因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法。它是以事物发展变化的因果关系为依据，抓住事物发展的主要矛盾与次要矛盾的相互关系，建立数学模型进行预测。运用因果分析法进行市场预测，主要是采用回归分析方法，除此之外，计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。在这里，我们只介绍回归分析法。回归分析法，是研究两个以上变量之间关系的数学方法。如果只涉及两个变量，叫做一元回归分析或单回归分析; 如果涉及两个以上的变量，则叫做多元回归分析或复回归分析。按事物之间的因果关系，知因测果或倒果查因。因果预测分析是整个预测分析的基础。因果分析法（技术）运用于项目管理中，就是以结果作为特性，以原因作为因素，逐步深入研究和讨论项目目前存在问题的方法。因果分析法的可交付成果就是因果分析图。一旦确定了因果分析图，项目团队就应该对之进行解释说明，通过数据统计分析、测试、收集有关问题的更多数据或与客户沟通来确认最基本的原因。确认了基本原因之后，项目团队就可问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图），它是一种透过现象看本质的分析方法。同时，鱼骨图也用在生产中，来形象地表示生产车间的流程。
关系是非常复杂的，表现出不同的类型和形态。从变量之间相互关系的方向来看。分为正相关和负相关。在某些经济现象之间，当自变量x的值增加时，因变量y的值也随之相应地增加，这佯的相关关系就是正相关。当自变量x的值增加时，因变量y的值随之而呈减少的趋势，这种关系就是负相关。从变量之间相互关系的表现形式来看，可分为直线相关与非直线相关。当x值发生变动时，y值随之发生大致均等的变动（增加或减少），表现在图形上，其观察点分布于狭长的带形区域之内，并近似地表现为直线形式，这样的关系通称为直线关系。当x值变动时，y值随之呈不均等变动（增加或减少），表现在图形上，其观察点的分布近似地表现为各种不同的曲线形式，这种相关关系通称为非直线相关。相关关系法重要的是确定判断变量相关系数。当预测目标变量（称因变量）由于一种或几种影响因素变量（称自变量）的变化而发生变化，根据某一个自变量或几个自变量的变动，来解释推测因变量变动的方向和程度，常用回归分析法建立数学模型。
在社会经济现象之间，因果关系大致可分为函数关系、相关关系、因子推演关系等几种不同的类型。相关关系指两种或两种以上的社会经济现象间存在着相互依存关系，但在数量上没有确定的对应关系。在这种关系中，对于自变量的每一个值，因变量可以有几个数值与之相对应，表现出一定的波动性、随机性，但又总是围绕着它们的平均数并遵循着一定规律而变动。相关关系与函数关系是性质不同的两类变量间的关系。变量之间存在着确定性数量对应规律的称为函数关系，可以用数学函数式表达。变量间不存在确定性数量对应规律的要用统计学的方法来研究。统计学上研究有关社会经济现象之间相互依存关系的密切程度叫做相关系数。相关分析可以得到一个表明相关程度的指标，称为相关系数。这种方法对于不能在实验室用实验方法分析的社会经济现象显得特别重要。通过相关分析，还可以测定和控制预测的误差，掌握预测结果的可靠程度，把误差控制在一个范围内。
