1、確定變數：

明確定義了預測的具體目標，並確定了因變數。 如果預測目標是下一年的銷售量，則銷售量Y是因變數。 透過市場調查和資料訪問，找出與預測目標相關的相關影響因素，即自變數，並選擇主要影響因素。

2、建立預測模型：

依據自變數和因變數的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立迴歸分析方程，即迴歸分析預測模型。

3、進行相關分析：

迴歸分析是因果因素（自變數）和預測因子（因變數）的數學統計分析。 只有當自變數和因變數之間存在某種關係時，建立的迴歸方程才有意義。 因此，作為自變數的因子是否與作為因變數的預測物件相關，程度的相關程度以及判斷相關程度的程度是在迴歸分析中必須解決的問題。 相關分析通常需要相關性，並且相關度係數用於判斷自變數和因變數之間的相關程度。

4、計算預測誤差：

迴歸預測模型是否可用於實際預測取決於迴歸預測模型的測試和預測誤差的計算。 迴歸方程只能透過迴歸方程作為預測模型來預測，只有當它透過各種測試且預測誤差很小時才能預測。

5、確定預測值：

利用迴歸預測模型計算預測值，並對預測值進行綜合分析，確定最後的預測值。

擴充套件資料：

迴歸分析的應用：

1、相關分析研究的是現象之間是否相關、相關的方向和密切程度，一般不區別自變數或因變數。而回歸分析則要分析現象之間相關的具體形式，確定其因果關係，並用數學模型來表現其具體關係。比如說，從相關分析中我們可以得知“質量”和“使用者滿意度”變數密切相關，但是這兩個變數之間到底是哪個變數受哪個變數的影響，影響程度如何，則需要透過迴歸分析方法來確定。

2、一般來說，迴歸分析是透過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關係，建立迴歸模型，並根據實測資料來求解模型的各個引數，然後評價迴歸模型是否能夠很好的擬合實測資料；如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。