逐步回归分析是一种用来确定多个自变量对某一因变量的影响程度的统计方法。它可以帮助我们理解和预测某一变量的变化，找出主要的影响因素。
逐步回归分析可用于多个领域，如经济学、社会学、市场营销等。其基本思想是通过剔除对因变量影响较小的自变量，找出对因变量影响最显著的自变量。
逐步回归分析的步骤一般分为前向、后向和混合三种方法。在前向逐步回归分析中，从一个自变量开始，每一步选择与因变量关系最强的自变量加入模型中。在后向逐步回归分析中，从包含所有自变量的模型开始，每一步逐渐剔除对因变量影响较小的自变量。在混合逐步回归分析中，同时考虑添加和剔除自变量。
逐步回归分析在实际应用中具有重要的价值，它可以帮助研究者了解多个变量之间的关系，并进行预测和决策的支持。通过逐步回归分析，我们可以分析各种环境因素对销售额、用户满意度、市场份额等业务指标的影响，从而优化决策和提升绩效。