Качество регрессионной модели в значительной степени определяется опытом специалистов, выполняющих сбор и исследование данных, в частности: надежными результатами наблюдений, наиболее близко определенными формами связей между переменными и верно подобранными методами оценки регрессии. Однако даже при наличии этих составляющих нельзя гарантировать оптимальный характер итоговой математической зависимости, потому как объем необходимых расчетов и проверок для поиска решения задачи оптимизации выходного уравнения часто оказывается существенно больше, чем можно выполнить вручную. В статье рассмотрены некоторые этапы подхода к процессу математического моделирования объекта методами регрессионного анализа данных, выделены проблемные места. В качестве варианта решения предлагается реализация алгоритмического программного комплекса, специализированного под описанный процесс моделирования. Проведен краткий обзор аналогов. Выводы сопровождаются графическим представлением функциональных требований к целевой программной реализации. Проектирование выполнено на концептуальном уровне.