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Sie wissen, wie wichtig datengestützte Entscheidungen in der Wirtschaft sind. Daten aus authentischen und relevanten Quellen untermauern die Strategien, die Sie an Ihrem Arbeitsplatz verfolgen.
Aber wie analysieren Sie die Daten, die Sie gesammelt haben?
Sie müssen nicht auf Ihr Mathebuch zurückgreifen, das ist schon mal ein Vorteil. Aber Sie müssen wissen, wie Sie die Daten interpretieren und verstehen können, um sie richtig zu nutzen.
Diese Notwendigkeit der Datenanalyse bringt uns zur Regressionsanalyse, einem statistischen Ansatz, um aus den Ihnen zur Verfügung stehenden Daten einen Sinn zu machen.
Erstellen Sie einen umsetzbaren Prozess zur Sammlung von Feedback.
Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Modell, das die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen untersucht. Mit anderen Worten, sie hilft zu verstehen, welchen Einfluss die unabhängige Variable auf die abhängige Variable hat.
Die Regressionsanalyse gibt Aufschluss darüber, was die Daten darstellen. So können Unternehmen lernen, wie sie die Daten nutzen können, um bessere Entscheidungen für ihre Geschäftsstrategien zu treffen.
Zum Beispiel,
Nehmen wir an, Sie besitzen ein Bekleidungsunternehmen. Sie möchten vorhersagen, wie viel Umsatz Sie im kommenden Winter machen werden. Es gibt viele Faktoren, die den Umsatz beeinflussen können, von Ihrer neuesten Werbung bis zur Werbung der Konkurrenz, von Schneefall bis zu Festen.
Die Regressionsanalyse kann Ihnen dabei helfen, all diese Faktoren zu sortieren und die Faktoren zu ermitteln, die sich eindeutig auf Ihren Umsatz auswirken. Sie kann Ihnen helfen, die Variablen zu vermeiden, die Ihrem Unternehmen nicht helfen, sich zu konzentrieren, und diejenigen hervorzuheben, die wichtig sind.
Sie beantwortet Fragen wie: Welche Faktoren beeinflussen meinen Umsatz? Welche kann ich ignorieren? Welcher Zusammenhang besteht zwischen diesen Faktoren? Wie wirken die Faktoren zusammen?
Im Rahmen der Unternehmensanalyse kann die Regressionsanalyse Ihnen helfen, sich auf wichtige und wirkungsvolle Variablen zu konzentrieren und unerwünschte Variablen zu entfernen. Auf diese Weise können Sie Ihre Strategien auf dem richtigen Weg halten und auf Ihr Geschäftsinteresse abstimmen.
Bei der Diskussion über die Regressionsanalyse werden Sie häufig auf zwei Begriffe stoßen – abhängige Variable und unabhängige Variable.
Die abhängige Variable wird auch als Antwort- oder Ergebnisvariable bezeichnet, da sie die Variable ist, die Sie verstehen und vorhersagen möchten.
Die unabhängige Variable, die auch als Input- oder Prädiktorvariable bezeichnet wird, beeinflusst die abhängige Variable.
Im obigen Beispiel ist der vierteljährliche Umsatz die abhängige Variable und die Faktoren, die den Umsatz beeinflussen, sind die unabhängige Variable.
Wenn nur eine abhängige und eine unabhängige Variable vorhanden sind, spricht man von einer einfachen Regression.
Wenn es zwei oder mehr unabhängige Variablen und nur eine abhängige Variable gibt, spricht man von multipler Regression.
Vielleicht haben Sie ein Team von Datenanalysten, das diese Aufgabe für Ihr Unternehmen übernehmen kann. Dennoch ist es hilfreich, die Funktionsweise der Regressionsanalyse zu verstehen.
Lassen Sie uns mit dem vorherigen Beispiel fortfahren. Sie möchten die Verkaufszahlen für den kommenden Winter vorhersagen. Also beschließen Sie zu untersuchen, ob es einen Zusammenhang zwischen den Verkäufen und dem Schneefall von November bis Februar gibt.
Sie gehen drei Jahre zurück und sammeln die monatlichen Verkaufszahlen für die vier Monate der letzten drei Jahre. Sie ermitteln den durchschnittlichen Schneefall für die letzten drei Jahre. Nun stellen Sie die Datensätze in einem Diagramm wie diesem dar:
Im Diagramm ist die Y-Achse die abhängige Variable, d. h. Ihr Umsatz, und die X-Achse ist die unabhängige Variable, der Gesamt Schneefall. Im Diagramm stellt jeder Punkt die Daten für jeden Monat dar – die von Ihnen erzielten Umsätze und die Menge des Schneefalls.
Bei der Betrachtung des Diagramms stellen Sie fest, dass die Umsätze an den Tagen, an denen es am meisten geschneit hat, höher sind. Nun müssen Sie herausfinden, wie viel Sie an diesen Tagen verkauft haben.
Zeichnen Sie eine gerade Linie in das Diagramm, die durch die Mitte aller Datenpunkte verläuft. Diese Linie zeigt Ihnen, wie viel Sie verkaufen, wenn es eine bestimmte Menge schneit. Die Linie erklärt die Beziehung zwischen Ihrer abhängigen Variable (Verkauf) und der unabhängigen Variable (Schneefall).
Nun setzen Sie Ihre Daten in die Formel der Regressionsanalyse ein, so dass sie wie folgt aussieht:
Y = a +bx
Y = 150 + 3x
Die Formel besagt also, dass Sie auch ohne X, d. h. ohne Schneefall, einen Umsatz von 150 erzielt haben.
Unter der Annahme, dass die unabhängige Variable, die Schneemenge, gleich bleibt, können Sie also den gleichen Umsatz erwarten. Bei einer Zunahme der Schneemenge werden Sie dreimal so viele Verkäufe erzielen.
Das heißt, jedes Mal, wenn x ansteigt, steigt y um das Dreifache.
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Verwendung der Regressionsanalyse in der Wirtschaft
Häufig verwenden Unternehmen Regressionsanalysen, um die Wahrscheinlichkeit oder das Ergebnis zukünftiger Ereignisse vorherzusagen. Chancen und Risiken sind zwei wichtige Aspekte, auf die jede Organisation vorbereitet sein möchte. Die Regressionsanalyse kann Aufschluss über beide Faktoren geben.
Versicherungsunternehmen verwenden die Regressionsanalyse, um die Bonität der Versicherungsnehmer zu bestimmen und die potenzielle Höhe der Ansprüche in einem bestimmten Zeitraum vorherzusagen.
Jeder sammelt Daten aus allen möglichen Quellen über alle Geschäftsvorgänge – Vertrieb, Finanzen, Ausgaben und mehr. Unternehmen verlassen sich immer mehr auf Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen, anstatt sich auf ihr Gefühl, ihre Intuition oder ihre Vermutungen zu verlassen.
Die Regressionsanalyse untermauert die Geschäftsentscheidungen mit einem wissenschaftlichen Blickwinkel. Dies hilft Führungskräften, den Sinn der Rohdaten zu verstehen und führt zu einer intelligenteren Geschäftsentscheidung.
Daten sind der beste Weg, um den Geschäftsprozess zu verstehen. Aber Daten an sich sagen nicht viel aus, sie müssen ausgewertet und seziert werden. Mit der Regressionsanalyse können Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt werden, die Unternehmen bei der Optimierung ihrer Geschäftsprozesse helfen.
Ein Call Center kann Daten sammeln, um die Auswirkungen von Wartezeiten auf die Anzahl der Beschwerden zu analysieren. Mithilfe der Regressionsanalyse lässt sich die Beziehung zwischen den Variablen nachvollziehen, d. h. wie die Zunahme der Wartezeiten zu einer Zunahme der Beschwerden führt.
Unternehmen können die Regressionsanalyse nutzen, um zu verstehen und zu ermitteln, welche Variable sich wie (positiv oder negativ) auf ihr Geschäft auswirkt. Die Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um die negativen Auswirkungen zu verhindern und Aktionspläne zur Steigerung der betrieblichen Effizienz zu erstellen.
Es ist unvermeidlich, dass Sie in Ihrem Unternehmen Risiken eingehen und Fehler machen. Aber das ist nie der Fall, wenn es eine Möglichkeit gibt, dies zu verhindern. Die Regressionsanalyse bietet diese Chance.
Während sie die Auswirkungen von Variablen auf das Thema, das Sie interessiert, vorhersagt, gibt sie Ihnen auch Aufschluss über die Faktoren, die Sie meiden sollten. Die Regressionsanalyse kann Beweise für Ihre Entscheidung liefern und gleichzeitig Fehler vermeiden.
Ein Café-Besitzer könnte glauben, dass sich eine Verlängerung der Öffnungszeiten positiv auf den Umsatz auswirken wird. Eine Regressionsanalyse kann jedoch zeigen, dass mehr Öffnungszeiten nicht zu mehr Umsatz führen. Vielmehr werden dadurch die Betriebskosten steigen – die Stromrechnung, die Miete, das Gehalt der Angestellten usw.
Die Regressionsanalyse verhindert, dass Sie eine Entscheidung aufgrund Ihrer Intuition treffen. Sie liefert Ihnen die notwendigen Daten und Beweise, die Sie benötigen, um Ihre Entscheidungen zu untermauern und mit Ihren Unternehmensstrategien fortzufahren.
Die Regressionsanalyse hilft Ihnen
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Regression analysis is a statistical model that dissects the relationship between dependent and independent variables. In other words, it helps understand the impact the independent variable has on the dependent variable.
Businesses use regression analysis to understand the factors that impact the topic of interest. The following ways are how businesses use regression analysis:
Regression analysis helps identify the relationship between variables. For example, an Italian restaurant may want to understand the impact of the price of food on sales. Regression analysis can help the restaurant owner understand whether the increase in price increases sales or decreases sales.
Regression analysis helps understand the effect an independent variable has on the dependent variable. It evaluates the data and translates it into useful insight to help organizations make informed decisions and prevent mistakes.
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