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Regressionsanalyse

Mit diesem traditionellen Ansatz der Datenanalyse können anhand von bisherigen Verhaltensweisen Modelle für Prognosen erstellt werden.

Dabei wird eine Reihe unabhängiger Variablen statistisch ausgewertet und in Beziehung gesetzt.

Beschreibung

Im Rahmen einer statistischen Datenanalyse werden Modelle erstellt, um die Zusammenhänge zwischen bestimmten Variablen aufzuzeigen. Mit diesen Modellen lassen sich dann Prognosen aufstellen.

Vorteile

Die Regressionsanalyse ist ein kostengünstiges und bewährtes Verfahren, um datengestützte Geschäftsentscheidungen für die Zukunft zu treffen.

Trade-offs

Bei komplexen Situationen oder Zusammenhängen stößt die Regressionsanalyse an ihre Grenzen.

Anwendung

Die Regressionsanalyse wird in vielen Tools zur Nachfragevorhersage eingesetzt. Sie findet häufig Anwendung in der Wirtschaft und im Finanzwesen.

Beschreibung


Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Verfahren zur Modellierung von Daten. Mit verschiedenen Regressionsmodellen – linear, polynomial, logistisch usw. – können Muster zwischen verschiedenen Variablen definiert werden.


So lassen sich Strukturen in Daten ermitteln, mit denen Sie Trends erkennen können. Ein Beispiel: Wenn eine Person im Vertrieb Prognosen für den nächsten Monat erstellen möchte, kann sie mit der Regressionsanalyse frühere Verkaufsdaten auswerten und den möglichen Einfluss des sommerlichen Wetters auf die Zahlen vorhersagen.

Vorteile


Die Regressionsanalyse ist eines der vielen traditionellen statistischen Verfahren zum Erstellen von Prognosen. Sie ist verständlich und recht kostengünstig.

Trade-offs


Bei einer Regressionsanalyse wird auf der Grundlage von Daten ein Schaubild erstellt, das die Beziehung zwischen den Variablen anhand einer Geraden darstellt. In vielen Fällen ist eine Situation aber wesentlich komplexer als im Schaubild wiedergegeben. Für die fragliche Prognose ist die Regressionsanalyse also womöglich zu vereinfachend.


Sie sollten dann ein Modell verwenden, mit dem sich auch vielschichtigere Zusammenhänge darstellen lassen. Komplexere Modelle müssen Sie zunächst trainieren.

Anwendung


Mit der Regressionsanalyse lassen sich vor allem einfache Prognosen wie zur Nachfrage oder Preisentwicklung erstellen. Sie ist gut für Unternehmen mit einem unkomplizierten Geschäftsmodell geeignet.

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