Kako prognozirati razvijanje nekih modela, kako projicirati rast cijena, kako predvidjeti potražnju za nekim proizvodom? To su pitanja koja se posvuda oko nas postavljaju, ali da bi se došlo do odgovora netko to treba precizno izračunati. A oni koji to danas računaju, na primjer auktari u bankama ili osiguravajućim kućama ili pak analitičari podataka dobro kotiraju u poslovnim krugovima. To su danas najtraženija i najplaćenija zanimanja.
Linearna regresija
Dakako sve počiva na prikupljanju velike količine podataka, a prognoziranje budućih zbivanja temelji se na povijesnim podatcima. Riječ je dakako u već opjevanoj prediktivnoj analitici. A onda nastupa metoda koja se zove linearna regresija. Zvuči dramatično stručno, ali je zapravo jednostavna i snažna metoda koja pomaže povući ravnu liniju kroz vaše podatke kako bi se uočili trendovi i napravila točna predviđanja. Predviđanja koja mogu na primjer bitno pomoći jednoj tvrtki da donosi pametnije odluke i uštedi novac.
Linearna regresija način je modeliranja odnosa između dviju stvari prilagođavanjem ravne linije podatkovnim točkama – poput predviđanja cijena kuća na temelju veličine. Djeluje na principu minimiziranja razlike između stvarnih podataka i predviđanja linije, koristeći metodu koja se zove “najmanji kvadrati”.. Naziv „regresija“ dolazi od Francisa Galtona, koji je primijetio da je prosječna visina djece visokih roditelja bliža prosjeku cijele populacije te je tu pojavu nazvao regresija, odnosno regresija prema prosjeku.
Znanstveno predviđanje budućnosti
Modeli linearne regresije postali su način za znanstveno i pouzdano predviđanje budućnosti. A što se više podataka u dužem vremenskom razdoblju prikupi, to će biti bolji i vjerodostojniji pokazatelji vjerojatnih događaja u budućnosti. Veće i organiziranije tvrtke i institucije rado se koriste tim modelima umjesto da se oslanjaju na iskustvo i intuiciju.
Linearnu regresiju možete koristiti kako biste pružili bolje uvide otkrivanjem obrazaca. Na primjer, izvođenje analize podataka o prodaji i kupnji može vam pomoći da otkrijete određene obrasce kupnje na određene dane ili u određeno vrijeme. Može se također predvidjeti vrijeme kada će određeni proizvodi biti u velikoj potražnji itd.
Primjeri uspjeha linearne regresije
Prediktivnu analizu pomoću linearne regresije koristimo za predviđanje ukupne godišnje prodaje. Promjene u cijenama često utječu na ponašanje potrošača – a linearna regresija može vam pomoći analizirati kako. Na primjer, ako se cijena određenog proizvoda stalno mijenja, možete upotrijebiti regresijsku analizu kako biste vidjeli pada li potrošnja kako cijena raste. Što ako potrošnja ne padne značajno s povećanjem cijene? Na kojoj cijeni kupci prestaju kupovati proizvod? Nije li ta metoda ključna za svakog poslovođu u maloprodaji?
Tehnike linearne regresije mogu se koristiti i za analizu rizika u osiguravajućim kućama. Osiguravajuće društvo može imati ograničene resurse za istraživanje potraživanja od osiguranja vlasnika kuća. S linearnom regresijom osiguravatelj može izgraditi model za procjenu troškova šteta i za odluke o tomu koje rizike preuzeti.
Analitika • News 