Durante il corso delle operazioni, le aziende accumulano tutti i tipi di dati come i numeri relativi all'andamento delle vendite e al profitto e le informazioni sui clienti. Le aziende spesso cercano dipendenti con solide competenze matematiche perché l'analisi dei dati fornisce informazioni che migliorano le decisioni aziendali. La regressione lineare è un tipo comune di metodo statistico che ha diverse applicazioni nel mondo degli affari.
Nozioni di base sulla regressione lineare
Una regressione lineare è un modello statistico che tenta di mostrare la relazione tra due variabili con un'equazione lineare. Un'analisi di regressione implica la rappresentazione grafica di una linea su un insieme di punti dati che si adatta meglio alla forma complessiva dei dati. Una regressione mostra la misura in cui i cambiamenti in una "variabile dipendente", che è posta sull'asse y, possono essere attribuiti ai cambiamenti in una "variabile esplicativa", che è posizionata sull'asse x.
Valutazione di tendenze e stime di vendita
Le regressioni lineari possono essere utilizzate negli affari per valutare le tendenze e fare stime o previsioni. Ad esempio, se le vendite di un'azienda sono aumentate costantemente ogni mese negli ultimi anni, condurre un'analisi lineare sui dati di vendita con le vendite mensili sull'asse y e il tempo sull'asse x produrrebbe una linea che rappresenta il rialzo andamento delle vendite. Dopo aver creato la linea di tendenza, la società potrebbe utilizzare la pendenza della linea per prevedere le vendite nei mesi futuri.
Analisi dell'impatto delle variazioni di prezzo
La regressione lineare può essere utilizzata anche per analizzare l'effetto dei prezzi sul comportamento dei consumatori. Ad esempio, se un'azienda modifica più volte il prezzo di un determinato prodotto, può registrare la quantità che vende per ciascun livello di prezzo e quindi eseguire una regressione lineare con la quantità venduta come variabile dipendente e il prezzo come variabile esplicativa. Il risultato sarebbe una linea che descrive la misura in cui i consumatori riducono il consumo del prodotto all'aumentare dei prezzi, il che potrebbe aiutare a guidare le future decisioni sui prezzi.
Valutazione del rischio
La regressione lineare può essere utilizzata per analizzare il rischio. Ad esempio, una compagnia di assicurazioni sanitarie potrebbe condurre una regressione lineare tracciando il numero di richieste di risarcimento per cliente in base all'età e scoprire che i clienti più anziani tendono a presentare più richieste di assicurazione sanitaria. I risultati di tale analisi potrebbero guidare importanti decisioni aziendali prese per tenere conto del rischio.