回归分析与相关分析是统计学中两种常用的数据分析方法，它们在实际应用中有着广泛的联系和区别。
我们来看它们之间的联系，回归分析和相关分析都是用来研究两个或多个变量之间的关系，在回归分析中，我们试图找到一个线性模型，即因变量(我们关心的结果变量)与自变量(影响结果的潜在因素)之间的关系，而在相关分析中，我们关注的是两个变量之间的线性关系，通过计算它们的相关系数来衡量它们之间的强度和方向，两者都关注变量之间的关系，只是回归分析更注重确定因果关系，而相关分析则专注于描述变量之间的相关程度。
我们讨论它们之间的区别，最明显的区别在于目的，回归分析是为了预测一个因变量，通过拟合一个线性模型来找到出色的/卓越的/优异的/杰出的的自变量组合，从而实现对因变量的预测，而相关分析的目的仅仅是描述两个变量之间的关系，不涉及预测，回归分析通常用于处理连续型数据，而相关分析可以应用于连续型和离散型数据。
在实际应用中，回归分析和相关分析常常结合使用，在金融领域，我们可以使用回归分析来研究股票价格与市场指数之间的关系，以预测未来的股票价格走势，我们还可以使用相关分析来检验股票价格是否受到其他影响因素(如公司业绩、政策变化等)的影响，回归分析和相关分析在数据分析中各有其独特的作用，可以根据实际问题的不同来选择合适的方法进行分析。
