本文通過利用回歸模型對天貓商品流行度進行了研究，確定了決定天貓商品流行度的重要因素。並講述、論證了預測天貓商品流行度是天貓商品交易的至關重要的環節。通過對天貓商品流行度預測技術的發展和探討，深度剖析了天貓商品流行度預測這個研究課題。
本文使用的數據集為天貓商品數據集。 它包含562個商品的屬性數據。每個商品包括4個屬性，具體的4個屬性如下：
summary(data)
datanew=na.omit(data)
為了準確的估計流行度,了解天貓商品流行度的一般規律,更好為天貓商品投資方提供參考意見,本文從天貓商品流行度和天貓商品相關屬性出發,採用多元回歸分析方法,建立了線性回歸模型,得出了天貓商品流行度變動的影響因素. 具體分析步驟：
1.關係分析
2.選擇多項式回歸模型
2.1變量選取
通過向前向後逐步疊代回歸模型篩選出顯著性較強的變量進行回歸建模。
2.2顯著性檢驗
根據F值和p值統計量來判斷模型是否具有顯著的統計意義。
2.3擬合預測
使用得到的模型對實際數據進行擬合和預測。
3.擬合不同的模型。查看模型效果，包括對數回歸模型，疊代回歸模型。
4.分析得出結論
得出各個自變量之間的關係，以及它們對因變量的影響及其意義。
查看每個類別的出現頻率作為流行度，通過直方圖查看每個類別出現的頻率：
hist(datanew$category)
對每個類別出現的頻數的多少進行排序：
order(table(dataneg = T)
datanew$pop= order(
然後將出現最多的流行度排序為1，然後根據類比的出現頻數遞增。流行度越大，則出現越少。
嘗試通過最直觀的解釋建立模型：
設置dummy 變量 ： 從全變量模型可以看出大部分變量無法估計出其參數，說明部分變量不適合用來預測流行度，因此對其中的部分變量進行刪減後。得到篩選後的回歸模型。
顯示回歸結果：
js
**取對數後的結果**
summary(lmmod2)顯示回歸結果
plot(datanew$category
從輸出結果可以看出， 流行度和類別和品牌圖片地址 有顯著相關關係 ，可以看到他們的回歸系p數在顯著性水平0.05下均顯著不為零。進一步地剩餘方差的估計值，f統計量的估計值對應的p值< 2.2e-16說明，回歸方程是顯著的。可決係數R，修正的可決係數R為 0.1左右說明方程的擬合效果一般，還有部分的流行度被其他變量所解釋。
置信區間是給定自變量值後，由回歸方程得到的的預測值（實際上是的平均值）的置信區間；預測區間是實際值的置信區間，在這裡稱為預測區間。預測區間要比置信區間稍大，命令與顯示結果如下：
head(predict(lm))
head(predict(lmmod
殘差分析可以對回歸模型的假設條件即隨機誤差項是否獨立同分布進行檢驗，同時還可以找出離群點。命令語句為plot(lm.1)，顯示結果如下
par(mfrow=c(2,2))
plot(lmmod2)
左上圖是擬合值與殘差的散點圖，從圖上可以發現，除去第2個離群點外，所有點基本上是隨機地分散在縱坐標值為-1和+1的兩條平行線之間，這說明隨機誤差項具有同方差性；左下圖是擬合值與殘差的標準差的散點圖，其意義與上面類似；右上圖表明隨機誤差項是服從正態分布的，其原因是正態Q-Q圖近似地可以看成一條直線；右下圖的CooK距離圖進一步證實第2個觀測值是一個離群點，它對回歸方程的影響是比較大的，要根據具體問題，討論出現這一觀測值的實際背景。
stepmod=step
summary(stepmod)查看模型參數與結果
上面用「逐步向前向後回歸法」，通過軟體分析建立「最優」回歸方程。向後回歸法就是建立包含全部因子的回歸方程，通過回歸係數的檢驗，從回歸方程中逐個剔除不顯著的因子，直到留在方程中的因子都是顯著的。
從分析結果可以看出， 流行度和類別和品牌圖片地址有顯著相關關係 ，因此可以認為在天貓購物時，用戶會比較關注商品的品牌因素，因為天貓都是正品商鋪，購買的用戶會比較關注商品的品牌是否為正品等。同時，由於天貓的商品質量有一定的保證，因此用戶也會關注該商品的圖片，同一個商品可能會因為圖片不同而造成不同的流行度。圖片好看的商品會有更好的流行度。
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