序言、写在前面
这是我关于数据sense的第一篇博文。
从22年9月到23年6月，我开始不停地写，几乎很少断更。
但从那之后，断更了六个月，应该是太忙了。
这个专题并不会那么细节，更适合有一定基础的读者食用，更关注在数据sense方面。
作为第一篇博文，它并不那么核心，相反它是个很好的引子。
真正重要的、能创造价值的东西，一定是融入业务经验的数据sense。
一、关于拟合
作为新手，拿到第一份业务数据，却没有任何体感，怎么破？
更功利地，我们想要更快地成为有经验人士，能不能跳过积累业务经验的过程，直接拿结果？
拟合，得到历史数据点的方程式，代入新数据点，快速得到预测的参考值！
线性/非线性拟合：
1）Excel作图-趋势线-显示公式、显示R平方值
详见视频：Excel技巧：做回归拟合分析，得到方程，预测未来！
2）Excel-forecast函数，根据历史数据，快速预测，适用于线性&非线性
详见文档1：Excel中的forecast函数【实用版】
详见文档2：Excel的forecast函数
详见视频：回归分析的参数估计及检验
二、关于检验
前面我们照葫芦画瓢，得到所谓的方程式与预测参考值。
可心里没底，能不能再给我点专业手法，检查检查？
检验，得到可靠验证结果，更加安心了！
线性检验：
Excel-数据-数据分析-回归
注意：可进入加载项配置
非线性检验：
1）幂函数/指数函数，采用取对数法
即方程等号两边同时取对数，化为线性后进行检验
注意：ln(ab)=lna+lnb
2）多项式函数，采用表差法
即计算n阶差值，直至某一阶稳定
详见视频：十五分钟快速掌握非线性回归