迴歸模型 (Linear Regression Model) 是非常流行的統計模式，分析的結果也被大量地應用在各個產業上，然而，迴歸分析雖也屬於資料探勘裡常用的演算方法，但它主要的演算方法卻是來自於統計分析的推估，因此須在正式進入迴歸分析之前，必須先確認各項資料條件滿足迴歸模型的基本假設，才適宜選用迴歸模式進行分析。否則，會造成資料本身不配適迴歸，但卻強迫進行迴歸模型建置，最終結果會造成模型解釋力始終無法被提升。

 接續上期專欄Dr.SAS介紹的迴歸模式最佳實務分析流程，Dr.SAS建議讀者在進行迴歸分析之前，先透過SAS EM的Graph Explore節點做資料散布圖形看資料分布的趨勢，或者最佳建議則是整合SAS EG下工作程序下Describe>> Distribution Analysis，選擇Normal Distribution來進行迴歸假設的檢驗程序。確認觀察資料滿足迴歸模型假設後，才能進行接續的迴歸分析程序。若資料不滿足迴歸模型假設時，則需進行適當的資料轉換工作。

分群結果重在行銷命名與應用 分群分析的結果產出通常不會一次就滿足分析者的需求，往往會透過多次的產出結果的解讀與群集的調整，來找到最適合的群集結果。 分群的結果追求的不是模型的準度而是它的應用性，哪一個群集結果的產出最能讓行銷人員解讀與進一步應用，才是適切的分群結果。因此如何快速的調整或找到適合的分群結果，才是學習分群的重點之一。