y=ax+b 一元一次方程 名字改成 线性回归 瞬间牛气

可以根据公司（或竞争对手）历史同类产品的价格和销量来找规律

1、问卷调研，根据产品的目标，成本、供需、竞争对手等因素，得出一个定价区间，分成等距的多个价格共用户选择； 2、横轴价格，纵轴选择该价格的人数，拟合直线； 3、输入价格，就能输出购买人数； 4、落地的时候要考虑这个产品的目标，成本、供需、竞争对手，调研样本不均等；

还有点疑问，如何根据已有的数据 得到最优化的 A 和 B 的值？

1、先分析出市场中的类似产品。然后分析其销量和之间的关系，绘制线性回归曲线，然后结合曲线对新品进行定价； 2、也可以通过问卷调查，根据价格和购买意愿，绘制出线性回归曲线，然后结合曲线对新品进行定价；

老师能不能形象地解释一下“拟合”这个概念？

还是对欠拟合和过拟合的概念有点不理解，本文提到算法过于简单，在样本量过小的情况下，不是应该是欠拟合吗？为什么文中提到的是过拟合呢？

实践方案设计好后，你觉得在具体的落地实践上还有什么需要考虑的吗？ 销量和客单价格会呈现一条斜率向下的直线，意思就是单价越高，销量越小。要找到 单价*销量 最大的点，作为最后实际销售单价的点。

需要注意利润目标的达成，所以要有成本控制，包括广告费用，运营费用等。还要注意产品发布时间，竞品动态等。