Au cours de leurs opérations, les entreprises accumulent toutes sortes de données telles que les chiffres relatifs aux performances de vente et aux bénéfices, ainsi que des informations sur les clients. Les entreprises recherchent souvent des employés possédant de solides compétences en mathématiques, car l'analyse des données fournit des informations qui améliorent les décisions commerciales. La régression linéaire est un type courant de méthode statistique qui a plusieurs applications dans les affaires.
Principes de base de la régression linéaire
Une régression linéaire est un modèle statistique qui tente de montrer la relation entre deux variables avec une équation linéaire. Une analyse de régression consiste à tracer une ligne sur un ensemble de points de données qui correspond le plus étroitement à la forme générale des données. Une régression montre dans quelle mesure les changements dans une «variable dépendante», qui est placée sur l'axe des y, peuvent être attribués aux changements dans une «variable explicative», qui est placée sur l'axe des x.
Évaluation des tendances et des estimations des ventes
Les régressions linéaires peuvent être utilisées en entreprise pour évaluer les tendances et faire des estimations ou des prévisions. Par exemple, si les ventes d'une entreprise ont augmenté régulièrement chaque mois au cours des dernières années, effectuer une analyse linéaire sur les données de ventes avec les ventes mensuelles sur l'axe des y et le temps sur l'axe des x produirait une ligne qui représente la hausse tendance des ventes. Après avoir créé la ligne de tendance, l'entreprise peut utiliser la pente de la ligne pour prévoir les ventes dans les mois à venir.
Analyse de l'impact des variations de prix
La régression linéaire peut également être utilisée pour analyser l'effet de la tarification sur le comportement des consommateurs. Par exemple, si une entreprise modifie le prix d'un certain produit plusieurs fois, elle peut enregistrer la quantité qu'elle vend pour chaque niveau de prix, puis effectuer une régression linéaire avec la quantité vendue comme variable dépendante et le prix comme variable explicative. Le résultat serait une ligne illustrant la mesure dans laquelle les consommateurs réduisent leur consommation du produit à mesure que les prix augmentent, ce qui pourrait aider à orienter les futures décisions de tarification.
Évaluation du risque
La régression linéaire peut être utilisée pour analyser le risque. Par exemple, une compagnie d'assurance maladie peut effectuer une régression linéaire en traçant le nombre de réclamations par client en fonction de l'âge et découvrir que les clients plus âgés ont tendance à faire plus de réclamations d'assurance maladie. Les résultats d'une telle analyse pourraient guider les décisions commerciales importantes prises pour tenir compte des risques.