回归分析是一种用来:（）A. 发现数据中的关联规则B. 对数据进行分类的算法C. 检查数据中是否存在异常值或异常行为D. 预测未来的数据趋势

回归分析的核心目标是通过建立因变量与自变量之间的数学模型，描述和量化变量间的关系，并用于预测连续型目标变量的值。本题需明确区分回归分析与其他数据分析方法（如分类、关联规则挖掘、异常检测）的核心差异，抓住回归分析的预测连续结果这一关键特征。

选项分析

A. 发现数据中的关联规则

关联规则挖掘（如市场篮分析）关注变量间的依赖关系（例如“购买A和B的顾客通常购买C”），而回归分析侧重于因果关系的量化（例如“每增加1小时学习时间，成绩提高5分”）。两者目标不同，排除A。

B. 对数据进行分类的算法

分类算法（如决策树、逻辑回归）处理离散标签（如“垃圾邮件/非垃圾邮件”），而回归分析针对连续型变量（如房价、温度）。两者应用场景不同，排除B。

C. 检查数据中是否存在异常值或异常行为

异常检测通常依赖统计阈值（如3σ原则）或专门算法（如孤立森林），而非回归分析的直接功能。回归分析关注关系建模而非异常识别，排除C。

D. 预测未来数据的趋势

回归分析通过拟合历史数据（如线性、多项式模型）预测连续结果（如预测下季度销售额）。这是回归分析的核心应用场景，因此D正确。