如果为面板数据，比如100家公司每家公司10年，那么就会有100*10=1000个样本，可能需要单独两列分别是公司名和年份来标识面板格式而已，但因子分析并不区分是否面板数据，只针对指标进行分析即可，另一般分析样本量需要超出分析项的5倍，类似数据格式如下图:
研究场景灰色预测模型可针对数量非常少（比如仅4个），数据完整性和可靠性较低的数据序列进行有效预测，其利用微分方程来充分挖掘数据的本质，建模所需信息少，精度较高，运算简便，易于检验，也不用考虑分布规律或变化趋势等。
线性回归分析是用于研究定量数据之间的影响关系的，通常先有相关关系，才会有回归影响关系。当前有一家公司，想要研究员工的初始工资、工作时间、教育程度、工作经验是否会影响员工的当前工资，如果有影响，各个因素对当前工资的影响大小如何，故通过多元线性回归进行分析。
