[기업 분석 보고서] 기업 데이터를 활용한 회귀분석 기반의 전략적 의사결정 [기업 회귀분석 2편] 데이먼 박사_퀵데이터
비즈니스를 변화시키는 힘!
“회귀분석을 통한 데이터 기반 의사결정"
”회귀분석을 이용한 기업데이터 분석 기법“
데이터의 힘을 활용하여 기업의 미래를 예측하세요!
Q. 매출액에 영향을 미치는 변수가 2개 이상일 때 광고비(X1)와 영업사원수(X2)에 따라 2024년 매출액은 어느정도일까?
▣ 다중회귀분석 산점도
Q. 2024년에 광고비를 1억원 사용하고 영업사원수를 7명으로 증원한다면?
▣ 회귀분석 후 꼭 확인해야 하는 것
R제곱: (결정계수) 회귀분석의 정밀도
(예측값의 분산 ÷ 관측값의 분산)=> 관측값(매출액:종속변수)의 정보량에 대한 예측값의 정보가 차지하는 비율이다. 즉 예측의 정확도가 된다. 회귀식이 자료에 적합한 정도를 나타내고, 값이 클수록 회귀식이 데이터를 잘 설명
수정된 R제곱: 독립변수의 수와 표본의 크기를 고려하여 수정된 값
도움이 되지 않는 독립변수라도 회귀식에 추가하면 R제곱이 커지므로 예측 정확도가 향상되는 것처럼 보이는 오류
독립변수가 많을수록 결정계수가 커지는 경향으로 실제 회귀식이 설명력을 반영하지 못하므로 adjR2사용
(단순회귀: R제곱 사용, 다중회귀: 수정된 R제곱 사용)
Durbin-Watson: 잔차의 독립성 여부 확인(잔차의 독립성 가정: 종속변수의 오차항간의 자기 상관관계가 존재하지 않아야 함), 2에 근사해야함
ANOVA: 회귀식 자체가 유의한지여부 판단(유의하지 않으면 검증이 무의미함)
회귀식의 정도는 회귀식의 설명력을 나타내고, 설명력이 높을수록 회귀모형은 유의
다중공선성: 독립 변수들 간 높은 상관관계가 존재하는 것(독립변수 간 유사성이 높으면 영향력이 불필요하게 분리)
유의확률: 유의확률 P값이 0.05, 즉 5% 미만으로 나타나야 함. 확률 5%는 ‘지극히 드물다’라는 기준값으로 유의수준이라고 함
즉, ‘그 확률보다 작은 일이 일어나면 그것은 우연이 아닌 필연적 의미가 있다’ 의미에서 유의라고 한다. 유의수준은 보통 5%, 1%, 0.1% 적용된다. 상직적으로 볼 때 ‘드문 일’로 간주되는 작은 확률이기 때문이다.
영향력 크기
각 독립변수 영향력의 상대적 크기는 표준화계수(베타)를 이용함
통계적으로 유의할 때만 크기 비교
회귀식
Y=α+β1X1+β2X2+β3X3
Q. 평점에 따라 매출액은 어떻게 변하는가?
Q. 평점에 따라 매출액은 어떻게 변하는가?
▣ 매체별 광고비에 따른 월 매출액 관계
▣ 매체별 광고비에 따른 월 매출액 관계
※ 기업 데이터를 활용한 회귀분석 기반의 전략적 의사결정 [기업 회귀분석 2편] ▼▼▼
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