在数据分析的世界里，一元线性回归是一种基础且强大的工具，用来研究两个变量之间的关系。今天，就让我们用Matlab来解锁这项技能吧！🎉

首先，准备好你的数据！确保你有两个变量的数据集，一个作为自变量（比如时间），另一个作为因变量（比如销售量）。接着，在Matlab中输入这些数据到工作区，可以使用`x = [ ]; y = [ ];`创建数组存储它们。✨

接下来，调用Matlab内置的拟合函数——`polyfit(x, y, 1)`。这个函数会帮你计算出最佳拟合直线的斜率和截距哦！😎 如果你想可视化结果，可以使用`plot(x, y, 'o', x, polyval(polyfit(x, y, 1), x));`，这样就能看到数据点与拟合直线啦！

最后，别忘了评估模型的好坏，通过R²值判断拟合效果是否满意。如果R²接近1，说明你的模型很靠谱！🚀

快来试试吧，让Matlab成为你数据分析路上的好帮手！💪