回帰分析とは、従属変数と1つ以上の独立変数との関係を分析するために用いられる統計的手法です。データセットを検証することで、これらの変数間の相関関係を定量化し、観察された関連性が統計的に有意であるかどうかを判断します。回帰分析は関係性を特定するものであり、自動的に因果関係を証明するものではない点に注意が必要です。
回帰分析を行う際、アナリストは通常ソフトウェアを使用して最小二乗法を用います。これは、個々のデータポイントと適合線（回帰直線）との距離を計算する手法です。単回帰分析は1つの独立変数を用いて結果を予測し、重回帰分析は2つ以上の変数を取り入れてモデルを精緻化します。これらのモデルは、独立した要因の変化がどのように従属変数に影響を与えるかを判断するのに役立ちます。
金融の実務においては、企業が将来の売上実績を予測するために回帰分析を用いることがあります。過去の売上高、国内総生産（GDP）、さらには気象パターンといった履歴データを入力することで、企業はこれらの外部要因が収益にどのような影響を与えるかを推定するモデルを構築できます。これにより、専門家は過去の傾向や統計的確率に基づいた、より情報に基づいた意思決定を行うことが可能になります。