回归分析和相关分析都是数据分析中常用的统计方法，两者既有区别又有联系。
区别：
1. 目的不同：回归分析是用于研究因变量和自变量之间的关系，确定因变量受自变量影响程度及自变量对因变量的预测能力；相关分析则是研究变量之间的相关性或相关程度。
2. 变量不同：回归分析中既有因变量，也有自变量，因变量和自变量都是数值型变量，用于量化和解释各个自变量对因变量产生的影响；而相关分析中，研究的是两个或多个变量之间的关联关系，变量可以是数值型或非数值型的。
3. 分析方式不同：回归分析中，采用线性或非线性模型，通过对模型的拟合来定量描述因变量和自变量之间的关系；相关分析则采用相关系数来度量变量的关联程度。
联系：
1. 都是用于分析变量之间的关系。
2. 在进行回归分析之前，需要先进行相关分析，用相关系数初步证明变量之间有相关性，才能进行回归分析。
3. 回归分析中，可以利用相关系数来判断自变量之间是否具有多重共线性，从而选择合适的自变量进入回归模型，以避免结果的偏差和不可靠。
总之，回归分析和相关分析是两种不同但相互关联的数据分析方法，根据研究的目的和变量类型选择合适的方法进行数据分析。
