市场研究与spss数据分析
如何使用SPSS进行市场调研分析
如何使用SPSS进行市场调研分析市场调研分析是企业制定市场营销策略的重要工具之一。
SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于市场调研分析中。
本文将介绍如何使用SPSS进行市场调研分析，并按照不同的分析需求划分为以下章节。
第一章：数据准备在进行市场调研分析之前，首先需要准备好待分析的数据。
数据可以来自不同渠道，如问卷调查、用户注册信息等。
在SPSS中，可以通过导入Excel等格式的数据文件进行数据准备工作。
此外，还可以对数据进行清洗和重编码等操作，以提高数据质量。
第二章：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行基本的统计特征描述与总结。
例如，可以计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等。
在SPSS 中，可以使用“频数分析”来查看各个变量的频数分布情况，并计算出各个分布的百分比和累积百分比。
此外，还可以使用“描述统计”功能来计算各个变量的平均值、标准差等统计特征。
第三章：相关性分析相关性分析是研究两个或多个变量之间相关关系的统计方法。
在市场调研中，可以使用相关性分析来研究产品和顾客满意度之间的关系，以及广告投放和销售额之间的关系等。
在SPSS中，可以使用“相关性分析”功能计算出各个变量之间的相关系数，并可以通过散点图来可视化相关关系。
第四章：T检验与方差分析T检验与方差分析是用于比较两个或多个样本是否存在显著差异的统计方法。
在市场调研中，可以使用T检验来研究不同性别、不同年龄段之间在某个指标上是否存在显著差异。
在SPSS中，可以使用“独立样本T检验”来比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。
方差分析则适用于比较多个样本之间的差异。
第五章：聚类与因子分析聚类分析是将相似的个体归为一类，不相似的个体划分到不同类别的分析方法。
在市场调研中，聚类分析可以用于消费者分群，以便制定针对不同群体的营销策略。
在SPSS中，可以使用“聚类分析”功能进行聚类分析，并通过绘制聚类图谱来帮助理解结果。
市场调查spss分析报告
市场调查SPSS分析报告1. 引言市场调查是现代企业获得市场信息和了解消费者需求的重要途径。
在市场竞争激烈且消费者需求多变的时代，企业需要通过市场调查来获取准确的数据和信息，以便制定有效的营销策略。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行市场调查数据的分析，以便为企业决策提供参考。
2. 数据收集市场调查的第一步是收集数据。
数据可以通过多种方式获得，如问卷调查、面访、电话访问等。
在收集数据时，需要确保样本具有代表性，并通过适当的样本量来提高数据的可靠性。
收集到的数据应包括与研究目的相关的变量。
3. 数据清洗在进行SPSS分析之前，需要对收集到的数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除无效数据、缺失值和异常值，以确保数据的准确性和一致性。
需要检查数据的完整性并进行必要的修复。
清洗后的数据将为后续的分析提供可靠的基础。
4. 数据导入在SPSS软件中，通过导入数据文件将清洗后的数据加载到软件中。
SPSS支持多种数据文件格式，如Excel、CSV等。
导入数据后，可以查看数据的基本信息，如变量类型、取值范围等。
在导入数据时，还可以进行数据类型的转换和变量标签的设置，以便更好地理解和分析数据。
5. 数据描述数据描述是对数据进行基本统计分析的过程。
可以使用SPSS软件计算各个变量的频数、均值、标准差等统计指标。
此外，还可以通过生成交叉表和频数分布图等方式，对变量之间的关系进行初步探索。
数据描述可以提供对数据整体情况的概览，为后续的分析提供基础。
6. 数据分析数据分析是市场调查的核心部分，可以通过SPSS软件进行各种统计分析。
常用的数据分析方法包括描述统计、相关分析、因子分析、回归分析等。
在进行数据分析时，需要根据研究目的和问题选择合适的分析方法，并进行相应的模型建立和参数估计。
通过数据分析，可以深入了解变量之间的关系，揭示潜在的市场规律和消费者行为。
7. 结果解读在进行数据分析后，需要对结果进行解读。
解读结果可以基于统计分析的输出，解释变量之间的关系和影响。
基于SPSS的数据分析在市场调研中的应用探讨
基于SPSS的数据分析在市场调研中的应用探讨市场调研是企业发展过程中非常重要的一环，通过市场调研能够深入了解消费者的需求和行为习惯，帮助企业做出相关的决策。
而在市场调研中，数据分析则是一个非常重要的环节，可以通过统计和分析数据，来获取更加准确的市场信息，为企业的发展提供帮助。
SPSS是一种专业的统计软件，可以通过其强大的分析功能，帮助市场调研人员更加深入地了解数据，从而更好地进行市场分析。
那么，在市场调研中我们如何使用SPSS进行数据分析呢？第一步是数据准备。
在使用SPSS进行数据分析之前，需要先将收集到的数据转成SPSS可读取的格式，例如excel表格。
此外，在数据准备的过程中，需要对数据进行清洗和整理，保证数据的准确性和完整性。
数据清洗的主要步骤包括：检查数据中是否有缺失值、是否有不合理的数据、是否有重复数据等。
第二步是数据描述。
通过SPSS中的描述统计功能，可以对数据进行概括性的统计分析，得到数据的基本特征，例如平均数、标准差、最大值、最小值等。
这些数据有助于我们更好地了解整体的市场情况，为后续的分析提供帮助。
第三步是数据分析。
SPSS中有很多种分析方法，可以根据不同的需求选择不同的分析方法。
例如，当我们想要分析不同变量之间的关系时，可以选择相关性分析或者回归分析；当我们想要分析不同群体之间的差异时，可以选择t检验或者方差分析等。
第四步是数据可视化。
通过SPSS中的可视化功能，将分析结果以图表的形式展现出来，有助于我们更加直观地了解数据的情况，并且可以更加生动形象地向相关人员呈现结果，提高沟通效率。
常见的数据可视化方式包括柱状图、折线图、饼图等。
需要注意的是，在进行数据分析时需要保证分析的准确性和可靠性，避免分析结果对决策产生错误影响。
同时，应该根据实际情况选择合适的分析方法，避免方法的盲目选择。
综上所述，基于SPSS的数据分析是市场调研中必不可少的一环。
通过正确的使用SPSS进行数据分析，我们可以更好地理解市场情况，更加精准地制定出相应的决策，从而提高企业的发展效率。
熟练运用SPSS进行市场分析研究
熟练运用SPSS进行市场分析研究随着市场竞争的加剧，公司如何提高市场的营销和推广越来越成为企业家们重视的话题。
在市场分析和研究中，SPSS（统计分析软件）是一种被广泛使用的统计软件，能够对海量数据进行智能分析和数据挖掘。
本文将从SPSS在市场分析中的概念与原理、使用方法、使用技巧、数据预处理和结果分析等多个方面探讨熟练运用SPSS进行市场分析研究的方法和技巧。
一、SPSS在市场分析中的概念与原理SPSS是一种统计分析软件，主要用于数据的分析、统计和报表制作等。
熟练运用SPSS能够实现市场调研、消费者分析、品牌分析、产品分析、市场预测等功能。
SPSS还提供了各种各样的统计分析方法和技术，如描述性统计分析、方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等，让用户能够进行深度的数据挖掘和可视化。
二、SPSS的使用方法1. 数据录入。
数据录入是SPSS分析的前提，可通过指定数据源、批量导入Excel、CSV等格式的数据进行录入。
2. 数据预处理。
数据预处理是数据分析的基础步骤，包括数据清理、特征提取、缺失值填充、异常值处理、变量转换和归一化等。
这些预处理步骤能够提高数据品质和分析的精度。
3. 简单描述统计。
简单描述统计包括对数据的总体特征、基本分布情况、数据类型和数据缺失情况进行分析，列出数据集的描述性统计表。
4. 因子分析。
因子分析是一种常用的多元分析方法，可用于压缩变量、分析变量之间的关系，提取共性因子，以及建立变量体系和模型等。
5. 聚类分析。
聚类分析是一种常用的无监督学习方法，可用于对群体和市场细分，发现潜在市场和消费群体，以及洞察市场竞争形势等。
三、SPSS的使用技巧1. 对数据进行归一化处理，使得变量处于相同数量级上，防止因量纲不同而出现干扰和误差。
2. 在进行描述性统计分析时，应该对数据进行适当分类、筛选重要变量、绘制图表，以便更好地理解数据的基本情况。
3. 针对异常值的处理，采取的方法有边缘值法、截尾值法、标准差法等。
SPSS软件在市场调研与数据分析中的应用研究
SPSS软件在市场调研与数据分析中的应用研究市场调研和数据分析是现代企业决策的重要组成部分，为企业提供有力的数据支持和决策依据。
而SPSS软件，则是一款被广泛应用于市场调研和数据分析领域的工具。
本文将从数据收集、数据处理、数据分析和结果呈现等方面，探讨SPSS 软件在市场调研与数据分析中的应用研究。
1. 数据收集市场调研和数据分析的第一步是数据收集。
SPSS软件提供了多种方式，如问卷调查、采访调查和数据导入等，方便用户获取所需的数据。
通过SPSS软件，用户可以设计和制作问卷，实现在线收集数据，并将数据导入SPSS软件进行后续处理和分析。
2. 数据输入和清洗数据输入和清洗是数据分析的前提。
SPSS软件提供了友好的数据输入界面，用户可以直接输入数据或将数据从其他文件导入。
同时，SPSS软件还可以帮助用户清洗和处理数据，比如剔除异常值、填补缺失值和统一编码等，确保数据的准确性和完整性。
3. 描述性统计描述性统计是对数据的整体情况进行概括和描述。
SPSS软件提供了丰富的描述性统计功能，用户可以轻松地计算数据的均值、标准差、百分比等统计指标，并生成直方图、饼图等图表，直观地展示数据的分布情况。
4. 因素分析因素分析是一种常用的数据降维方法，用于发现变量之间的潜在关系。
SPSS软件提供了强大的因素分析功能，可以帮助用户进行因素提取、旋转和解释，从而找出影响目标变量的主要因素，为决策提供科学依据。
5. 相关分析相关分析是研究变量之间关系的重要方法。
SPSS软件支持各种相关分析方法，如皮尔逊相关分析、斯皮尔曼相关分析和判定系数分析等。
通过相关分析，用户可以了解变量之间的相关程度和方向，为企业决策提供相关性参考。
6. 回归分析回归分析是研究变量之间因果关系的重要方法。
SPSS软件提供了多种回归模型，如线性回归、多元回归和逻辑回归等。
通过回归分析，用户可以探索目标变量与自变量之间的关系，并预测目标变量的未来走势，为企业制定战略和预测市场需求提供依据。
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤
使用SPSS进行市场调查数据分析的步骤第一章：准备调查数据市场调查数据的准备是进行数据分析的首要步骤。
在这一章节中，我们将讨论如何准备和收集市场调查数据，以便能够进行后续的分析。
1.1 确定调查目的和设计在进行市场调查之前，我们需要明确调查的目的和设计。
这包括确定调查的研究问题、调查对象、调查方式以及样本规模等。
只有明确了调查目的和设计，我们才能有针对性地收集和准备数据。
1.2 收集数据市场调查数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、个人访谈、焦点小组讨论等。
在收集数据时，我们需要注意确保数据的可靠性和有效性。
因此，在设计问卷或进行访谈时，要保证问题的清晰明确，避免引导性问题和双重否定等。
1.3 数据录入和清洗收集到的市场调查数据需要进行录入和清洗。
数据录入可以通过手动输入或扫描问卷等方式进行。
在录入过程中，要检查数据的准确性，确保没有错误的输入。
清洗数据是指检查和处理数据中的不一致、缺失或异常值等问题，以便后续的分析能够得到可靠的结果。
第二章：数据探索与描述在进行数据分析之前，我们需要对数据进行探索和描述，以了解数据的特征和分布情况。
这有助于为后续的分析提供参考和依据。
2.1 描述性统计描述性统计是对数据进行总体和特征描述的统计方法。
我们可以计算数据的均值、中位数、方差、标准差等指标，来描述数据的集中趋势和离散程度。
此外，还可通过绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。
2.2 数据相关性分析在市场调查中，数据之间可能存在相关性。
为了了解变量之间的关系，我们可以使用相关系数进行分析。
通过计算相关系数，我们可以判断两个变量之间的线性相关程度，并绘制散点图来展示其关系。
2.3 分组分析市场调查数据通常包含多个变量，我们可以通过分组分析来探究变量之间的差异性。
比如，我们可以将样本分为不同的年龄组或性别组，分析不同群体在某个变量上的差异。
第三章：假设检验在市场调查数据分析中，经常需要进行假设检验来验证研究假设的成立。
SPSS数据分析
SPSS数据分析SPSS（统计软件包科学）是一种数据分析软件，广泛应用于社会科学、生物医学和市场研究等领域。
它提供了各种统计技术，包括描述统计方法、假设检验、回归分析、因子分析和聚类分析等。
这些统计方法可以帮助研究人员从收集到的数据中得到有关变量之间关系的洞察力。
SPSS的主要功能包括数据准备、数据描述、数据转换和数据分析。
在数据准备阶段，SPSS可以导入各种数据格式，包括Excel、文本文件和数据库文件等。
它可以帮助用户检查数据的完整性，清除重复值和缺失值，并进行数据质量检查。
在数据描述阶段，SPSS可以计算并展示变量的描述性统计信息，如均值、标准差和分布情况。
此外，SPSS还提供了绘制直方图、箱线图和散点图等图形功能，以可视化变量的分布和关系。
在数据转换阶段，SPSS可以进行数据清洗和重编码等操作。
例如，如果需要对变量进行合并或分组，可以使用SPSS的合并和分组功能。
此外，SPSS还提供了一个功能强大的RECDO命令，可以根据一些条件对变量进行重新编码。
在数据分析阶段，SPSS提供了各种统计方法，以帮助研究人员解决特定的问题。
例如，如果研究人员想要了解两个变量之间是否存在关联，可以使用SPSS的相关分析功能。
如果研究人员想要确定其中一种干预是否对一些结果变量产生显著影响，可以使用SPSS的回归分析功能。
除此之外，SPSS还提供了因子分析、聚类分析和多元方差分析等高级分析方法。
总之，SPSS是一种功能强大的数据分析软件，可以帮助研究人员从收集到的数据中提取有用的信息。
无论是描述统计还是高级分析，SPSS 都提供了丰富的工具和方法来满足各种研究需求。
通过使用SPSS，研究人员可以更好地理解他们的数据，并从中得出有关变量之间关系的结论。
《市场调研》SPSS上机实验报告
《市场调研》SPSS上机实验报告一、实验目的本次实验的主要目的是通过运用 SPSS 软件对市场调研数据进行分析，掌握数据分析的基本方法和流程，提高对市场现象的理解和洞察能力，为决策提供科学依据。
二、实验内容1、数据录入与整理首先，将收集到的市场调研数据录入到 SPSS 软件中。
在录入过程中，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，对数据进行初步的整理，如缺失值处理、异常值检查等。
2、描述性统计分析运用 SPSS 中的描述性统计分析功能，计算数据的均值、中位数、标准差、最小值、最大值等统计指标，以了解数据的集中趋势和离散程度。
3、相关性分析通过相关性分析，探究不同变量之间的线性关系。
例如，研究产品价格与销售量之间是否存在显著的相关性。
4、假设检验根据研究问题提出假设，并运用 SPSS 进行 t 检验、方差分析等，以验证假设是否成立。
5、因子分析运用因子分析对多个相关变量进行降维，提取主要的公共因子，以便更简洁地描述数据结构。
6、聚类分析通过聚类分析将样本数据分为不同的类别，以便发现潜在的市场细分群体。
三、实验步骤1、打开 SPSS 软件，新建数据文件。
2、将收集到的数据按照变量的定义依次录入到数据文件中。
3、选择“分析”菜单中的相应功能，如“描述统计”、“相关性”、“假设检验”等，进行相应的数据分析。
4、根据分析结果，解读数据所反映的市场现象和规律。
四、实验数据本次实验使用的是一份关于消费者对某品牌手机满意度的市场调研数据。
数据包括消费者的年龄、性别、收入水平、购买渠道、使用体验等方面的信息。
五、实验结果与分析1、描述性统计分析结果通过描述性统计分析，我们得到了消费者年龄的均值为 30 岁，中位数为 28 岁，标准差为 8 岁。
这表明消费者年龄分布较为均匀，主要集中在 20 40 岁之间。
2、相关性分析结果产品价格与销售量的相关性分析结果显示，两者之间存在显著的负相关关系（r ＝－065，p ＜ 005），即价格越高，销售量越低。
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Crosstabs :多维频数交叉分析
Crosstabs多维频数分布交叉表：交叉列表分析过程生成二维和多维交叉
表。一个行变量和一个列变量可以形成一个二维交叉表，再指定一个控制
变量就形成三维交叉表。如果可以指定多个行、列、控制变量，就会形成
一个复杂的多维交叉表。表中的数据可以是数值型或字符型变量。使用交
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确证/结论性分析
大量的交叉表数据，对研究结 论进行支持。
高级分析
一方面，结合高级统计技术进 行一些深入的数据挖掘和分析 ；一方面，将数据信息与营销 理论结合，形成研究结论并给 出建议。
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数据分析方法
简单的数 据分析
多元统计 分析
主要方法列举
集中趋势分析：众数、中位数、均数 交叉表分析
方法适用性与优势
Chi-Square Tests表格下面的注释，如该表国有部分单元格(Cell)内样本量
分布过低，则该Pearson Chi-Square系数即使显著（小于0.05），这种行
列变量之间的关联B 性也限于推论至本次分析的样本群体。
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Crosstabs :多维频数交叉分析
总体 年龄段
18-65岁 18-24岁 25-34岁 35-49岁 50-65岁
市场研究与spss数据分析
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目录
市场研究概述 市场研究统计分析概述 SPSS在市场研究中的应用
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市场研究概述
市场研究是以统计学为基础，基于信息收集处理与分析，利用SPSS等统 计学工具进行的相关工作。
统计学(Statistics) 是关于数据资料的
收集
整理
分析
推断的一门学科
市场(营销)研究(Marketing Research) – AMA
房地产开发投资额 （亿元）
514.83 566.17 630.73 748.89 901.24 1175.46 1246.86 1275.59 1307.53
若2008年，人均可支配收入达到27743.55元，城市人 口密度达到3222.00人/平方公里，房地产开发投资达 到1500.33亿元，请预测2008年该地商品房平均售价。
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目录
市场研究概述 市场研究统计分析概述 SPSS在市场研究中的应用
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SPSS进行市场研究分析的步骤
调 依据研究目的完成问卷设计------在此过程中注意问卷形式的标准化。
研
：
数
标准化的调研实施过程，以保证收回数据的规范、有效。
据
收
集
对收回问卷中的开放题答案进行编码。
S P 对调研数据在SPSS上进行数据录入。
人数
500 125 150 125 100
高收入细分市场
人数 列百分比 行百分比 指数
down across index
%
%
150 100
39
26
66
44
33
22
12
8
30
100
31 .2 104
44
147
26.4 88
12
40
中收入细分市场
人数 列百分比 行百分比 指数
down across index
Correlations
☺ Correspondence Analysis
☺ Scatterplot应用一例
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Frequencies:一维频数分布表
了解变量的频次分布状况，对数值的数量特征和内部结构状况获得概况的认知，以 方便在此基础上对数据进行进一步的归类整理。
Frequencies的基本应用步骤如下： ✓选择Frquencies选择项，打开相应对话框； ✓选择需要进行频数分析的变量； ✓依据需要在Statistics、Charts中选定希望输出的统计量与图形； ✓通过Format按钮可设置频数表输出格式； ✓点击OK按钮运行命令； ✓查看Output窗口中输出的统计结果： Frequency Table中输出的五列数据自左至右分别为：变量值、各变量值 对应的出现频次（Frequency)、基于全体样本量的百分比构成 （Percent）、基于本次计算的有效样本量的百分比构成（Valid Percent）、 累加百分比（Cumulative Percent ）。
相关分析用以计算两个变量的相关系数，用来判别两个变量之间的相关性强弱。
Bivariate Correlations的应用步骤如下： ✓选择Bivariate Correlations选择项，打开相应对话框； ✓自源变量中选择要求相关系数的变量放入Variables框内; ✓点击OK按钮运行命令； ✓查看Output窗口中输出的统计结果：观察输出结果中A变量与B变量交 叉单元格中的Pearson Correlation系数，此数值的绝对值越接近于1，则两 变量间的相关性越强。
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Descriptives :描述统计
利用Descriptives 可以求得变量的描述统计量以反映数据的集中趋势和离 散趋势。
➢ 集中趋势（Central Tendency）指标：
✓ 众数（Mode） ：发生率最高的数值；适用于所有的测量水平 ✓ 中位数 （Median）：数值排序后正好位于中间位置的数；适用于定序、定距、定比
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K-Means cluster Analysis：快速聚类
依据若干变量的表现特性对研究对象分类。
K-Means cluster Analysis的应用步骤如下： ✓选择K-Means cluster Analysis选择项，打开相应对话框； ✓自源变量中将要参与聚类的变量放入Variables框中; ✓将样本标记变量放入查看Output窗口中输出Label Cases框中; ✓在Number of中定义划分的类别数; ✓在Save中选择Cluster mumbership (记录各case所属类别号，存放在数据 窗口qcl-n变量中）、Distance from cluster center(记录各case与类中心的 距离); ✓在Options中除默认设置外，选择Anova table、Cluster imformation for each； ✓点击OK按钮运行命令
叉C表ro分s析sta过b程s的可基以本完应成用分步类骤资如料下或：等级资料的统计描述和各种各样“常规” 的✓统选计择检C验ro。sstabs选择项，打开相应对话框；
✓自源变量中选择频数表的行变量放入Row(s)框；选择列变量放入
Column(s)框;
✓在Statistics中选择Chi-square，检验行列变量是否独立；
城镇人均可支配收入 城市人口密度（人每平方
（元）
公里）
10931.64 11718.01 12883.46 13249.80 14867.49 16682.82 18645.03 20667.91 23623.35
1672.00 1757.00 1950.00 1959.00 1971.00 1970.00 2718.20 2774.20 2931.00
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市场研究数据分析的过程
问卷设计
分析始于这里！确信问卷覆盖你要达成研究目的所需要的全部 内容。巧妇难为无米之炊！设计不严谨、信息不完备的问卷是 任何“强有力”统计工具的“毒药”！
数据录入和查错
确信您获得了所需要的全部数据信息，并且它们是准确无误的 。
探索性分析
对关键/核心题目的数据 进行简要分析，粗略把 握研究发现，并生成初 步的研究结论(可能只是 假设)
✓在Cells中选择交叉表格中输出的统计量；
✓点击OK按钮运行命令；
✓查看Output窗口中输出的统计结果：
Crosstabulation为输出的二维频数表。
Pearson Chi-Square的值显示了行列变量双方独立，如该值小于0.05则说
明行列变量相互间独立的假设不成立，即行列变量之间存在关联。注意
数据 ✓ 算术平均数或均值（Mean）: 各数值的简单平均；适用于定距数据与定比数据
➢ 离散趋势（Measures of Dispersion）指标：
✓ 全距或极差（Range）： 一个定序型变量最大值与最小值的差 ✓ 上、下四分位数 : ✓ 方差（Variance）：一个变量所有值与其平均值之差的平方的平均数 ✓ 标准差（Standard Deviation）：方差的平方根
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Means :均值比较
可以按分类变量分组计算指定变量的综合描述统计量。
Means的应用步骤如下： ✓选择Means选择项，打开相应对话框； ✓自源变量中选择分组变量放入Independent框内;选择目标分析变量放入 Dependent框内； ✓在Options中选择所要输出的统计量，同时，选择Anova检验变量组间 是否存在归
案例：下表为某城市1999年到2007年相关经济数据
年份
1999.00 2000.00 2001.00 2002.00 2003.00 2004.00 2005.00 2006.00 2007.00
商品房平均售价（元每平 方米）
3422.00 3565.00 3866.00 4134.00 5118.00 5855.00 6842.00 7196.00 10320.00
研究内容 支持体 调查方式 分析方法 深广度
动机、态度、决策过程 口头表达的信息 深访、座谈会 心理分析,经验/灵感 深度探测
事实、意见、行为 数字、尺度 入户面访、街访、电话、信函 统计分析 广度探测，多方面和表面
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目录
市场研究概述 市场研究统计分析概述 SPSS在市场研究中的应用
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Linear Regression:线性回归