多元线性回归分析在数据分析项目中怎介绍？关注的点有哪些？

多元线性回归分析是一种利用多个自变量来预测因变量的统计方法，常用于数据分析项目中。在介绍多元线性回归分析时，需要关注以下几个点：

1. 研究问题：首先需要明确需要解决的问题，例如预测销售额、客户满意度等。

2. 数据收集：需要收集与问题相关的数据，包括自变量和因变量。

3. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值处理、异常值处理等操作，确保数据的质量。

4. 模型建立：使用多元线性回归模型建立自变量与因变量之间的关系。

5. 模型评估：对模型进行评估，包括拟合优度、残差分析、方差分析等。

6. 模型应用：利用模型进行预测、优化、决策等应用。

在数据分析项目中，多元线性回归分析可以帮助我们了解自变量与因变量之间的关系，预测因变量的变化趋势，优化自变量的取值，为决策提供参考。