四川数据标注的回归问题是指预测数据的连续数值的问题，例如，预测房价、股票价格或气温等。回归问题的数据标注方法是给每个数据样本分配一个数值标签，例如，给每套房子标注其售价，或者给每天标注其最高气温。回归问题的标签通常是连续的，也就是说，每个数据样本的标签可以是任意的实数，而不是固定的几个选项。

回归问题的标签也可以是有范围的，例如，给每个人标注其身高或体重，这些标签都有一定的上下限。

很多情况下，回归问题的标签是已知的，例如我们从房价成交记录中可以得知每套房子的交易信息及价格。这种情况下，我们可以直接利用这些标签来训练和评估回归模型，也就无需额外的数据标注工作。

但是，有些情况下，回归问题的标签是未知的，或者不完全准确的。例如，如果我们想预测某个地区的空气质量，我们就需要根据不同的传感器和监测站来采集和整合数据，这些数据可能存在一些误差和噪声，需要进行一些清洗和校正。这种情况下，我们就需要进行一些数据标注工作，来生成或改进回归问题的标签。

因此，回归问题的标签是否需要数据标注工作，取决于数据的来源、质量和可用性。