비즈니스를 변화시키는 힘!
“회귀분석을 통한 데이터 기반 의사결정"
”회귀분석을 이용한 기업데이터 분석 기법“
데이터의 힘을 활용하여 기업의 미래를 예측하세요!
▣ 비즈니스를 변화시키는 힘
중요한 의사결정 시 회귀분석은 의사결정에 도움이 되는 미래를 보여준다.
1.예측을 통한: 회귀분석은 과거 데이터를 기반으로 변수들 간의 관계를 모델링하고, 이를 통해 미래 결과를 예측하는 데 사용된다.
2.인과관계: 원인 변수와 결과 변수 사이의 인과관계를 파악할 수 있다. 기업에서 특정 요인이 비즈니스 성과에 어떤 영향을 미치는지 이해하고, 그 영향의 크기와 방향성을 분석하여 효과적인 전략을 수립할 수 있다.
3.변수 중요도: 어떤 변수가 비즈니스 성과에 가장 큰 영향을 미치는지를 확인하고, 그에 따라 자원을 효율적으로 할당하고 리스크를 관리할 수 있다.
4.마케팅 효과: 마케팅 활동과 성과 사이의 관계를 분석할 수 있다. 마케팅 투자의 효과를 평가하고, 광고, 프로모션, 가격 등의 요소가 매출에 미치는 영향을 파악하여 마케팅 전략을 조정할 수 있다.
5.의사결정 지원: 회귀분석은 의사결정을 지원하고 최적화 문제를 해결하는 데 활용될 수 있다.
▣ 회귀분석이란
- 독립변수가 종속변수에 미치는 영향력 크기 파악(인과관계)
- 원인 변수의 일정한 값에 대응하는 결과 변수 값을 예측하는 모형
매출액과 광고비에 따라 어떻게 변할까, 직무환경을 개선함에 따라 직무몰입이 증가할까, 제품특성이 소비자 만족에는 긍정적인 영향을 미칠까?
Q. 2024년 광고비(X)가 1억원이라면 매출액을 얼마로 추정할 수 있을까?
Q. 2024년 매출액 10억원을 목표로 한다면 광고비는 얼마나 써야할까?
▣ 산점도
원인변수 X인 광고비로부터 결과변수 Y인 매출액을 예측하는 데이터 분석 기법으로 회귀분석을 할 수 있다. 학술적으로 원인변수를 독립변수, 결과변수를 종속변수라 한다. 먼저 광고비와 매출액을 좌표로 하는 점을 찍어 산점도를 그려볼 수 있다. 단위를 천만단위로 하고 2020년 광고비가 X축에 2, 매출액이 Y축에 50의 좌표에 점을 그린다. 나머지도 같은 방식으로 점을 그린다. 다음으로 데이터의 점을 가능한 가깝게 지나는 직선을 그어본다. 이 직선을 회귀선이라고 하고 이 직선의 방정식을 회귀식이라고 한다.
▣ 회귀식
- 수학의 도움을 받아 직선의 방정식 구하기 Y= α+βx
Y= 34+6x
- 회귀식을 이용하여 광고비(x)와 매출액(Y)을 예측함
- 모든 점에서 가능한 한 가까운 곳을 지나는 직선을 이용하여 예측하는 방법이 회귀분석의 기본원리
Q. 2024년 광고비(X)가 1억원이라면 매출액을 얼마로 추정할 수 있을까?
Q. 2024년 매출액 10억원을 목표로 한다면 광고비는 얼마나 써야할까?
Q. 회귀식은 어떤 방식으로 만들수 있나?
“모든 점에서 가능한 가까운 곳을 지나는 직선”을 이용한다는 것은 관측값과 예측값의 오차를 최소로 하는 직선을 구하는 것 *회귀분석에서는 오차를 잔차라 함
Q. 회귀식은 어떤 방식으로 만들수 있나?
- 2020년 매출액 y는 50이고 광고비 x는 2이므로 잔차는 다음과 같음
ε=y-y ̂=y-y(βx+α)=50-(2β+α)
- 같은 방식으로 2021~2023년 잔차를 구할 수 있음
잔차 ε1, ε2, ε3, ε4는 오차이므로 잔차의 총합은 작을수록 좋음
이때 잔차의 총합은 +, -가 상쇄되어 0이 됨
잔차의 총합이 아니라 각 연도의 잔차를 제곱한 후 총합을 최소로 하는 즉, 잔차제곱합 α, β를 유도함
Q. 회귀식은 어떤 방식으로 만들수 있나?
잔차제곱합을 최소로 하는 α와 β 값을 수학 미분 등을 이용하여 구함 따라서 α=34, β=6 이 도출되고,
“모든 점에서 가능한 가까운 곳을 지나는 직선＂이 되는 수학모델 Y= α+βx가 만들어짐
※ 기업 데이터를 활용한 회귀분석 기반의 전략적 의사결정 [기업 회귀분석 1편] ▼▼▼
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