常用的定量预测方法包括时间序列预测法与回归分析预测法。时间序列预测法是以内生数据（也就是历史需求数据）为分析对象的预测方法，而回归分析预测法则以外生数据（或称解释性数据，比如促销）为分析对象。
定量方法中，时间序列不能利用解释性变量来塑造需求，无法识别诸如价格、广告、促销、市场或经济波动等外部因素（外生数据）或因果因素（解释性因素）带来的需求变化。
但是，价格、广告、促销、市场或经济波动等外生数据（解释性数据），在市场现实中几乎不可避免。为了解决这一问题，回归分析粉墨登场。本专栏讲解回归分析预测法，是指用于需求预测的回归分析方法。回归分析方法有很多种，但是，对于需求预测来说，一些高深的复杂回归分析技术似乎并不实用且较难落地，所以，本专栏，仅针对对需求预测来说较实用的线性回归分析进行讲解。
本专栏的两个说明。
1、尽可能减少原理性讲述。能直接用Excel函数或数据分析功能计算出结果，我不再对计算过程和原理进行讲解。
2、本专栏引用数据全部为虚拟。
本专栏的主要内容见下图。
在正式讲解回归分析之前，我先用两章的篇幅讲解回归分析的几个名词和概念。
回归分析涉及到的名词和概念很多，但随着目前一些通用软件如Excel的统计与数据分析功能加强，对于回归分析应用于需求预测来说，大部分名词和概念我们并不需要了解，比如“最小二乘法”、“标准化残差”等。
但有些名词和概念是回归分析的基础，是入门级的概念，我们需要知道。比如本章讲的变量和下章要讲的相关性。一、什么是变量。
回归分析需要了解的第一个概念是变量。
变量，顾名思义，就是指没有固定的值，可以变化的量，是相对于常量的一个概念。
在回归分析中，变量是指存在不同的值的各种指标。具体解释如下。
首先，变量需要有一个载体（指标）。比如销量，比如折扣，比如时间。
其次，变量是一个数量。这个数量可以体现为数值（比如销量50元），也可以体现为某一项特征（比如性别的男、女）。
再次，变量的值（即数量）是可以变化的，不是固定的。比如气温每天在变化，每天的温度值不同，
最后，变量有很多种，这个世界存在数不清的变量。回归分析就是要找出一些有用的变量，来进行分析。二、自变量与因变量。
首先，自变量和因变量都是变量。
自变量也称解释性变量，或预测变量，是指回归分析者主动操纵的变量。
因变量也称目标变量，是被测定或被记录的变量。因变量是由于自变量变动而引起变动的量。
这两个概念看起来可能有点绕，我换一种说法：自变量是“原因”，因变量是“结果”。那些表示原因的是自变量，因原因而得到的结果，就是因变量。
比如，某公司为提升销量进行一轮降价促销，这价格就是自变量，价格变动会带来销量的变化，这销量，就是因变量。
再比如，某公司进行提升销量的方式是做广告，那广告投入就是自变量，而同样，广告投入力量大小会带来不同的销量变化，销量，就是因变量。
如果还是不太理解自变量和因变量，那么，我再给一个更简单的方法：在以需求预测为目的的回归分析中，我们可以直接认为，我们需要预测的是因变量，其它一切为计算预测值而引用的变量都是自变量。
比如我们以气温变化和居民空调数量来预测用电量，我们要预测的是用电量，用电量就是因变量。而为了预测用电量而采集的数据“每日温度”和“居民空调数”就是自变量。
在进行回归分析中，自变量可以有若干个，但因变量只有一个。
三、什么是哑变量。
我们知道自变量和因变量，那么，哑变量是什么呢？
哑变量其实是自变量的一种，但因其特殊性，我将其单列一节讲解。
我前文说到，变量是一个数量，这个数量可以体现为数值，也可以体现为某一项特征，这种以某一特征表现的变量就是哑变量。比如性别（男女）。
哑变量，又称虚拟变量、名义变量或干预变量，是自变量中表示分类的变量或定性的变量，一般取值0和1，表示一个或多个定性特征的存在或不存在。
定性指标往往是不可测量的，无法用数值去表示，于是，哑变量应运而生。哑变量作为一个信号或特征符号参与回归分析。
比如，我们预测天气对销量的影响，晴天用1表示，不是晴天用0表示，这就是一个哑变量。性别，男的用1表示，女的用0表示，这也是哑光量。
哑变量是自变量的一种，和自变量一样，哑变量也可以有若干个。
将哑变量和其它自变量一起参与回归建模，能够增加回归模型对需求预测的效果。本章小结。
这一章，我讲解的是回归分析的基础概念之一，变量。在回归分析中，变量是指存在不同值的各种指标。
自变量是回归分析者主动操纵的变量，是一种解释性变量。因变量是由于自变量变动而引起变动的量。自变量是“原因”，因变量是“结果”。我们需要预测的是因变量，其它一切为计算预测值而引用的变量都是自变量。
哑变量是自变量的一种，是自变量中表示分类的变量或定性的变量，一般取值0和1，表示一个或多个定性特征的存在或不存在。
我是许栩，供应链从业二十年，专注于供应链计划，精于需求预测，欢迎大家关注和阅读，也欢迎大家分享、讨论、转发和收藏。
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