Hoy hablaremos del análisis de regresión. Recordemos que el análisis es una de las fases más importantes en la metodología de cualquier empresa. Durante el análisis, puedes mapear detalladamente una operación e identificar los problemas que están conduciendo a defectos o errores.
El análisis de regresión es uno de los tipos de análisis de datos más importantes. Es una herramienta que identifica las causas de los defectos o errores. El análisis de regresión estima el impacto que las variables tienen entre sí, así como el producto final. Permite medir lo bien que se ajusta una teoría a los datos del mundo real.
Dónde utilizar el análisis de regresión
Es utilizado en todo aquello donde necesites optimizar los procesos existentes y eliminar los defectos.
El análisis de regresión también permite tanto hacer predicciones basadas en datos como medir si los resultados se alinean con lo que se espera cuando se cambia una variable en un proceso.
Cómo funciona el análisis de regresión
Los equipos que utilizan el análisis de regresión hacen predicciones y miden los resultados utilizando datos para trazar la relación entre una variable dependiente y una independiente. Esto se conoce como regresión lineal.
Entre más fuerte sea la relación entre dos variables, mejor es el análisis para predecir el impacto de hacer cambios en esa relación.
Aquí hay un ejemplo: Los datos podrían mostrar una fuerte correlación entre la disponibilidad de herramientas específicas para los trabajadores en un proceso y la capacidad de una compañía para cumplir los objetivos de tiempo de producción. Esto puede ser algo que tanto la dirección como los empleados creían que era de cierta manera pero el análisis de los datos proporciona un resultado objetivo.
Aunque puedes aprender sobre las matemáticas en otro lugar, en los casos típicos, se construye un modelo simple en el que se trazan los resultados de una variable y luego se trazan las actividades de otras variables para identificar dónde influyen en la primera variable.
Una idea principal es determinar si se trata de una o múltiples variables independientes que influyen en la variable dependiente.
Ventajas del análisis de regresión
Algunos de los beneficios operacionales de aplicar el análisis de regresión en las variables incluyen:
- Disminución del trabajo en curso
- Mejora del flujo de procesos
- Aumento de la productividad
Podrías utilizar el análisis de regresión para predecir:
- Cómo la frecuencia de abastecimiento afecta el tiempo de montaje de un producto
- Cómo la productividad de un equipo de trabajo es diferente a la de otro
- La cantidad de ventas de un producto en función de la época del año
- Ganancias futuras en función del nivel de gastos (incluyendo la inversión en investigación y desarrollo y la nómina de empleados talentosos.
El análisis de regresión utiliza los datos para iluminar los puntos ciegos de una organización y determinar cómo una variable impacta en otra.
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