1.根據預測目標，確定自變量和因變量

　　明確預測的具體目標，也就確定了因變量。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那么銷售量Y就是因變量。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變量，并從中選出主要的影響因素。

　　2.建立回歸預測模型

　　依據自變量和因變量的歷史統(tǒng)計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

　　3.進行相關分析

　　回歸分析是對具有因果關系的影響因素（自變量）和預測對象（因變量）所進行的數(shù)理統(tǒng)計分析處理。只有當變量與因變量確實存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關系，以相關系數(shù)的大小來判斷自變量和因變量的相關的程度。

　　4.檢驗回歸預測模型，計算預測誤差

　　回歸預測模型是否可用于實際預測，取決于對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。

　　5.計算并確定預測值

　　利用回歸預測模型計算預測值，并對預測值進行綜合分析，確定最后的預測值。