中国电建供应链金融平台自上线以来，完整经历了6个年头的业务周期，积累了大量的业务历史数据。随着近年内外部环境影响对业务带来的波动，给下一个周期的业务分析与预测带来了不确定的因素，因此引入基于历史数据的业务预测方法显得至关重要。公司运营科技部通过对历史数据的整理和分类，并借助基多元线性回归模型，实现了对业务规模与收入利润的预测与分析。

多元线性回归模型（Multivariable Linear Regression Model）是一种用于解释一个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法，通过最小二乘法估计回归系数，使得预测值与实际值之间的差异最小化。运营科技团队通过业务发生时间、产品类型、业务期限、利率价格等多项参数对模型进行回归，并通过预测历史数据与实际发生数据的偏差定义损失系数，调整因外部其他因素带来的预测干扰误差。

多元线性回归模型在公司各项业务预测中都具有广泛的应用前景。通过合理选择自变量、收集和处理数据、构建和诊断模型、进行假设检验和模型评估等步骤，我们可以利用多元线性回归模型进行准确的业务预测。这些预测结果对于公司制定年度工作目标和计划具有较强的参考价值。未来，运营科技部将持续跟踪和优化预测与实际数据之间的关系变化，推动多元线性回归模型在数据分析领域的应用将更加广泛和深入。