مزايا تحليل الانحدار والتنبؤ

يشير تحليل الانحدار إلى طريقة الفرز الرياضي للمتغيرات التي قد يكون لها تأثير. تكمن أهمية تحليل الانحدار في الأعمال التجارية الصغيرة في أنه يساعد في تحديد العوامل الأكثر أهمية ، والتي يمكن تجاهلها ، وكيف تتفاعل هذه العوامل مع بعضها البعض. تكمن أهمية تحليل الانحدار في حقيقة أنه يوفر طريقة إحصائية قوية تسمح للأعمال التجارية بفحص العلاقة بين متغيرين أو أكثر من المتغيرات ذات الأهمية.

تتعدد فوائد تحليل الانحدار: تُستخدم طريقة الانحدار للتنبؤ ، كما يوحي الاسم ، للتنبؤ وإيجاد العلاقة السببية بين المتغيرات. يتضمن أحد المفاهيم الهامة ذات الصلة والمتطابقة تقريبًا مزايا الانحدار الخطي ، وهو إجراء لنمذجة قيمة متغير واحد على قيمة (قيم) واحد أو أكثر من المتغيرات الأخرى.

فهم أهمية الانحدار التحليل، فإن مزايا الانحدار الخطي ، فضلا عن فوائد تحليل الانحدار و طريقة الانحدار للتنبؤ يمكن أن تساعد الأعمال التجارية الصغيرة، وبالفعل أي عمل، والحصول على فهم أكبر بكثير من المتغيرات (أو العوامل) يمكن أن تؤثر على نجاحها في الأسابيع والأشهر والسنوات القادمة في المستقبل.

لماذا تحليل الانحدار مهم

تكمن أهمية تحليل الانحدار في أن الأمر كله يتعلق بالبيانات: فالبيانات تعني الأرقام والأرقام التي تحدد عملك بالفعل. تتمثل مزايا تحليل الانحدار في أنه يمكن أن يسمح لك بتحليل الأرقام بشكل أساسي لمساعدتك في اتخاذ قرارات أفضل لعملك حاليًا وفي المستقبل. على طريقة الانحدار للتنبؤ وسائل دراسة العلاقات بين نقاط البيانات، والتي يمكن أن تساعدك على:

  • توقع المبيعات على المدى القريب والبعيد.
  • افهم مستويات المخزون.
  • افهم العرض والطلب.
  • راجع وافهم كيف تؤثر المتغيرات المختلفة على كل هذه الأشياء.

قد تستخدم الشركات تحليل الانحدار لفهم ، على سبيل المثال:

  • لماذا انخفضت مكالمات خدمة العملاء في العام الماضي أو حتى الشهر الماضي.
  • توقع كيف ستبدو المبيعات في الأشهر الستة المقبلة.
  • ما إذا كنت تريد اختيار ترويج تسويقي على آخر.
  • سواء لتوسيع الأعمال التجارية أو إنشاء وتسويق منتج جديد.

تكمن فائدة تحليل الانحدار في أنه يمكن استخدامه لفهم جميع أنواع الأنماط التي تحدث في البيانات. غالبًا ما تكون هذه الأفكار الجديدة ذات قيمة كبيرة في فهم ما يمكن أن يحدث فرقًا في عملك.

كيف يتم استخدام تحليل الانحدار في التنبؤ

تتضمن طريقة الانحدار للتنبؤ فحص العلاقة بين متغيرين مختلفين ، يعرفان بالمتغيرات التابعة والمستقلة. افترض أنك تريد التنبؤ بالمبيعات المستقبلية لشركتك ولاحظت أن المبيعات ترتفع أو تنخفض ، اعتمادًا على ما إذا كان الناتج المحلي الإجمالي يرتفع أو ينخفض. (الناتج المحلي الإجمالي ، أو الناتج المحلي الإجمالي ، هو مجموع جميع السلع والخدمات المنتجة داخل حدود الدولة. في الولايات المتحدة ، يتم حسابه كل ثلاثة أشهر من قبل وزارة التجارة).

مبيعاتك ، إذن ، ستكون المتغير التابع ، لأنها "تعتمد" على الناتج المحلي الإجمالي ، وهو المتغير المستقل. (المتغير المستقل هو المتغير الذي تقيس عليه شيئًا ما عن طريق المقارنة - مبيعاتك في هذه الحالة.) ستحتاج إلى معرفة مدى ارتباط هذين المتغيرين - المبيعات والناتج المحلي الإجمالي -. إذا ارتفع الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 2 في المائة ، فما مقدار ارتفاع مبيعاتك؟

مثال تحليل الانحدار

على الرغم من أن هذا يبدو معقدًا ، إلا أنه في الواقع بسيط إلى حد ما. يمكنك ببساطة إلقاء نظرة على نشاط الناتج المحلي الإجمالي في الربع الأخير أو في فترة الثلاثة أشهر الماضية ، ومقارنته برقم المبيعات الخاص بك. في الواقع ، ذكرت الحكومة أن الناتج المحلي الإجمالي نما بنسبة 2.6 بالمائة في الربع الرابع من عام 2018. إذا ارتفعت مبيعاتك بنسبة 5.2 بالمائة خلال نفس الفترة ، فستكون لديك فكرة جيدة أن مبيعاتك ترتفع عمومًا بمعدل ضعف معدل نمو الناتج المحلي الإجمالي لان:

5.2 بالمائة (مبيعاتك) / 2.6 بالمائة = 2

الرقم "2" يعني أن مبيعاتك ترتفع بضعف معدل الناتج المحلي الإجمالي. قد ترغب في العودة أكثر من ربعين آخرين للتأكد من استمرار هذا الاتجاه ، على سبيل المثال لمدة عام كامل. لنفترض أنك تبيع قطع غيار سيارات أو قمح أو رافعات شوكية. سيكون هو نفسه بغض النظر عن المنتجات أو الخدمات التي تبيعها. نظرًا لأنك تعلم أن مبيعاتك تزداد بمعدل ضعف معدل نمو الناتج المحلي الإجمالي ، فإذا زاد الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 4 في المائة في الربع التالي ، فمن المرجح أن ترتفع مبيعاتك بنسبة 8 في المائة. إذا ارتفع الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 3 في المائة ، فمن المرجح أن ترتفع مبيعاتك بنسبة 6 في المائة ، وهكذا.

بهذه الطريقة ، يمكن أن يكون تحليل الانحدار أداة قيمة للتنبؤ بالمبيعات ويساعدك على تحديد ما إذا كنت بحاجة إلى زيادة الإمدادات والعمالة وساعات الإنتاج وأي عدد من العوامل الأخرى.

استخدام تحليل الانحدار لصياغة الاستراتيجيات

من المهم أن نفهم أن تحليل الانحدار هو في الأساس مشكلة إحصائية. لقد تبنت الشركات العديد من المفاهيم من الإحصائيات لأنها يمكن أن تثبت قيمتها في مساعدة الشركة على تحديد أي عدد من الأشياء المهمة ثم اتخاذ قرارات مدروسة ومدروسة جيدًا بناءً على جوانب مختلفة من البيانات. والبيانات ، وفقًا لـ Merriam-Webster ، هي مجرد معلومات واقعية (مثل القياسات أو الإحصائيات) تُستخدم كأساس للتفكير أو المناقشة أو الحساب.

يستخدم تحليل الانحدار البيانات ، على وجه التحديد متغيرين أو أكثر ، لتقديم فكرة عن مكان وجود نقاط البيانات المستقبلية. تكمن فائدة تحليل الانحدار في أن هذا النوع من الحساب الإحصائي يمنح الشركات طريقة لرؤية المستقبل. على طريقة الانحدار للتنبؤ يسمح للشركات لاستخدام استراتيجيات محددة بحيث تلك التنبؤات، مثل المبيعات المستقبل، واحتياجات المستقبل للعمل أو لوازم أو التحديات حتى المستقبل، سوف تسفر عن معلومات مفيدة.

التطبيقات الخمسة لتحليل الانحدار

تتضمن طريقة تحليل الانحدار للتنبؤ عمومًا خمسة تطبيقات أساسية. هناك المزيد ، لكن الشركات التي تؤمن بمزايا تحليل الانحدار تستخدم بشكل عام ما يلي:

التحليلات التنبؤية: هذا التطبيق ، الذي يتضمن التنبؤ بالفرص والمخاطر المستقبلية ، هو التطبيق الأكثر استخدامًا لتحليل الانحدار في الأعمال. على سبيل المثال ، قد تتضمن التحليلات التنبؤية تحليل الطلب ، والذي يسعى إلى التنبؤ بعدد العناصر التي سيشتريها المستهلكون في المستقبل. باستخدام الصيغ الإحصائية ، قد تتنبأ التحليلات التنبؤية بعدد المتسوقين الذين سيمرون أمام لوحة إعلانية معينة ثم تستخدم هذه المعلومات لوضع اللوحات الإعلانية حيث ستكون أكثر وضوحًا للمتسوقين المحتملين. وتستخدم شركات التأمين التحليل التنبئي لتقدير الوضع الائتماني لحاملي الوثائق وعدد المطالبات المحتملة في فترة زمنية معينة.

كفاءة التشغيل: تستخدم الشركات هذا التطبيق لتحسين عملية الأعمال. على سبيل المثال ، قد يستخدم مدير المصنع تحليل الانحدار لمعرفة تأثير درجة حرارة الفرن على أرغفة الخبز المخبوزة في تلك الأفران ، مثل مدة صلاحيتها. أو يمكن لمركز الاتصال استخدام تحليل الانحدار لمعرفة العلاقات بين أوقات انتظار المتصلين وعدد الشكاوى التي يسجلونها. يمكن لهذا النوع من صنع القرار المستند إلى البيانات أن يلغي التخمين ويجعل عملية إنشاء الكفاءة المثلى أقل من غريزة القناة الهضمية وأكثر حول استخدام تنبؤات جيدة الصنع تستند إلى بيانات حقيقية.

دعم القرارات: تستخدم العديد من الشركات وكبار مديريها اليوم تحليل الانحدار (وأنواع أخرى من تحليلات البيانات) لاتخاذ قرار تجاري مستنير والقضاء على التخمين والحدس الداخلي. يساعد الانحدار الشركات على تبني زاوية علمية في استراتيجياتها الإدارية. في الواقع ، غالبًا ما يكون هناك الكثير من البيانات التي تقصف حرفياً الشركات الصغيرة والكبيرة. يساعد تحليل الانحدار المديرين على التدقيق في البيانات واختيار المتغيرات الصحيحة لاتخاذ القرارات الأكثر استنارة

تصحيح الأخطاء: حتى المديرين الأكثر استنارة وحذرًا يرتكبون أخطاء في الحكم. يساعد تحليل الانحدار المديرين والشركات بشكل عام على التعرف على الأخطاء وتصحيحها. لنفترض ، على سبيل المثال ، أن مدير متجر البيع بالتجزئة يشعر أن تمديد ساعات التسوق سيزيد من المبيعات. قد يُظهر تحليل الانحدار أن الزيادة المتواضعة في المبيعات قد لا تكون كافية لتعويض زيادة تكلفة العمالة ونفقات التشغيل (مثل استخدام المزيد من الكهرباء ، على سبيل المثال). يمكن استخدام تحليل الانحدار مساعدة مدير تحديد أن زيادة ساعات سوف لا يؤدي إلى زيادة في الأرباح. هذا يمكن أن يساعد المدير على تجنب ارتكاب خطأ مكلف

رؤى جديدة: يمكن أن يوفر الاطلاع على البيانات رؤى جديدة وحديثة. تجمع العديد من الشركات الكثير من البيانات حول عملائها. لكن هذه البيانات لا معنى لها بدون تحليل الانحدار المناسب ، والذي يمكن أن يساعد في إيجاد العلاقة بين المتغيرات المختلفة للكشف عن الأنماط. على سبيل المثال ، قد يشير النظر إلى البيانات من خلال تحليل الانحدار إلى ارتفاع في المبيعات خلال أيام معينة من الأسبوع وانخفاض في المبيعات في أيام أخرى. يمكن للمديرين بعد ذلك إجراء تعديلات للتعويض ، مثل التأكد من الحفاظ على المخزون في تلك الأيام ، أو تقديم مساعدة إضافية ، أو حتى التأكد من أن أفضل المبيعات أو الخدمة تعمل في تلك الأيام.

ما هي أهمية تحليل الانحدار في الأعمال التجارية؟

من الواضح أن تحليل الانحدار هو عامل مهم في الأعمال التجارية لأنه طريقة إحصائية تسمح للشركات ومديريها باتخاذ قرارات مستنيرة على أساس الأرقام الثابتة. كما لاحظت إيمي جالو في هارفارد بيزنس ريفيو:

"من أجل إجراء تحليل الانحدار ، تقوم بجمع البيانات عن المتغيرات المعنية .... تأخذ جميع أرقام المبيعات الشهرية للسنوات الثلاث الماضية ، على سبيل المثال ، وأي بيانات عن المتغيرات المستقلة التي تهتم بها . لذلك ، في هذه الحالة ، لنفترض أنك اكتشفت متوسط ​​هطول الأمطار الشهري خلال السنوات الثلاث الماضية ... بإلقاء نظرة خاطفة على هذه البيانات ، ربما تلاحظ أن المبيعات تكون أعلى في الأيام التي تمطر فيها كثيرًا. من المثير للاهتمام معرفة - ولكن بكم؟ إذا أمطرت 3 بوصات ، هل تعرف كم ستبيع؟ وماذا إذا أمطرت 4 بوصات؟ "

يعد تحليل الانحدار مهمًا ، إذًا ، لأنه يفرض عليك ، أو يفرض على أي شركة ، إلقاء نظرة على البيانات الفعلية ، بدلاً من مجرد التخمين. في مثال جالو ، سترسم الشركة النقاط التي تظهر هطول الأمطار شهريًا على مدار السنوات الثلاث الماضية. سيكون هذا هو المتغير المستقل. بعد ذلك ، يمكنك إلقاء نظرة على أرقام المبيعات الشهرية للشركة خلال السنوات الثلاث الماضية ، وهو المتغير المعتمد: في الأساس ، أنت تقول إن ارتفاع المبيعات أو انخفاضها يعتمد على كمية هطول الأمطار في شهر معين.

المطر مقابل المبيعات

افترض أن عملك يبيع المظلات أو السترات الشتوية أو الطلاء المقاوم للماء. قد تجد أن المبيعات ترتفع قليلاً عندما يكون هناك 2 بوصة من المطر في الشهر. ولكن قد ترى أيضًا أن المبيعات ترتفع بنسبة 25 في المائة أو أكثر خلال أشهر من هطول الأمطار الغزيرة ، حيث يكون هناك أكثر من 4 بوصات من الأمطار. يمكنك ، إذن ، التأكد من تخزين المظلات والسترات الشتوية أو الطلاء المقاوم للماء خلال أشهر الأمطار الغزيرة. يمكنك أيضًا تمديد ساعات العمل خلال تلك الأشهر وربما جلب المزيد من المساعدة.

يوضح المثال فوائد الانحدار الخطي ؛ أي أنك تستخدم خطًا واحدًا ترسمه خلال نقاط الرسم. قد يرتفع الخط أو ينخفض ​​، اعتمادًا على إجمالي المطر لكل شهر ، لكنك تقارن بشكل أساسي متغيرين: هطول الأمطار الشهرية مقابل المبيعات الشهرية. يمنحك هذا النوع من الانحدار الخطي نظرة واضحة ومرئية على أوقات ذروة مبيعات الشركة وهبوطها.

قد يبدو هذا المثال واضحًا: المزيد من المطر يعني زيادة مبيعات المظلات أو المنتجات الأخرى المتعلقة بالمطر. لكنه يوضح كيف يمكن لأي شركة استخدام تحليل الانحدار لعمل تنبؤات تعتمد على البيانات حول المستقبل. بعبارة أخرى ، يمكن أن يساعد تحليل الانحدار عملك على تجنب القرارات التي يحتمل أن تكون مكلفة على مستوى القناة الهضمية - وبدلاً من ذلك - تبني قراراتك حول المستقبل على بيانات صلبة ، مما يمنحك مسارًا أوضح وأكثر دقة للمستقبل.