线性回归是一种用于建立两个变量之间线性关系的分析方法。在拥有一定样本量的情况下，线性回归可以用来预测未来的趋势或者探究两个变量之间的因果关系。在实现预测分析过程中，线性回归经常被运用于市场预测、投资分析、销售预测以及社会调查等领域。
线性回归模型建立的核心是找出两个变量之间的最佳拟合直线，使得这条直线最能够代表两个变量之间的线性关系。线性回归模型常被表示为：y = bx a ，其中y表示因变量，x表示自变量，a表示截距，b表示斜率。通过求解最小二乘法，寻找到合适的a和b值，就可以得出最佳拟合直线式子。
为了实现线性回归预测分析，需要先进行数据清洗，处理掉无效值和异常值。然后再利用python、R、SPSS等工具进行数据建模并进行适配。最后通过模型验证，确保其效果可靠准确。
