数据挖掘是当今世界的一项技术，它能够从大量的复杂的数据中摘取有价值的、符合要求的信息。数据挖掘技术可以帮助企业更好地了解消费者和市场，有效地改善其业务决策过程。其中，线性回归技术可以帮助人们研究相关性，从而提高预测准确性、发现模式、度量预测误差和进行有效评估。
线性回归是一种数据挖掘技术，它通过从简单到复杂的表达式对数据进行拟合，以实现模型的构建，也可以说是数据拟合的一种方法。其建模的目标是设计一个多项式，使其最小化拟合数据的平方误差，并在预测新的数据时能够有效地拟合新的数据项，以达到预测的预祝准确性。
线性回归技术被应用到数据挖掘中，可以对数据进行详细分析，并建立一系列回归方程以拟合数据。在市场行业，线性回归技术常常被应用于消费者行为研究，从而充分了解消费者对特定品牌、价格或者政策等因素的影响，从而发掘其消费模式及关系。此外，线性回归也被广泛应用于医学行业，比如研究不同病毒及其药物的作用的影响，以及治疗不同疾病的疗效。
在总结中，线性回归作为数据挖掘一项重要的技术，主要用于帮助人们更好地实现数据挖掘分析，从而提高预测准确性、发现模式、度量预测误差和进行有效评估等。除了在数据挖掘中用于数据拟合之外，它也可以应用到市场行业的消费行业研究报告等，甚至在医学上做有效的数据挖掘分析。
