（1）收集数据：采用各种方法收集数据，比如爬虫等；
（2）准备数据：因为需要计算距离，所以数据类型应该是数值型，最好是结构化数据格式；
（3）分析数据：通过业务的角度或者其他的方法分析数据；
（4）训练算法：这是关键的一步，训练的目的是找到最佳的分类回归系数，可以使用随机梯度上升法；
（5）测试算法：训练完成，将数据投入模型进行测试；
（6）使用算法：将需要的数据进行处理成适合模型的结构化数据，输出的是类别，只有0,1两类
logistics回归分析是一种用于预测二元或多元离散结果的统计方法。步骤包括：
1.收集数据并准备变量；
2.选择适当的logistics回归模型；
3.进行模型拟合和参数估计；
4.评估模型的拟合优度和预测能力；
5.解释模型结果和变量的影响；
6.进行模型诊断和敏感性分析；
7.进行模型验证和验证。这些步骤可以帮助研究人员了解变量之间的关系，并预测未来的结果。
