回归等。我们不需要深入到这些细节，只需把握其核心精神即可。
让我们以广告曝光量与投入成本为例，来进一步阐释数据分析中的回归思想。
设想这样一个场景：小李是公司负责市场广告的职员。公司即将举办一场大型活动，希望小李能在网上达到50w次的广告曝光量。小李为此提出需要增加投入费用。而老板则对高投入费用有所疑虑。这时，我们的数据分析就派上了用场。
我们的分析目的就是要找到广告曝光量与投入成本之间的内在联系，即投入多少成本能换来相应的广告曝光增长。虽然我们无法直接得出严格的因果关系，但我们可以借助回归分析来研究它们之间的相关关系和影响因素。
接着我们要确定的是变量X和Y。在这里，Y自然是广告曝光量，是我们关注的因变量；而X则是投入成本，是用来解释Y的自变量。我们的任务就是通过研究X和Y的关系，试图解释Y的形成机制，并期望通过X来预测Y。
通常X不仅仅是单一变量，还可能包括其他多个影响因素，如网站SEO等。在实际操作中，我们需要逐一找出这些影响因子，并最终建立一个包含多个自变量的回归方程。
为了建立这个回归模型并找到变量之间的关系，我们可以借助Excel等工具进行实操。具体操作包括将数据导入Excel、加载数据分析库、选择回归分析等功能。
在得到回归方程后，我们还需要进行拟合度检验。这主要通过查看一些关键指标如Multiple R、R Square、Significance F以及P-value等来完成。这些指标将帮助我们判断回归方程的拟合效果以及自变量与因变量之间的关联强度。
我们可以根据得到的回归方程来指导实际工作。对于小李来说，当他再次向老板申请广告投入费用时，他有了数据的支持，不再无据可循。