基于Python的宝洁变量相关性分析与回归模型构建
宝洁变量相关性分析与回归模型构建
利用 Python 对宝洁公司相关变量进行深入分析，探索变量间潜在关系并构建预测模型。
研究方法:
-
数据概述: 对收集的宝洁公司相关数据进行初步描述性统计分析，了解数据特征，为后续分析奠定基础。
-
相关性分析: 采用多种相关性分析方法 (例如 Pearson、Spearman 等)，探究变量之间是否存在显著的相关关系，并对相关性强弱进行量化评估。
-
回归模型构建: 基于相关性分析结果，选择合适的自变量，构建回归模型。通过模型训练和评估，预测目标变量的变化趋势，并分析各变量对目标变量的影响程度。
预期结果:
本研究将揭示宝洁公司关键变量之间的相关关系，并构建有效的回归模型，为公司决策提供数据支持。
文件大小：751.23KB
评论区