如何处理这些变量来进行多元回归分析，比如：多个不同的型号（是字符型），不同的系统（字符型）。请具体应用Python给出代码来进行多元回归分析。

对于多个不同的型号和不同的系统这两个非数值型特征，可以使用One-Hot Encoding将其转换为数值型特征，然后进行多元回归分析。

以下是一个使用Python进行多元回归分析的示例代码，其中包括了对非数值型特征的处理。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将非数值型特征进行One-Hot Encoding
ohe = OneHotEncoder(sparse=False)
model_dummies = pd.DataFrame(ohe.fit_transform(data[['model']]))
system_dummies = pd.DataFrame(ohe.fit_transform(data[['system']]))
model_dummies.columns = ['model_' + str(col) for col in model_dummies.columns]
system_dummies.columns = ['system_' + str(col) for col in system_dummies.columns]
data = pd.concat([data, model_dummies, system_dummies], axis=1)

# 构建特征矩阵和目标向量
X = data.drop(['target', 'model', 'system'], axis=1)
y = data['target']

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 输出模型系数
print(model.coef_)

以上代码中，首先使用pandas库读取数据。然后，使用sklearn库中的OneHotEncoder函数将非数值型特征进行One-Hot Encoding，生成新的特征矩阵。接着，构建特征矩阵X和目标向量y。最后，使用sklearn库中的LinearRegression函数训练模型，并输出模型系数。