行銷人的必修課：重回歸分析
重回歸分析是一種非常重要的統計技術，特別是在行銷中應用廣泛。透過這篇文章，我們將介紹重回歸分析中常見的失敗案例，這些失敗多半來自於模型的結構、組合以及數據問題。
組合問題
要素過少
常見的失敗之一就是模型中包含的要素過少，這意味著缺乏足夠的變數來解釋結果。我們需要仔細思考有哪些重要的要素可能被忽略了。然而，有些要素可能不容易量化，這時候找到能夠容易量化的替代變數是關鍵。
要素過多
相反地，模型中包含過多的要素也會影響分析結果的精確性。學術研究中，建議的變數數量約為7個。一個好的模型應該在複雜度和解釋力之間取得平衡。
結構問題
見似相關
這種情況下，兩個變數看似有關聯，但實際上無關。例如，天氣熱時，啤酒和空調的銷量都會上升，但這只是因為溫度的增加，而非這兩者之間有直接的關聯。
多重結構
如果一個分析中包含多個互相關聯的結構，這將導致分析結果難以解釋。解決方法是專注於一兩個主要變數，並反覆進行假設檢驗。
時間差過大
在統計分析中，長時間的延遲會使得分析變得複雜。例如，電視廣告對品牌認知的影響可能需要很長時間才能反映在銷量上。
特殊因素影響
有時一些例外事件會極大地影響結果，這時需要將這些異常值挑出來進行單獨分析。
數據問題
成果無法量化
未能以數據量化的成果無法進行分析。例如，某些商業成交需要多年時間才能完成，這樣的數據可能不足以進行分析。
數據精度低
低精度的數據常常導致結果不可信。在此情況下，試驗性的分析可以作為下一步提升分析質量的基礎，但應避免將這些結果視為最終結論。
分析的成敗取決於「假設」和「解釋」
良好的分析取決於良好的假設和結果的多面解釋。因此，建議組建團隊進行協同分析，這樣可以提供更多元化的視角和更精確的結果解讀。
下次我們將探討如何使用Excel進行重回歸分析
在這篇「理論篇」之後，我們將在下一篇文章中介紹如何使用Excel進行實際的重回歸分析，並學習如何解讀結果。