作为一名数据分析师，我对普通最小二乘回归模型（OLS）的感受，可以用"又爱又恨"来形容。
记得刚接触OLS时，我被它简单优雅的数学形式所吸引。给定一组自变量和因变量，OLS可以通过最小化残差平方和来估计变量间的线性关系，得到最优的回归系数。这种极值原理让我赞叹不已，感受到了数据之美。
但随着实践经验的积累，我也逐渐发现了OLS的一些局限。比如它对数据分布的假设比较严格，要求残差正态分布、方差齐性等，这在现实世界中往往难以满足。当我遇到异方差性、多重共线性等问题时，原本优美的OLS模型也变得脆弱不堪。
更令我苦恼的是，OLS的解释能力有时也受到质疑。比如当我用OLS分析用户行为数据时，发现某个自变量的系数显著为正，却无法确定这种关系是因果还是伪相关。这让我意识到，模型只是工具，要真正理解数据背后的故事，还需要结合业务。
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