Apa itu analisis regresi?

Analisis regresi adalah korelasi yang diukur secara matematis dari hubungan antara dua variabel: variabel independen X dan variabel dependen Y. Analisis regresi mengevaluasi seberapa kuat hubungan kedua elemen tersebut untuk membantu Anda membuat rencana, keputusan, dan prakiraan bisnis yang lebih kuat. Misalnya, ini dapat membantu Anda lebih memahami hubungan antara variabel yang memengaruhi sasaran penjualan atau penganggaran Anda.

Ada dua jenis analisis regresi yang dapat Anda gunakan:

Analisis regresi sederhana

Metode ini digunakan untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dan variabel independen tunggal. Misalnya, Anda dapat menilai hubungan antara berapa banyak uang yang dihasilkan seseorang dan tingkat pendidikan mereka atau jumlah hasil panen dibandingkan dengan berapa banyak hujan yang turun dalam satu musim.

Analisis regresi berganda

Sebagai perbandingan, Anda dapat menggunakan metode ini untuk memperkirakan hubungan antara variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen. Misalnya, Anda dapat mengevaluasi hubungan antara berapa banyak uang yang dihasilkan seseorang dengan pengalaman dan pendidikan mereka atau jumlah hasil panen dibandingkan dengan curah hujan, bencana alam, dan lokasi pertanian. Menjalankan studi analisis regresi berganda lebih kompleks, tetapi menawarkan hasil yang lebih realistis dan spesifik daripada analisis regresi sederhana.

Apa itu rumus analisis regresi?

Dalam rumus analisis regresi sederhana, huruf A mengacu pada variabel terikat dan nilai Y ketika x = 0. B mengacu pada kemiringan korelasi, dan U adalah kesalahan residual. Rumus untuk memprediksi bagaimana data akan terlihat di masa depan adalah:

Y = a + b(x) + u

Rumusnya tetap sama untuk analisis regresi berganda, meskipun menggunakan lebih banyak variabel dan kemiringan independen:

Y = a + b(x1) + c(x2) + d(x3) + u

Mengapa para profesional menggunakan analisis regresi?

Profesional di banyak industri menggunakan analisis regresi untuk memahami dan menginterpretasikan hubungan antar faktor untuk membuat keputusan berdasarkan data. Analisis regresi menggunakan sekumpulan data untuk membuat prediksi dan merupakan alat yang hebat untuk digunakan untuk berbagai alasan bisnis, seperti:

• Memprediksi penjualan dan pertumbuhan di masa depan: Seperti apa laba selama enam bulan ke depan?
• Menjelaskan peristiwa tertentu: Mengapa panggilan layanan pelanggan meningkat bulan lalu?
• Memutuskan apa yang harus dilakukan: Haruskah tim memulai promosi penjualan ini atau yang lain?
• Menggunakan analisis regresi membantu tim mengetahui faktor mana yang paling penting, mana yang kurang menjadi prioritas, dan bagaimana semuanya terhubung.

Contoh analisis regresi

Berikut adalah skenario untuk membantu menunjukkan kepada Anda bagaimana menerapkan dua jenis analisis regresi pada situasi bisnis:

Katakanlah sebuah perusahaan rental mobil nasional perlu menghitung perkiraan biaya pemeliharaan tahunan untuk armada kendaraannya. Dengan model analisis regresi sederhana, perusahaan dapat memperoleh perkiraan kasar biaya perawatan dengan mendasarkan studi pada rata-rata jarak tempuh setiap mobil yang dikendarai dalam periode 12 bulan.

Dengan model analisis regresi berganda, perusahaan dapat memperoleh perkiraan biaya perawatan yang lebih tepat dengan menambahkan beberapa faktor lain, seperti usia mobil dalam armada, merek dan model kendaraan, lokasi setiap kantor persewaan dan jumlah mobil. kecelakaan dicatat.

Menambahkan lebih banyak variabel memperumit model, meskipun seringkali merupakan salah satu keuntungan terbesar dari studi regresi. Dalam contoh di atas, sebuah perusahaan kemungkinan dapat menghasilkan anggaran pemeliharaan yang lebih kuat menggunakan pandangan dari analisis regresi berganda.

Bagaimana melakukan studi analisis regresi?

Program spreadsheet komputer seperti Excel atau kalkulator khusus sering menjalankan model analisis regresi karena kerumitannya yang ekstrem. Apakah Anda bertanggung jawab atau tidak untuk mempersiapkan studi semacam ini, akan sangat membantu untuk memahami proses yang digunakan analis data:

• Mengatur studi analisis regresi. Tentukan kebutuhan riset Anda, apakah itu untuk meramalkan penjualan, menyusun anggaran, atau mengembangkan strategi periklanan baru.
• Persempit fokus. Jadilah spesifik tentang apa yang tim cari untuk mencapai data terbaik. Misalnya, menentukan apakah lebih banyak payung terjual saat hujan lebih tepat daripada menentukan berapa banyak payung yang terjual saat “cuaca buruk”.
• Masukkan datanya. Tambahkan semua titik plot data untuk variabel X dan Y dengan ukuran sampel dan observasi yang cukup besar.
• Analisis hasilnya. Tarik garis di tengah semua titik data untuk melihat korelasi antar variabel.
• Pertimbangkan istilah kesalahan. Analisis regresi adalah perkiraan dan bukan prediksi sempurna—semakin besar istilah kesalahan, semakin tidak pasti garis korelasi regresi.
• Buat laporan dan strategi. Catat temuan Anda dan terapkan pada rencana bisnis, perkiraan, atau anggaran Anda.

Bagaimana menginterpretasikan hasil analisis regresi

Analisis regresi secara statistik menunjukkan jika dua elemen terkait, meskipun juga penting untuk mempertimbangkan intuisi manusia bersama dengan data. Manajer yang terampil dan perusahaan yang cerdas dapat melihat hasil analisis regresi dan membandingkannya dengan kebijaksanaan bisnis, pengalaman, dan pemahaman mereka tentang situasi. Jika data yang Anda terima dari analisis regresi Anda tampaknya tidak benar atau jika istilah kesalahan penelitian salah, mintalah pendapat rekan kerja yang lebih berpengalaman dan pelajari kapan harus melihat hasil analisis dan aspek manusia yang memengaruhi hasil.

Apa itu analitik data?

Analisis data terdiri dari teknik yang membentuk ilmu menarik kesimpulan dari model data. Banyak proses analitik data saat ini datang dalam bentuk algoritme yang dapat diubah dan diotomatisasi untuk memberikan wawasan intelijen bisnis real-time yang paling berguna kepada para pemangku kepentingan.

Wawasan analitik data menarik konteks penting dari sejumlah besar data yang dapat mengungkapkan tren dan metrik yang harus dilacak oleh bisnis. Perusahaan menggunakan informasi ini untuk tetap kompetitif di pasar mereka. Dalam bisnis perusahaan, analisis data sering dikaitkan dengan “Big Data”, yaitu data dengan volume, variasi, dan kecepatan untuk membuat keputusan bisnis yang cepat.

Mengapa analisis data penting?

Analisis data membantu para pemimpin bisnis dan pemangku kepentingan memahami sejumlah besar data besar, dengan menyajikannya dengan cara yang mudah ditafsirkan yang memperjelas konteks penting dan mengungkapkan tren dan metrik. Hal ini memungkinkan pengambil keputusan bisnis untuk membuat keputusan hanya dengan melihat visualisasi, asalkan datanya terkini dan benar. Itulah mengapa data merupakan aset penting bagi organisasi besar, dan menganalisisnya adalah prioritas utama.

Jenis analitik data

Ada empat jenis analitik data yang sering digunakan bisnis untuk menentukan tren dan metrik:

• Analitik prediktif: Jenis analitik umum, analitik prediktif, membantu menjawab untuk bisnis seperti apa keadaan di masa depan. Analitik prediktif menerapkan data perusahaan historis untuk memprediksi tren tentang pertumbuhan perusahaan di masa depan, perilaku pasar, dan lainnya. Jenis analisis ini menggunakan analisis dan pemodelan statistik.
• Analitik preskriptif: Analitik preskriptif memberi tahu pemangku kepentingan apa yang perlu dilakukan. Ini dapat menentukan tindakan terbaik dengan melihat statistik.
• Analitik diagnostik: Jenis analitik ini menggunakan beragam komponen data untuk menganalisis mengapa sesuatu terjadi. Dalam jenis analitik ini, nilai indikator kinerja dilihat dalam kaitannya dengan data lain untuk melihat mengapa kinerjanya lebih baik atau lebih buruk daripada yang diantisipasi.
• Analitik deskriptif: Jenis analitik ini menggunakan data untuk menunjukkan apa yang terjadi selama periode tertentu. Dalam hal ini, data berfungsi untuk menggambarkan peristiwa yang membutuhkan konteks.

Cara menggunakan analitik data

Jika Anda mempertimbangkan untuk menggunakan analitik data, inilah yang dapat Anda lakukan:

• Mengumpulkan data.
• Periksa data yang dikumpulkan.
• Dapatkan wawasan.
• Pertimbangkan penyimpanan dan infrastruktur.
• Berinvestasi dalam visualisasi dan pemodelan.
• Mengambil tindakan.

Kumpulkan data

Pertama, Anda harus mengumpulkan data. Selama proses ini, jika Anda adalah pengambil keputusan bisnis, Anda harus memikirkan proses apa yang mendukung saluran pemasaran Anda yang menghasilkan prospek data pelanggan. Anda juga harus mempertimbangkan area data lain seperti akuntansi, manufaktur, dan pemenuhan. Sudah ada banyak sumber di mana Anda dapat menemukan data yang bermanfaat. Anda harus menentukan apa kebutuhan data Anda dan infrastruktur apa yang mendukungnya saat Anda mengumpulkan dan menggabungkan data.

Periksa data yang dikumpulkan

Selama fase ini, Anda perlu memeriksa semua data Anda untuk akurasi atau kesalahan. Anda harus mempertimbangkan bagaimana data dikompilasi. Jika dikumpulkan dengan cepat atau dari berbagai sumber yang berbeda, mungkin perlu dianalisis keakuratannya. Analisis data berharga untuk bisnis, tetapi ada biayanya. Sebelum Anda berinvestasi dalam analitik, Anda harus memastikan bahwa data Anda lengkap, akurat, dan siap untuk dianalisis.

Dapatkan wawasan

Untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik dari data mereka, pemangku kepentingan harus bertanya pada diri sendiri pertanyaan-pertanyaan ini:

• Apa yang Anda ketahui tentang bagaimana data dikumpulkan?
• Apakah data telah dianalisis baru-baru ini?
• Seperti apa siklus hidup data untuk organisasi?
• Apakah ada masalah keamanan?

Setelah Anda dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan ini, Anda akan berada dalam posisi yang lebih baik untuk memahami jenis wawasan penting yang bisa Anda dapatkan dari visualisasi kumpulan data Anda.

Pertimbangkan penyimpanan dan infrastruktur

Menyimpan data dan mendapatkan wawasan terbaik darinya bukanlah tugas kecil. Sebaliknya, ini membutuhkan infrastruktur data dan analitik yang kuat yang merupakan investasi waktu, uang, dan sumber daya. Alat data mencakup hal-hal seperti database, gudang data, data lake, dan alat intelijen bisnis yang membantu Anda menyimpan data dan memahami konteksnya yang lebih luas. Jenis infrastruktur data yang Anda butuhkan sangat bergantung pada faktor-faktor seperti ukuran bisnis Anda, beban data keseluruhan, jumlah total pengguna, dan kebutuhan peran pengguna.

Berinvestasi dalam visualisasi dan pemodelan

Sekarang setelah data Anda bersih dan akurat serta disimpan dalam infrastruktur yang benar dan siap untuk dianalisis, saatnya menggunakan data untuk mendapatkan wawasan. Visualisasi adalah bagian besar untuk membuat data lebih mudah dipahami. Mungkin ada orang di tim Anda yang tidak nyaman bekerja dengan statistik dan visualisasi penting untuk memastikan mereka memahami gambaran keseluruhan.

Ada alat dan sumber daya yang tersedia yang memudahkan untuk memodelkan data menjadi visualisasi yang mudah dipahami. Pertimbangkan untuk menggunakan sumber daya yang Anda inginkan untuk membuat visualisasi bermakna yang memberi dorongan pada merek Anda.

Ambil tindakan

Cukup memiliki data adalah awal yang baik tetapi lebih penting untuk memiliki rencana yang dapat ditindaklanjuti yang memberi tahu organisasi cara menggunakan data dan apa yang harus dilakukan dengan wawasan yang diperoleh. Itu dimulai dengan memastikan infrastruktur siap untuk menganalisis data. Apa pun tujuan Anda, untuk menjadi sukses, bisnis harus mampu mengubah data menjadi wawasan dan wawasan menjadi tindakan.

Banyak yang bisa diputuskan dari wawasan sederhana. Misalnya, CEO dapat membuat keputusan anggaran yang berdampak pada seluruh perusahaan. Wawasan tentang kebiasaan konsumen dapat mendorong hasil di setiap tingkat organisasi, menginformasikan hal-hal seperti bagaimana merek berbicara kepada konsumen, di mana konsumen dapat dijangkau, dan apa yang mereka sukai.