Im Laufe des Betriebs sammeln Unternehmen alle Arten von Daten, z. B. Zahlen zu Umsatzleistung und Gewinn sowie Informationen zu Kunden. Unternehmen suchen häufig Mitarbeiter mit ausgeprägten mathematischen Fähigkeiten, da die Datenanalyse Erkenntnisse liefert, die Geschäftsentscheidungen verbessern. Die lineare Regression ist eine gängige statistische Methode, die im Geschäftsleben mehrere Anwendungen hat.
Grundlagen der linearen Regression
Eine lineare Regression ist ein statistisches Modell, das versucht, die Beziehung zwischen zwei Variablen mit einer linearen Gleichung darzustellen. Bei einer Regressionsanalyse wird eine Linie über einen Satz von Datenpunkten grafisch dargestellt, die der Gesamtform der Daten am besten entspricht. Eine Regression zeigt, inwieweit Änderungen in einer „abhängigen Variablen“, die auf der y-Achse liegt, auf Änderungen in einer „erklärenden Variablen“, die auf der x-Achse platziert ist, zurückgeführt werden können.
Bewertung von Trends und Umsatzschätzungen
Lineare Regressionen können im Geschäftsleben verwendet werden, um Trends zu bewerten und Schätzungen oder Prognosen vorzunehmen. Wenn beispielsweise der Umsatz eines Unternehmens in den letzten Jahren jeden Monat stetig gestiegen ist, würde eine lineare Analyse der Verkaufsdaten mit monatlichen Verkäufen auf der y-Achse und Zeit auf der x-Achse eine Linie ergeben, die den Aufwärtstrend darstellt Umsatzentwicklung. Nach der Erstellung der Trendlinie konnte das Unternehmen die Steigung der Linie verwenden, um den Umsatz in den kommenden Monaten zu prognostizieren.
Analyse der Auswirkungen von Preisänderungen
Die lineare Regression kann auch verwendet werden, um die Auswirkungen der Preisgestaltung auf das Verbraucherverhalten zu analysieren. Wenn ein Unternehmen beispielsweise den Preis für ein bestimmtes Produkt mehrmals ändert, kann es die verkaufte Menge für jedes Preisniveau erfassen und dann eine lineare Regression mit der verkauften Menge als abhängige Variable und dem Preis als erklärende Variable durchführen. Das Ergebnis wäre eine Linie, die zeigt, inwieweit Verbraucher ihren Verbrauch des Produkts bei steigenden Preisen reduzieren, was bei künftigen Preisentscheidungen hilfreich sein könnte.
Risiko abwägen
Die lineare Regression kann zur Risikoanalyse verwendet werden. Beispielsweise kann eine Krankenkasse eine lineare Regression durchführen, in der die Anzahl der Ansprüche pro Kunde gegen das Alter aufgetragen wird, und feststellen, dass ältere Kunden tendenziell mehr Ansprüche aus Krankenversicherungen geltend machen. Die Ergebnisse einer solchen Analyse können wichtige Geschäftsentscheidungen leiten, die zur Berücksichtigung des Risikos getroffen werden.