回帰分析と予測の利点

回帰分析とは、どの変数が影響を与える可能性があるかを数学的に分類する方法を指します。中小企業にとっての回帰分析の重要性は、どの要因が最も重要で、どの要因を無視できるか、およびそれらの要因が互いにどのように相互作用するかを判断するのに役立つことです。回帰分析の重要性は、企業が2つ以上の対象変数間の関係を調べることを可能にする強力な統計手法を提供するという事実にあります。

回帰分析の利点は多岐にわたります。名前が示すように、予測の回帰法は、変数間の因果関係を予測して見つけるために使用されます。重要な関連するほぼ同一の概念には、線形回帰利点が含まれます。線形回帰は、1つ以上の他の変数の値に基づいて1つの変数の値をモデル化する手順です。

回帰分析の重要性、線形回帰利点、および回帰分析利点と予測回帰方法を理解することは、中小企業、そして実際にはどの企業でも、変数(または要因)をはるかに深く理解するのに役立ちます。これは、今後数週間、数か月、数年先の成功に影響を与える可能性があります。

回帰分析が重要である理由

回帰分析の重要性は、それがすべてデータに関することです。データとは、実際にビジネスを定義する数値と数値を意味します。回帰分析の利点は、基本的に数値を計算して、現在および将来のビジネスのより良い意思決定を支援できることです。予測回帰法は、データポイント間の関係を調査することを意味し、次のことに役立ちます。

  • 短期的および長期的に売上を予測します。
  • 在庫レベルを理解します。
  • 需要と供給を理解します。
  • さまざまな変数がこれらすべてにどのように影響するかを確認して理解します。

企業は、たとえば次のことを理解するために回帰分析を使用する場合があります。

  • カスタマーサービスの電話が過去1年または過去1か月で減少した理由。
  • 今後6か月の売上がどのようになるかを予測します。
  • あるマーケティングプロモーションを別のプロモーションよりも選択するかどうか。
  • ビジネスを拡大するか、新製品を作成して販売するか。

回帰分析の利点は、データで発生するすべての種類のパターンを理解するために使用できることです。これらの新しい洞察は、ビジネスに何が影響を与えるかを理解する上で非常に役立つことがよくあります。

回帰分析は予測でどのように使用されますか

予測回帰法には、従属変数と独立変数として知られる2つの異なる変数間の関係を調べることが含まれます。会社の将来の売上を予測したいとし、国内総生産が上がるか下がるかに応じて、売上が増減することに気付いたとします。 (国内総生産(GDP)は、国境内で生産されたすべての商品とサービスの合計です。米国では、商務省によって四半期ごとに計算されます。)

したがって、売上高は、独立変数であるGDPに「依存」するため、従属変数になります。(独立変数は、比較して何かを測定する変数です。この場合は売上高です。)これら2つの変数(売上高とGDP)がどれほど密接に関連しているかを把握する必要があります。GDPが2%上昇した場合、売上はどのくらい増加しますか?

回帰分析の例

これは複雑に聞こえますが、実際にはかなり単純です。前四半期または過去3か月間のGDPの活動を簡単に振り返り、売上高と比較することができます。実際、政府は2018年の第4四半期にGDPが2.6%増加したと報告しました。同じ期間に売上が5.2%増加した場合、売上は一般にGDP成長率の2倍で増加するというのはかなり良い考えです。理由:

5.2パーセント(売り上げ)/2.6パーセント= 2

「2」あなたの販売はの2倍の速度で上昇していることを意味GDP。この傾向が1年間続くことを確認するために、さらに2、3四半期前に戻ることをお勧めします。自動車部品、小麦、またはフォークリフトを販売するとします。あなたが販売する製品やサービスに関係なく、それは同じでしょう。売上がGDP成長率の2倍で増加していることがわかっているので、次の四半期にGDP4%増加すると、売上は8%増加する可能性があります。 GDPが3%上昇すると、売上は6%上昇する可能性があります。

このように、回帰分析は売上を予測するための貴重なツールであり、供給、労働、生産時間、およびその他の多くの要因を増やす必要があるかどうかを判断するのに役立ちます。

回帰分析を使用した戦略の策定

回帰分析は本質的に統計的な問題であることを理解することが重要です。企業が統計から多くの概念を採用しているのは、企業が重要なことをいくつでも決定し、データのさまざまな側面に基づいて十分に研究された情報に基づいた意思決定を行うのに役立つためです。また、メリアム・ウェブスターによると、データは、推論、議論、または計算の基礎として使用される単なる事実情報(測定値や統計など)です。

回帰分析では、データ、特に2つ以上の変数を使用して、将来のデータポイントがどこにあるかを把握します。回帰分析の利点は、このタイプの統計計算により、企業が将来を見据えることができることです。予測回帰法により、企業は特定の戦略を使用できるため、将来の売上、将来の労働力や供給のニーズ、さらには将来の課題などの予測によって意味のある情報が得られます。

回帰分析の5つのアプリケーション

予測の回帰分析方法には、通常、5つの基本的なアプリケーションが含まれます。他にもありますが、回帰分析の利点を信じている企業は、一般的に次のものを使用します。

予測分析:このアプリケーションは、将来の機会とリスクの予測を含み、ビジネスで最も広く使用されている回帰分析のアプリケーションです。たとえば、予測分析には、消費者が将来購入するアイテムの数を予測しようとする需要分析が含まれる場合があります。予測分析では、統計式を使用して、特定の看板の前を通過する買い物客の数を予測し、その情報を使用して、潜在的な買い物客に最も見える場所に看板を配置します。また、保険会社は予測分析を使用して、保険契約者の信用状態と特定の期間における請求の可能性を推定します。

運用効率:企業はこのアプリケーションを使用してビジネスプロセスを最適化します。たとえば、工場の管理者は回帰分析を使用して、オーブンの温度がそれらのオーブンで焼いたパンのパンにどのような影響を与えるか(貯蔵寿命の長さなど)を確認できます。または、コールセンターは回帰分析を使用して、発信者の待機時間と発信者が登録する苦情の数との関係を確認できます。この種のデータ主導の意思決定は、当て推量を排除し、最適な効率を生み出すプロセスを、本能についてではなく、実際のデータに基づいて巧妙に作成された予測を使用することについてより多くすることができます。

意思決定のサポート:今日、多くの企業とそのトップマネージャーは、回帰分析(およびその他の種類のデータ分析)を使用して、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行い、当て推量や直感を排除しています。回帰は、企業が経営戦略に科学的な角度を採用するのに役立ちます。実際、多くの場合、文字通り中小企業と大企業の両方を攻撃するデータが多すぎます。回帰分析は、マネージャーがデータをふるいにかけ、適切な変数を選択して、最も情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます

エラーの修正:最も知識が豊富で注意深いマネージャーでさえ、判断に誤りを犯します。回帰分析は、管理者、および一般的な企業がエラーを認識して修正するのに役立ちます。たとえば、小売店のマネージャーが、買い物時間を延長すると売り上げが増えると感じたとします。回帰分析では、売上のわずかな増加では、人件費と運営費の増加(たとえば、より多くの電力の使用など)を相殺するのに十分ではない可能性があることが示される場合があります。回帰分析を使用すると、マネージャーは、時間の増加が利益の増加につながらないことを判断するのに役立ちます。これは、マネージャーがコストのかかる間違いを犯さないようにするのに役立ちます

新しい洞察:データを見ると、新しく新鮮な洞察が得られます。多くの企業は、顧客に関する多くのデータを収集しています。しかし、そのデータは、適切な回帰分析がなければ意味がありません。これは、パターンを明らかにするためにさまざまな変数間の関係を見つけるのに役立ちます。たとえば、回帰分析を通じてデータを見ると、特定の曜日の売上が急増し、他の曜日の売上が減少していることがわかります。その後、マネージャーは、その日の在庫を維持すること、追加の支援をもたらすこと、または最高の営業またはサービスの人々がその日に働くことを保証することなど、補償するための調整を行うことができます。

ビジネスにおける回帰分析の重要性は何ですか?

したがって、回帰分析は、企業とその経営者が確かな数値に基づいてより多くの情報に基づいた意思決定を行うことを可能にする統計的手法であるため、明らかにビジネスにおける重要な要素です。エイミーギャロがハーバードビジネスレビューで述べているように

「回帰分析を実行するために、問題の変数に関するデータを収集します。...たとえば、過去3年間の毎月の売上高のすべてと、関心のある独立変数に関するデータを取得します。 。したがって、この場合、過去3年間の平均月間降雨量を調べたとします。..このデータを見ると、雨が多い日は売り上げが多いことに気付くでしょう。これは興味深いことですが、 3インチの雨が降ったら、いくら売れるかわかりますか?4インチの雨が降ったらどうですか?」

したがって、回帰分析は重要です。なぜなら、それはあなたや他のビジネスに、単に推測するのではなく、実際のデータを見るように強制するからです。Galloの例では、企業は過去3年間の月間降雨量を示すポイントをプロットします。それは独立変数になります。次に、過去3年間のビジネスの月間売上高を確認します。これは従属変数です。つまり、売上高の増減は、特定の月の降雨量に依存するということです。

雨対売上

あなたのビジネスが傘、冬のジャケット、またはスプレー式の防水コーティングを販売していると仮定します。月に2インチの雨が降ると、売り上げが少し増えることがあります。ただし、4インチを超える雨が降る大雨の月には、売上が25%以上増加することもあります。それなら、大雨の時期には、傘、冬のジャケット、またはスプレー式の防水コーティングを必ず購入することができます。また、それらの月の間に営業時間を延長し、おそらくより多くの助けをもたらすかもしれません。

この例は、線形回帰の利点を示しています。つまり、プロットポイントを通る1本の線を使用しています。毎月の総雨量に応じて、線が上下する場合がありますが、基本的には、月間降雨量と月間売上高の2つの変数を比較しています。このタイプの線形回帰により、会社の売り上げがいつ落ち込んだかを明確に視覚的に確認できます。

この例は明白に思えるかもしれません。雨が多いほど、傘やその他の雨関連製品の売り上げが増えることになります。しかし、これは、どの企業も回帰分析を使用して、将来についてデータ主導の予測を行う方法を示しています。言い換えると、回帰分析は、コストのかかる可能性のある腸レベルの意思決定を回避するのに役立ちます。代わりに、ハードデータに基づいて将来に関する意思決定を行い、より明確で正確な将来への道筋を示します。