回归分析是统计数据分析中必不可少的技能之一，该技能常被用于对两个或多个变量之间关系的探究和建模。在大量数据分析过程中，人们经常需要通过某些手段来寻找与自变量相关的因变量之间的关系，其中回归分析就是其中一种方法。
回归分析的流程大致如下：在得到数据和进行大量的数据分析之后，首先要先处理失效数据，虽然这种情况十分常见，但遇到它时要及时解决，否则就会影响到我们的分析结果，甚至会产生误导性结果；接下来就是数据可视化的过程，通过图表的形式可以更直观地看到特征以及与目标变量之间的关系；对数据进行归一化处理，以确保变量之间的权重相等，从而使模型训练出来的结果更加合理；最后就是建立回归模型了，回归分析的结果千差万别，根据模型建立的方式不同，可建立线性回归、多项式回归、岭回归等各种不同类型的回归模型。
回归模型在现代科技社会中拥有着广泛的应用，可以用于医学、工程、教育、金融等各种领域的数据分析和建模。学习回归分析并掌握好它，对数据分析人员以及研究者来说十分重要，因为背后的数学原理真正决定了回归模型的性能。