Kelebihan Analisis & Ramalan Regresi

Analisis regresi merujuk kepada kaedah secara matematik menyusun pemboleh ubah mana yang boleh memberi kesan. Yang pentingnya regresi analisis untuk perniagaan kecil adalah bahawa ia membantu menentukan faktor perkara yang paling, yang ia boleh mengabaikan, dan bagaimana faktor-faktor berinteraksi antara satu sama lain. Kepentingan analisis regresi terletak pada kenyataan bahawa ia menyediakan kaedah statistik yang kuat yang membolehkan perniagaan meneliti hubungan antara dua atau lebih pemboleh ubah minat.

Manfaat analisis regresi berlipat ganda: Metode regresi ramalan digunakan untuk, seperti namanya, meramalkan dan mencari hubungan kausal antara pemboleh ubah. Konsep yang penting dan hampir serupa melibatkan kelebihan regresi linier, yang merupakan prosedur untuk memodelkan nilai satu pemboleh ubah pada nilai satu atau lebih pemboleh ubah lain.

Memahami kepentingan analisis regresi , kelebihan regresi linier , serta faedah analisis regresi dan kaedah ramalan regresi dapat membantu perniagaan kecil, dan sesungguhnya perniagaan apa pun, memperoleh pemahaman yang jauh lebih besar mengenai pemboleh ubah (atau faktor) yang dapat mempengaruhi kejayaannya dalam beberapa minggu, bulan, dan tahun-tahun mendatang ke masa depan.

Mengapa Analisis Regresi Penting

Pentingnya analisis regresi adalah bahawa semuanya berkaitan dengan data: data bermaksud angka dan angka yang benar-benar menentukan perniagaan anda. Kelebihan analisis regresi adalah bahawa ia membolehkan anda pada dasarnya mengurangkan angka untuk membantu anda membuat keputusan yang lebih baik untuk perniagaan anda pada masa ini dan masa depan. The kaedah regresi ramalan cara mengkaji hubungan antara titik data, yang boleh membantu anda untuk:

  • Ramalkan penjualan dalam jangka masa terdekat dan jangka panjang.
  • Memahami tahap inventori.
  • Fahami penawaran dan permintaan.
  • Kaji dan fahami bagaimana pemboleh ubah berbeza mempengaruhi semua perkara ini.

Syarikat mungkin menggunakan analisis regresi untuk memahami, misalnya:

  • Mengapa panggilan perkhidmatan pelanggan menurun pada tahun lalu atau bahkan bulan lalu.
  • Ramalkan seperti apa jualan dalam enam bulan akan datang.
  • Sama ada memilih satu promosi pemasaran berbanding yang lain.
  • Sama ada untuk mengembangkan perniagaan atau membuat dan memasarkan produk baru.

Manfaat analisis regresi adalah bahawa ia dapat digunakan untuk memahami semua jenis pola yang terjadi dalam data. Wawasan baru ini selalunya sangat berharga dalam memahami apa yang boleh membuat perbezaan dalam perniagaan anda.

Bagaimana Analisis Regresi Digunakan dalam Ramalan

The kaedah regresi ramalan melibatkan memeriksa hubungan antara dua pembolehubah yang berbeza, yang dikenali sebagai pembolehubah bersandar dan bebas. Andaikan bahawa anda ingin meramalkan penjualan masa depan untuk syarikat anda dan anda telah menyedari bahawa penjualan meningkat atau turun, bergantung pada sama ada produk domestik kasar naik atau turun. (Produk domestik kasar, atau KDNK, adalah jumlah semua barang dan perkhidmatan yang dihasilkan dalam sempadan negara. Di AS, ia dikira setiap suku tahun oleh Jabatan Perdagangan.)

Oleh itu, penjualan anda adalah pemboleh ubah bersandar, kerana "bergantung" pada KDNK, yang merupakan pemboleh ubah tidak bersandar. (Pemboleh ubah bebas adalah pemboleh ubah yang mana anda mengukur sesuatu dengan perbandingan - penjualan anda dalam kes ini.) Anda perlu mengetahui seberapa dekat kedua pemboleh ubah ini - penjualan dan KDNK - berkaitan. Sekiranya KDNK naik 2 peratus, berapa kenaikan jualan anda?

Contoh Analisis Regresi

Walaupun ini terdengar rumit, sebenarnya agak mudah. Anda hanya dapat melihat kembali aktiviti KDNK pada suku terakhir atau dalam tempoh tiga bulan terakhir, dan membandingkannya dengan angka penjualan anda. Pada hakikatnya, kerajaan melaporkan bahawa KDNK meningkat 2.6 peratus pada suku keempat 2018. Sekiranya penjualan anda meningkat 5.2 peratus dalam tempoh yang sama, anda pasti mempunyai idea yang baik bahawa penjualan anda secara amnya meningkat pada dua kali ganda kadar pertumbuhan KDNK kerana:

5.2 peratus (penjualan anda) / 2.6 peratus = 2

The "2" cara yang jualan anda meningkat pada kadar dua kali ganda daripada KDNK. Anda mungkin ingin kembali beberapa suku lagi untuk memastikan aliran ini berterusan, katakan selama satu tahun. Katakan anda menjual alat ganti kereta, gandum atau forklift. Itu akan sama tanpa mengira produk atau perkhidmatan yang anda jual. Oleh kerana anda tahu bahawa penjualan anda meningkat pada kadar pertumbuhan KDNK dua kali ganda, maka jika KDNK meningkat 4 peratus pada suku berikutnya, penjualan anda kemungkinan akan meningkat 8 persen. Sekiranya KDNK naik 3 peratus, penjualan anda kemungkinan akan meningkat 6 peratus, dan seterusnya.

Dengan cara ini, analisis regresi dapat menjadi alat yang berharga untuk meramalkan penjualan dan membantu anda menentukan sama ada anda perlu meningkatkan bekalan, tenaga kerja, waktu pengeluaran, dan sebilangan besar faktor lain.

Menggunakan Analisis Regresi untuk Merumuskan Strategi

Penting untuk memahami bahawa analisis regresi, pada dasarnya, adalah masalah statistik. Perniagaan telah mengadopsi banyak konsep dari statistik kerana mereka dapat membuktikan bermanfaat dalam membantu syarikat menentukan sebilangan besar perkara penting dan kemudian membuat keputusan yang tepat dan dipelajari berdasarkan pelbagai aspek data. Dan data, menurut Merriam-Webster, hanyalah maklumat fakta (seperti pengukuran atau statistik) yang digunakan sebagai dasar penaakulan, perbincangan, atau perhitungan.

Analisis regresi menggunakan data, khususnya dua atau lebih pemboleh ubah, untuk memberikan beberapa idea di mana titik data masa depan akan berada. Manfaat analisis regresi adalah bahawa pengiraan statistik jenis ini memberi perniagaan cara untuk melihat masa depan. The kaedah regresi ramalan membolehkan perniagaan menggunakan strategi tertentu supaya ramalan tersebut, seperti jualan masa depan, keperluan masa depan untuk buruh atau bekalan, atau cabaran masa depan yang lebih, akan menghasilkan maklumat yang bermakna.

Lima Aplikasi Analisis Regresi

Kaedah analisis peramalan peramalan umumnya melibatkan lima aplikasi asas. Terdapat banyak lagi, tetapi perniagaan yang mempercayai kelebihan analisis regresi biasanya menggunakan yang berikut:

Analisis ramalan: Aplikasi ini, yang melibatkan meramalkan peluang dan risiko masa depan, adalah aplikasi analisis regresi yang paling banyak digunakan dalam perniagaan. Sebagai contoh, analisis ramalan mungkin melibatkan analisis permintaan, yang bertujuan untuk meramalkan jumlah item yang akan dibeli oleh pengguna pada masa akan datang. Dengan menggunakan formula statistik, analitik ramalan mungkin meramalkan jumlah pembeli yang akan melintas di hadapan papan iklan tertentu dan menggunakan kemudian menggunakan maklumat tersebut untuk meletakkan papan iklan di tempat yang paling mudah dilihat oleh pembeli yang berpotensi. Dan, syarikat insurans menggunakan analisis ramalan untuk menganggarkan kedudukan kredit pemegang polisi dan kemungkinan sejumlah tuntutan dalam jangka masa tertentu.

Kecekapan operasi: Syarikat menggunakan aplikasi ini untuk mengoptimumkan proses perniagaan. Sebagai contoh, pengurus kilang mungkin menggunakan analisis regresi untuk melihat apa kesan suhu oven pada roti yang dibakar di dalam ketuhar tersebut, seperti berapa lama jangka hayatnya. Atau, pusat panggilan boleh menggunakan analisis regresi untuk melihat hubungan antara waktu tunggu pemanggil dan jumlah aduan yang mereka daftarkan. Pengambilan keputusan berdasarkan data ini dapat menghilangkan tekaan dan membuat proses membuat kecekapan optimum kurang mengenai naluri usus dan lebih banyak lagi mengenai penggunaan ramalan yang dibuat berdasarkan data sebenar.

Keputusan yang menyokong: Banyak syarikat dan pengurus atasan mereka hari ini menggunakan analisis regresi (dan jenis analisis data lain) untuk membuat keputusan perniagaan yang tepat dan menghilangkan tekaan dan intuisi usus. Regresi membantu perniagaan menggunakan sudut saintifik dalam strategi pengurusan mereka. Sebenarnya terdapat banyak data yang benar-benar mengebom perniagaan kecil dan besar. Analisis regresi membantu pengurus menyaring data dan memilih pemboleh ubah yang tepat untuk membuat keputusan yang paling tepat

Membetulkan kesilapan: Bahkan pengurus yang paling berpengetahuan dan berhati-hati melakukan kesalahan dalam membuat penilaian. Analisis regresi membantu pengurus, dan perniagaan secara umum, mengenali dan membetulkan kesilapan. Anggaplah, sebagai contoh, pengurus kedai runcit merasakan bahawa memanjangkan waktu membeli-belah akan meningkatkan penjualan. Analisis regresi mungkin menunjukkan bahawa kenaikan penjualan yang sederhana mungkin tidak cukup untuk mengimbangi kenaikan kos untuk buruh dan perbelanjaan operasi (seperti menggunakan lebih banyak elektrik, misalnya). Menggunakan analisis regresi dapat membantu pengurus menentukan bahawa kenaikan jam tidak akan menyebabkan peningkatan keuntungan. Ini dapat membantu pengurus mengelakkan melakukan kesalahan yang mahal

Wawasan Baru: Melihat data dapat memberikan pandangan baru dan segar. Banyak perniagaan mengumpulkan banyak data mengenai pelanggan mereka. Tetapi data itu tidak bermakna tanpa analisis regresi yang tepat, yang dapat membantu mencari hubungan antara pemboleh ubah yang berbeza untuk mengungkap corak. Sebagai contoh, melihat data melalui analisis regresi mungkin menunjukkan lonjakan penjualan pada hari-hari tertentu dalam seminggu dan penurunan penjualan pada orang lain. Pengurus kemudian dapat membuat penyesuaian untuk mengimbangi, seperti memastikan untuk mengekalkan stok pada hari-hari itu, membawa bantuan tambahan, atau bahkan memastikan penjualan atau perkhidmatan terbaik orang bekerja pada hari-hari itu.

Apakah Kepentingan Analisis Regresi dalam Perniagaan?

Oleh itu, analisis regresi jelas merupakan faktor penting dalam perniagaan kerana ini adalah kaedah statistik yang membolehkan syarikat, dan pengurus mereka, membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan angka yang sukar. Seperti yang dicatat oleh Amy Gallo dalam Harvard Business Review:

"Untuk melakukan analisis regresi, anda mengumpulkan data mengenai pemboleh ubah yang dimaksudkan .... Anda mengambil semua nombor penjualan bulanan anda untuk, katakanlah, selama tiga tahun terakhir dan sebarang data mengenai pemboleh ubah bebas yang anda minati Oleh itu, dalam kes ini, katakan anda mengetahui purata curah hujan bulanan selama tiga tahun kebelakangan ... Dengan melihat data ini, anda mungkin menyedari bahawa penjualan lebih tinggi pada hari-hari ketika hujan turun banyak. Itu menarik untuk diketahui - tetapi dengan berapa? Sekiranya hujan 3 inci, adakah anda tahu berapa banyak yang akan anda jual? Bagaimana jika hujan 4 inci? "

Analisis regresi adalah penting, oleh kerana itu memaksa anda, atau perniagaan apa pun, untuk melihat data yang sebenarnya, bukan sekadar meneka. Dalam contoh Gallo, perniagaan akan merancang titik-titik yang menunjukkan hujan bulanan selama tiga tahun terakhir. Itu akan menjadi pemboleh ubah bebas. Kemudian, anda akan melihat angka penjualan bulanan untuk perniagaan selama tiga tahun terakhir, yang merupakan pemboleh ubah bergantung: Pada dasarnya, anda mengatakan kenaikan atau penurunan jualan bergantung pada jumlah hujan pada bulan tertentu.

Hujan vs Jualan

Katakan perniagaan anda menjual payung, jaket musim sejuk, atau lapisan kalis air semburan. Anda mungkin mendapati bahawa penjualan meningkat sedikit apabila terdapat 2 inci hujan dalam sebulan. Tetapi anda juga dapat melihat bahawa penjualan meningkat 25 peratus atau lebih pada bulan-bulan hujan lebat, di mana terdapat lebih dari 4 inci hujan. Anda boleh menyimpan payung, jaket musim sejuk atau salutan kalis air semburan pada bulan-bulan hujan lebat. Anda mungkin juga memperpanjang waktu perniagaan pada bulan-bulan tersebut dan mungkin membawa lebih banyak pertolongan.

Contohnya menunjukkan faedah regresi linear; iaitu, anda menggunakan satu garis yang anda lukiskan melalui titik plot. Garisnya mungkin naik atau turun, bergantung pada jumlah hujan setiap bulan, tetapi anda pada dasarnya membandingkan dua pemboleh ubah: hujan bulanan berbanding penjualan bulanan. Jenis regresi linier ini memberi anda gambaran visual yang jelas ketika puncak penjualan syarikat dan jatuh.

Contoh ini mungkin kelihatan jelas: Lebih banyak hujan sama dengan penjualan payung atau produk lain yang berkaitan dengan hujan. Tetapi ini menunjukkan bagaimana perniagaan apa pun, dapat menggunakan analisis regresi untuk membuat ramalan berdasarkan data mengenai masa depan. Dengan kata lain, analisis regresi dapat membantu perniagaan anda menghindari keputusan tahap usus yang berpotensi mahal - dan sebaliknya - mendasarkan keputusan anda tentang masa depan pada data yang sukar, memberi anda jalan yang lebih jelas dan tepat ke masa depan.