Durante o curso da operação, as empresas acumulam todos os tipos de dados, como números relacionados ao desempenho de vendas e lucro, e informações sobre clientes. As empresas geralmente procuram funcionários com fortes habilidades matemáticas porque a análise de dados fornece uma visão que melhora as decisões de negócios. A regressão linear é um tipo comum de método estatístico que tem várias aplicações nos negócios.
Noções básicas de regressão linear
Uma regressão linear é um modelo estatístico que tenta mostrar a relação entre duas variáveis com uma equação linear. Uma análise de regressão envolve o gráfico de uma linha sobre um conjunto de pontos de dados que melhor se ajusta à forma geral dos dados. Uma regressão mostra até que ponto as mudanças em uma "variável dependente", que é colocada no eixo y, podem ser atribuídas a mudanças em uma "variável explicativa", que é colocada no eixo x.
Avaliação de tendências e estimativas de vendas
As regressões lineares podem ser usadas em negócios para avaliar tendências e fazer estimativas ou previsões. Por exemplo, se as vendas de uma empresa aumentaram constantemente todos os meses nos últimos anos, a realização de uma análise linear dos dados de vendas com vendas mensais no eixo y e tempo no eixo x produziria uma linha que representa o aumento tendência nas vendas. Depois de criar a linha de tendência, a empresa poderia usar a inclinação da linha para prever as vendas nos meses futuros.
Analisando o impacto das mudanças de preço
A regressão linear também pode ser usada para analisar o efeito dos preços no comportamento do consumidor. Por exemplo, se uma empresa altera o preço de um determinado produto várias vezes, ela pode registrar a quantidade que vende para cada nível de preço e, em seguida, realizar uma regressão linear com a quantidade vendida como variável dependente e o preço como variável explicativa. O resultado seria uma linha que mostra até que ponto os consumidores reduzem o consumo do produto à medida que os preços aumentam, o que poderia ajudar a orientar futuras decisões de preços.
Avaliando Risco
A regressão linear pode ser usada para analisar o risco. Por exemplo, uma empresa de seguro saúde pode conduzir uma regressão linear traçando o número de reclamações por cliente em relação à idade e descobrir que clientes mais velhos tendem a fazer mais reclamações de seguro saúde. Os resultados de tal análise podem orientar importantes decisões de negócios feitas para contabilizar o risco.