普通变量和增量变量都不一定需要取对数。

对数变换是数据变换的一种常用方式，数据变换的目的在于使数据的呈现方式接近我们所希望的前提假设。

举个例子，我们现在有两个变量，想要对它们建立线性回归模型。

左图是原始数据，很明显横坐标与纵坐标之间不存在线性关系，是不能之间建立线性模型的。但是若我们把横坐标的数据进行对数变换后，再来观察横坐标与纵坐标的关系（见右图），很明显，右图的数据间存在线性关系，可以很好地建立线性回归模型。

同样，对于增量变量也是如此，需关注原始数据的一个情况。

再来谈它的一个意义，分三种情况：

1、因变量，自变量都取对数： X变动1%，Y变动（系数）%

2、因变量取对数，自变量不取： X变动1单位，Y变动（系数）%

3、自变量取对数，因变量不取： X变动1%，Y变动（系数）单位