主要观点：全球大数据和商业分析市场预计到 2032 年增长至 9610 亿美元，其中大部分为支持时间序列回归分析的分析软件。介绍了时间序列回归分析及其与标准回归分析的区别，以及如何分 6 步进行回归分析，包括定义问题和目标、准备和探索时间戳数据、选择合适模型、训练模型并解释结果、用时间感知技术验证、整合到业务流程中，还重点介绍了 5 种常用的时间序列分析核心回归模型，以及 5 种解释和验证时间序列回归结果的策略。

关键信息：

• 大数据和商业分析市场规模及分析软件构成。
• 时间序列回归分析的定义和作用。
• 回归分析的 6 个步骤及要点。
• 5 种常用回归模型的特点和应用场景。
• 5 种解释和验证回归结果的策略。

重要细节：

• 垃圾进垃圾出原则对数据质量的要求及处理方法。
• 不同回归模型的公式及适用情况。
• 时间感知技术如 walk-forward 验证的作用。
• 如何将回归模型整合到业务流程中。