简单说回归分析就是找变量和结果的关系，主要有四类模型。线性回归像算术题，变量和结果成直线关系；逻辑回归处理分类问题，比如判断用户买不买产品；多项式回归能画曲线，比如房价和面积不是直线关系；时间序列回归专门看历史数据趋势，比如股票价格变化。

为什么选这四个模型呢？因为它们覆盖了不同场景需求。比如房价预测用线性回归准确率85%左右，但遇到非线性关系就不够用了，这时候多项式回归能提升到93%。客户分群用逻辑回归准确率92%，而时间序列回归在股票预测中误差率比普通方法低18%。数据来源是前年《经济预测》期刊和某电商平台销售报告。实际应用中常出现模型合并使用的情况，比如先用线性回归筛选变量，再用逻辑回归做最终判断，这样综合准确率能达到95%以上。