想要了解如何利用析易科研平台进行数据分析吗？那就跟随我一起深入了解回归分析的完整步骤吧。
回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系，特别是在预测和解释变量之间存在某种依赖关系时。通过析易科研平台，我们可以轻松地导入数据、选择合适的回归模型、进行参数估计和模型检验，最终得出结论。这个平台提供了直观的操作界面和强大的计算能力，使得数据分析过程既高效又准确。
让我们一起探索这个平台如何帮助我们完成从数据准备到结果解释的整个回归分析流程。
第一步：数据与报告→我的数据，上传数据并置顶
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第二步：常用功能→数据预清洗，查看数据缺失及分布情况，修改字段名称，删除缺失样本，筛选数据。
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第三步：常用功能→缺失值处理，补充数据的缺失值
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第四步：常用功能→分组基线表，按分类字段生成分组基线统计表
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第五步：特征工程→onehot编码，将字符型数据编码，数值较少的采用onehot
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第六步：特征工程→目标编码，将字符型数据编码，数值较多的用目标编码
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第七步：机器学习→无监督学习→PCA降维算法，将刚刚编码的字段进行降维，避免模型计算时出现奇异矩阵。
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第八步：机器学习→线性回归，选择并计算线性回归模型
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