Durante el curso de la operación, las empresas acumulan todo tipo de datos, como números relacionados con el desempeño de las ventas y las ganancias, e información sobre los clientes. Las empresas a menudo buscan empleados con sólidas habilidades matemáticas porque el análisis de datos proporciona información que mejora las decisiones comerciales. La regresión lineal es un tipo común de método estadístico que tiene varias aplicaciones en los negocios.
Conceptos básicos de regresión lineal
Una regresión lineal es un modelo estadístico que intenta mostrar la relación entre dos variables con una ecuación lineal. Un análisis de regresión implica graficar una línea sobre un conjunto de puntos de datos que se ajusta más a la forma general de los datos. Una regresión muestra hasta qué punto los cambios en una "variable dependiente", que se coloca en el eje y, se pueden atribuir a cambios en una "variable explicativa", que se coloca en el eje x.
Evaluación de tendencias y estimaciones de ventas
Las regresiones lineales se pueden utilizar en los negocios para evaluar tendencias y hacer estimaciones o pronósticos. Por ejemplo, si las ventas de una empresa han aumentado de manera constante todos los meses durante los últimos años, realizar un análisis lineal de los datos de ventas con las ventas mensuales en el eje y y el tiempo en el eje x produciría una línea que representa la tendencia en ventas. Después de crear la línea de tendencia, la empresa podría usar la pendiente de la línea para pronosticar las ventas en los meses futuros.
Analizar el impacto de los cambios de precio
La regresión lineal también se puede utilizar para analizar el efecto de la fijación de precios en el comportamiento del consumidor. Por ejemplo, si una empresa cambia el precio de un determinado producto varias veces, puede registrar la cantidad que vende para cada nivel de precio y luego realizar una regresión lineal con la cantidad vendida como variable dependiente y el precio como variable explicativa. El resultado sería una línea que describa hasta qué punto los consumidores reducen el consumo del producto a medida que aumentan los precios, lo que podría ayudar a orientar las decisiones de precios futuras.
Evaluar riesgos
La regresión lineal se puede utilizar para analizar el riesgo. Por ejemplo, una compañía de seguros de salud podría realizar una regresión lineal trazando el número de reclamos por cliente contra la edad y descubrir que los clientes mayores tienden a hacer más reclamos de seguro médico. Los resultados de dicho análisis podrían orientar las decisiones comerciales importantes que se tomen para tener en cuenta el riesgo.