明确各数据间的逻辑关系，区分自变量与因变量。所示，需分析人均GDP与城市化水平之间的关系，构建二者模型，设定人均GDP为自变量，城市化水平为因变量，探究其相互作用规律。
由于不清楚两者之间的具体关系，可通过数据绘制散点图来判断可能适用的模型。如附图1所示为初步生成的散点图，通常横轴表示自变量，纵轴表示因变量，因此需对调坐标轴。为实现这一调整，可采用简便方法：将因变量数据移至自变量所在列的右侧一列，调整结果如附图2所示。
根据步骤2的散点图，可初步判断自变量与因变量之间可能存在线性关系，可通过添加线性趋势线进一步验证，如附图1所示。此外，也可尝试添加指数或移动平均等趋势线进行对比分析。由于数据走势明显接近直线，因此接下来将对数据进行回归分析，以建立相应的线性模型。
在菜单栏中选择数据分析，然后点击回归，操作步骤见附图。
如附图所示为5步骤4的回归分析结果。判断模型有效性可参考p值：p＜0.001为极显著，0.001≤p＜0.01为高度显著，p≥0.01则不显著。
若p值小于0.05则视为显著，本例中p值均低于0.001，表明极为显著，回归模型有效。由回归结果可知
如附图2所示。
Excel回归分析操作方法如下
使用联想L1710D电脑，在Win10系统中运行Excel2026进行操作。
1、点击文件
点击左上角的文件选项。
2、点击选项
点击左下角按钮。
3、点击加载项
弹出Excel选项框，选择左侧的。
点击分析工具库
点击右侧的即可。
5、点击转到
点击下方按钮。
勾选分析工具库选项
勾选可用加载宏中的。
7、点击确定
点击右侧按钮。
8、点击数据
点击上方选项。
9、点击数据分析
点击右上角的按钮。
10、点击确定
在分析工具中用鼠标滚轮下拉，找到回归选项并点击确定。
选择输入范围
弹出回归对话框，选择X和Y变量的输入区域。
勾选正态概率图选项
勾选下方的选项。
13、勾选置信度
勾选上方的选项。
14、点击确定
点击右上角的确定按钮。
15、制作完成
在Sheet2中完成回归分析制作。
方法如下：
选取成对数据列，通过X、Y散点图呈现。
在数据点上右键，选择添加趋势线中的线性，并在选项中勾选显示公式和相关系数，即可获得拟合直线。
由图可知，拟合直线方程为 y=15620x+6606.1，决定系数 R? 为 0.9994。
由于R?大于0.99，表明该实验模型具有显著的线性特征，拟合直线能以超过99.99%的程度解释和覆盖实测数据，通用性强，可作为标准工作曲线用于测定其他未知浓度溶液。
为更全面评估模型，我们采用数据分析中的回归方法，对这组数据进行深入细致的分析。
选项卡中的设置更为详细，需注意正确选择X和Y对应的数据列。常数为零表示模型为严格的正比例关系。本例中应如此设定，因为当浓度为零时，峰面积必然为零。尽管此前得到的回归方程拟合度较高，但在x=0时仍存在非零截距，这显然不合理。因此，应勾选常数为零，以符合实际物理意义，确保模型在原点处通过，提高结果的科学性与准确性。
回归工具生成三类图表：残差图、线性拟合图和正态概率图，重点关注前两者。
在线性拟合图中，不仅展示了按要求生成的数据点，还包括经拟合处理后的预测点，拟合直线的相关参数将在数据表中详细列出。本示例旨在提供更多参考信息，以启发思路。由于涉及较多专业术语，建议读者结合实际应用情况，参照具体参数进行操作，此处不再深入展开细节说明。
残差图用于展示实际值与预测值之间的差异，若图中散点在横轴上下随机分布，则拟合直线合理；否则需重新调整模型。
生成的表格包含更多信息，详细参数项目可充分满足回归分析需求。下图展示了拟合直线回归分析中的方差、标准差等各项数据。
