线性回归分析是一种分析具有两个或更多变量的数据的方法。通过为双变量系统中的所有数据点创建“最佳拟合”线，可以从已知的x值预测y的值。线性回归在业务中用于预测事件，管理产品质量和分析各种数据类型以供决策。
趋势线分析
线性回归用于创建趋势线，使用过去的数据来预测未来的表现或“趋势”。通常，趋势线在业务中用于显示财务或产品属性随时间的变化。可以使用趋势线分析股票价格，油价或产品规格。
投资风险分析
资本资产定价模型是使用线性回归分析开发的，股票或投资波动率的常用度量是其beta - 使用线性回归确定。线性回归及其使用是评估与大多数投资工具相关的风险的关键。
销售或市场预测
多变量（具有两个以上变量）线性回归是用于预测销售量或市场变动以创建全面增长计划的复杂方法。此方法比趋势分析更准确，因为趋势分析仅查看一个变量如何相对于另一个变化，其中此方法查看一个变量在修改其他几个变量时将如何变化。
全面质量控制
质量控制方法经常使用线性回归来分析关键产品规格和产品或组织质量的其他可测量参数（例如随时间推移的客户投诉数量等）。
人力资源中的线性回归
线性回归方法还用于预测大公司未来劳动力的人口统计和类型。这有助于公司通过为现有员工制定良好的招聘计划和培训计划来满足员工的需求。
