使用处理大型数据集的现代工具，谈论线性趋势有些不方便。这显然是一个多因素模型。
多因素模型的本质是它允许您同时分析和预测所研究指标对多个因素的依赖性。
如果我们研究消费，我们需要了解什么影响消费，以及影响消费的力量有多大。气温是否影响全年的销售量？人口變化？商品、资源价格发生变化？人口收入水平？ - 这些既可以是全球因素，也可以是地方因素。
多元模型最常见的形式之一是多元线性回归，其中因变量（例如 突尼斯电话号码库 销售额）表示为几个独立变量（因素）的线性组合。对于更复杂的关系，可以使用非线性回归模型，这可以更好地描述更复杂的依赖关系。
多元模型使我们能够评估对我们正在分析的变量最重要的因素，并了解每个单独因素的影响程度。这为需求管理提供了基础。
有效的预测需要不同专家之间的团队合作：
营销人员分析市场、消费者和竞争对手的行为，研究趋势，并确定影响需求的关键因素。他们的任务是识别潜在的机会和风险。
分析师收集、处理和分析大量数据。他们使用统计方法和机器学习工具发现隐藏的模式并创建多因素预测模型。
经济学家研究影响购买力的外部经济条件，例如收入水平、通货膨胀、立法变化或汇率。
产品经理评估产品或服务的特性（功能、质量、价格、定位）如何影响买家的决策。
研究解释人员根据机器学习或人工智能模型的数据调整特定的商业决策。他们预测定价、广告或社会趋势的变化将如何影响未来的销售。
IT 专业人员提供收集、存储和处理数据的基础设施。他们创建了自动化系统，整合来自各种来源的数据，确保其相关性和可用性以供分析。
预测未来的最好方法是创造未来（彼得·德鲁克）
专家们的共同努力使我们能够建立考虑到多种因素的预测，并提供制定战略和运营决策所需的准确性。得益于此，企业不仅能够应对市场变化，而且能够积极塑造市场变化。