5 Toepassings van regressie-analise in besigheid - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
Wat is regressie-analise?
Regressie-analise in besigheid is 'n statistiese metode wat gebruik word om die verbande tussen twee of meer onafhanklike en afhanklike veranderlikes te vind. Een veranderlike is onafhanklik en die impak daarvan op die ander afhanklike veranderlikes word gemeet. In die breë gesproke is daar meer as 10 tipes regressiemodelle. Wanneer daar net een afhanklike en onafhanklike veranderlike, of voorspellerveranderlike is, noem ons is eenvoudige regressie. Aan die ander kant, wanneer daar baie onafhanklike veranderlikes is wat een afhanklike veranderlike beïnvloed, noem ons dit meervoudige regressie.
Lineêre regressiemodel is 'n lineêre benadering tot die modellering van die verband tussen 'n skalêre respons en een of meer verklarende veranderlikes. Die geval van een verklarende veranderlike word eenvoudige lineêre regressie genoem. Vir meer as een verklarende veranderlike word die proses veelvuldige lineêre regressie genoem.
Nie-lineêre regressie is 'n vorm van regressie-analise waar data by 'n model pas en dan uitgedruk word as 'n wiskundige funksie. Nie-lineêre regressie word bereken deur die verskil te vind tussen die nie-lineêre funksie en elke Y-punt van data in die versameling.
Kom ons verstaan ​​dit met 'n eenvoudige voorbeeld. Gestel jy het 'n limonade besigheid. 'n Eenvoudige lineêre regressie-werklike voorbeeld kan beteken dat jy 'n verband tussen die inkomste en temperatuur vind, met 'n steekproefgrootte vir inkomste as die afhanklike veranderlike. In die geval van meervoudige veranderlike regressie, kan jy die verband tussen temperatuur, pryse en aantal werkers tot die inkomste vind. Regressie-analise kan dus die impak van verskillende faktore op besigheid verkope en wins.
Daar is ook tydreeksregressie. Tydreeksregressie is 'n statistiese metode om 'n toekomstige respons te voorspel gebaseer op die responsgeskiedenis. Tydreeksregressie help met die begrip van en voorspelling van die gedrag van dinamiese stelsels vanuit eksperimentele of waarnemingsdata.
Hier is 'n paar van sy gebruike in besigheid:
Lees meer: 5 Praktiese gebruik van groot data in besigheid
Geïnteresseerd in Groot data analytics? Vang die nuutste opdaterings, neigings en ontwikkelings met ons e -boek:
5 Gebruik van regressie-analise in sakeondernemings:
1. Voorspellende ontleding:
Voorspellende ontleding ie voorspelling van toekomstige geleenthede en risiko's is die mees prominente toepassing van regressie-analise in besigheid. Vraagontleding, byvoorbeeld, voorspel die aantal items wat 'n verbruiker waarskynlik sal koop. Vraag is egter nie die enigste afhanklike veranderlike wanneer dit kom by besigheid. RA kan veel verder gaan as die voorspelling van impak op direkte inkomste. Ons kan byvoorbeeld die aantal koper voorspel wat voor 'n spesifieke advertensiebord sal verbygaan en daardie data gebruik om die maksimum te skat om vir 'n advertensie te bie. Versekeringsmaatskappye maak sterk staat op regressie-analise om die kredietwaardigheid van polishouers en 'n moontlike aantal eise in 'n gegewe tydperk te skat. data Wetenskap begrip is die sleutel vir voorspellende analytics.
Lees meer: 8 maniere om voorspellende ontleding vir besigheid te benut
Regressiemodelle kan ook gebruik word om te optimaliseer besigheid prosesse. 'n Fabriekbestuurder kan byvoorbeeld 'n statistiese model skep om die impak van oondtemperatuur op die raklewe van die koekies wat in daardie oonde gebak word, te verstaan. In 'n oproepsentrum kan ons die verhouding tussen wagtye van bellers en aantal klagtes ontleed. Data-gedrewe besluitneming skakel raaiwerk, hipoteses en korporatiewe politiek uit besluitneming uit. Dit verbeter die besigheid prestasie deur die areas uit te lig wat die maksimum impak op die bedryfsdoeltreffendheid en inkomste het.
3. Ondersteunende besluite:
Besighede is vandag oorlaai met data oor finansies, bedrywighede en aankope van kliënte. Bestuurders steun nou toenemend op data analytics ingelig te maak besigheid besluite wat statistiese betekenis het, en sodoende die intuïsie en gevoel uitskakel. RA kan 'n wetenskaplike invalshoek na die bestuur van enige besighede bring. Deur die geweldige hoeveelheid rou data te verminder tot uitvoerbare inligting, lei regressie-analise die weg na slimmer en meer akkurate besluite. Dit beteken nie dat RA 'n einde is aan bestuurders se kreatiewe denke nie. Hierdie tegniek dien as 'n perfekte hulpmiddel om 'n hipotese te toets voordat jy in uitvoering duik.
4. Regstelling van foute:
Regressie is nie net wonderlik om empiriese ondersteuning aan bestuursbesluite te verleen nie, maar ook om oordeelsfoute te identifiseer. Byvoorbeeld, a kleinhandel winkelbestuurder glo dalk dat die verlenging van inkopieure verkope aansienlik sal verhoog. UA kan egter aandui dat die toename in inkomste moontlik nie voldoende is om die styging in bedryfsuitgawes te ondersteun as gevolg van langer werksure (soos bykomende werknemerarbeidskoste). Gevolglik kan hierdie analise kwantitatiewe ondersteuning bied vir besluite en foute as gevolg van bestuurder se intuïsie voorkom.
5. Nuwe insigte:
Met verloop van tyd het besighede 'n groot hoeveelheid ongeorganiseerde data versamel wat die potensiaal het om waardevolle insigte te lewer. Hierdie data is egter nutteloos sonder behoorlike ontleding. RA-tegnieke kan 'n verband vind tussen verskillende veranderlikes deur patrone wat voorheen ongemerk was, te ontbloot. Analise van data vanaf verkooppuntstelsels en aankooprekeninge kan byvoorbeeld markpatrone soos toename in die vraag op sekere dae van die week of op sekere tye van die jaar beklemtoon. U kan optimale voorraad en personeel handhaaf voordat 'n toename in die vraag ontstaan ​​deur hierdie insigte te erken.
Lees meer: Hoe kan u sake-intelligensie op die regte manier benut?
At NewGenApps, Ons spesialiseer ons daarin om sin uit data te maak. Ons het 'n wonderlike span ervare professionele persone wat vaardig is in tegnologie soos Big Data, cloud computing, AI, ML ens. As u op soek is na 'n maatskappy om u te help met die gebruik van hierdie nuwe era tegnologieë, kontak ons ​​gerus.