НОВОЕ😍 Рабочие процессы, структура компании, шаблоны и холст. Обновление Shtab 3.0 ➜
Попробовать бесплатно
Аналитика и данныеСтатистика

Регрессионный анализ

Метод количественной оценки связи между одной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми.

КРАТКО
Регрессионный анализ — это способ количественно описать, как одна переменная зависит от других. Простейший случай — линейная регрессия: «при росте бюджета на 1 рубль выручка растёт в среднем на X рублей». Из такого анализа можно делать и прогнозы, и выводы о силе влияния разных факторов. Это базовый инструмент, который часто недооценивают из-за моды на более сложные методы.
СИНОНИМЫ:регрессионный анализрегрессиялинейная регрессияRegression analysis

Регрессия — настоящий «рабочий конь» бизнес-аналитики. Большинство задач, где сложные нейросети не нужны, неплохо решаются обычной регрессией.

Виды

  • Линейная регрессия — самая простая и популярная: y = a + b·x.
  • Множественная — несколько независимых переменных одновременно.
  • Логистическая — для предсказания вероятности бинарного события (купит / не купит).
  • Нелинейные — полиномиальная, экспоненциальная, специальные модели временных рядов.

Что важно

  • Регрессия показывает связь, а не обязательно причинность.
  • Нужно проверять предположения модели: линейность, независимость остатков, отсутствие сильной мультиколлинеарности.
  • На выходе получается интерпретируемая формула — это важное преимущество перед «чёрными ящиками».
КОГДА ПРИМЕНЯТЬ
  • Когда нужно количественно оценить влияние нескольких факторов
  • В простых прогнозах с небольшим числом признаков
  • В задачах, где важна интерпретация и объяснение модели
КОГДА НЕ СТОИТ
  • Очень сложные нелинейные связи в больших данных — здесь часто лучше работают деревья и нейросети
  • Задачи без чётко определённой зависимой переменной
ПРИМЕР

Аналитик строит регрессию выручки магазина от расходов на рекламу, числа открытых точек и сезонности. Модель показывает, что 1 рубль расходов на онлайн-рекламу в среднем приносит 4 рубля выручки, на офлайн — 1,8 рубля, а сезонный фактор объясняет около 30% колебаний. Это не магическая формула «успеха», но честный ориентир, на основе которого команда перераспределяет бюджет рекламы.

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ В SHTAB

Перед запуском сложных ML-моделей всегда стоит построить базовую регрессию. Если она даёт результат, близкий к нейросети с миллионом параметров, дорогой алгоритм точно не нужен. Часто регрессия проигрывает на единицы процентов — и за эту разницу не стоит платить тяжёлой инфраструктурой.

Попробовать бесплатно

Вопросы про «Регрессионный анализ»

Регрессия — классический статистический метод, который сейчас часто включают в курсы по машинному обучению. Это и ML, и статистика одновременно: с точки зрения алгоритма — простой ML-метод, с точки зрения интерпретации — стандартная статистика.

Ещё из «Аналитика и данные»

Вся категория →
ARPU и ARPPU (средняя выручка на пользователя)

ARPU — средняя выручка на пользователя. ARPPU — средняя выручка на платящего пользователя.

Business Intelligence (бизнес-аналитика)

Совокупность процессов и инструментов сбора, хранения и визуализации данных для принятия деловых решений.

DAU, WAU, MAU (активная аудитория за день, неделю и месяц)

Количество уникальных активных пользователей за день, неделю и месяц соответственно.

Применяйте термины на практике

База знаний, задачи и цели — в одном сервисе. Бесплатно — без лимита по числу людей.

Попробовать бесплатноВсе термины