Регрессионный анализ для бизнеса
Регрессионные модели — это первый шаг к машинному обучению.
Чтобы понять линейную регрессию, мы должны сначала понять регрессию на простом примере. Допустим, у вас есть строительный бизнес. Простая линейная регрессия может помочь вам найти взаимосвязь между доходом и температурой с доходом в качестве зависимой переменной. Если есть несколько переменных, вы можете использовать логистическую регрессию, которая поможет вам найти взаимосвязь между температурой, ценой и количеством рабочих, влияющих на доход. Таким образом, регрессионный анализ может анализировать влияние различных факторов на продажи и прибыль.
Внедрение регрессионных моделей в бизнес имеет большое значение, и сегодняшние объемы данных позволяют использовать их в различных формах:
1. Предиктивная аналитика:
Этот тип анализа использует исторические данные, находит закономерности, отслеживает тенденции и использует эту информацию для построения прогнозов будущих тенденций.
Регрессионный анализ может выходить далеко за рамки прогнозирования влияния на непосредственный доход. Например, вы можете спрогнозировать количество клиентов, которые приобретут услугу, и использовать эти данные для оценки количества рабочей силы, необходимой для запуска этой услуги. Страховые компании используют регрессионный анализ для оценки кредитоспособности держателей полисов и возможного количества претензий за определенный период времени.
Предиктивная аналитика помогает компаниям:
- Сокращение затрат
- Уменьшите количество необходимых инструментов
- Обеспечьте более быстрые результаты
- Повышение операционной эффективности
- Помощь в обнаружении мошенничества
- Управление рисками
- Оптимизируйте маркетинговые кампании
2. Операционная эффективность:
Регрессионные модели также могут помочь оптимизировать бизнес-процессы. Например, директор завода может построить регрессионную модель, чтобы понять влияние температуры в помещении на общую производительность всех сотрудников. В больнице скорой помощи мы можем проанализировать взаимосвязь между временем ожидания пациентов и результатами.
3. Принятие решения:
Из-за большого количества данных, собранных о финансах, операциях и покупках, компании теперь учатся использовать аналитику данных для принятия решений на основе данных, а не интуитивных решений. Линейная и логистическая регрессия обеспечивает более точный анализ, который затем можно использовать для проверки гипотез о ситуациях перед отправкой их в производство.
4. Ошибки:
Регрессионный анализ полезен не только для получения информации для принятия решений, но и для выявления ошибок в суждениях. Например, руководители, управляющие магазином, могут подумать, что увеличение количества покупок в нерабочее время увеличит прибыль. Однако регрессионный анализ анализирует все переменные, связанные с этим действием, и может прийти к выводу, что поддержка увеличения операционных расходов из-за более продолжительного рабочего дня (например, дополнительная оплата труда сотрудников) значительно снизит прибыль. Регрессионный анализ обеспечивает количественную поддержку решений и предотвращает ошибки благодаря интуитивности.
5. Новые идеи:
Со временем компании собрали большой объем беспорядочных данных, которые могут предоставить бесценное количество новых идей. К сожалению, эти данные бесполезны без соответствующего анализа. Регрессионный анализ может найти взаимосвязь между несколькими переменными, обнаружив закономерности, которые не были приняты во внимание. «Например, анализ данных из систем точек продаж и учетных записей покупок может выявить рыночные закономерности, такие как увеличение спроса в определенные дни недели или в определенное время года. Вы можете поддерживать оптимальные запасы и персонал до того, как возникнет всплеск спроса, принимая во внимание эти идеи». -Анураг
Решение, основанное на данных, устраняет необходимость строить догадки и защищает компании от принятия интуитивных решений. Это значительно повышает эффективность бизнеса за счет сосредоточения внимания на областях, оказывающих наибольшее влияние на операционную деятельность и доходы.
