在数据处理与分析的领域中，我们时常会遇到这样的情境：有一张表，其中包含了某银行的相关业务数据，如图一所示。尤其是当我们要探讨不良与余额之间的关系时，图表成了我们得力的助手。
我们手头还有另一张图，即图二所展示的散点图。这幅图中，每个点都代表一个数据项，它们反映了不良和余额的具体数值。但如何理解这些点之间的联系与关系呢？一种常见的方法是尝试用一条直线将它们连接起来。
这条直线的目的在于揭示不良与余额之间是否存在某种线性联系。如果能找到这样一条直线，我们或许能更清晰地掌握控制不良的策略和方法。图三展示了这样的连接效果。
在寻找最佳的直线连接时，我们面临着无数的选择。那么，哪一条直线的连接效果最为理想呢？我们又该如何评判其效果的好坏呢？这背后涉及到了数据分析和统计学的专业知识。
让我们进一步假设，散点与连接它们的直线之间存在特定的数学关系。通过图四和图五，我们可以更直观地理解这种关系。
在图五中，每一点到其对应的直线都保持一段垂直的距离。而我们的目标是用一个数学方程来描述这条回归直线。这里，最小二乘法就派上了用场。
最小二乘法认为，最佳的回归直线是使得所有不在这条直线上的点到该直线的垂直距离的平方和达到最小值的那条线。这是一种统计学上的基本原则，体现在图六中，每一个考察的点都对最终的回归直线的截距和斜率产生了影响。
在求得这个回归直线的过程中，我们会用到常数C的求和等计算方法。这一系列计算过程最终帮助我们得到了图五中那条关键的回归直线。
接下来，我们将利用这条回归直线对图一中的不良和余额进行回归分析，得出图七所示的回归结果。
从图七中我们可以明显看出，不良与余额之间存在一定的线。相比于单纯的相关系数（它只是一个数字），回归分析为我们提供了一根直观的直线，使我们能够更清晰地理解两者之间的关系。
通过一系列的数据分析和计算，我们能够更深入地理解不良与余额之间的关系，并为控制不良提供有力的数据支持。