Durée: 12 mois
Rubrique: L'étude commerciale
Les modèles de régression sont des outils puissants utilisés pour prédire les ventes futures basées sur des relations historiques entre différentes variables. Dans ce contexte, une variable indépendante pourrait être le prix d'un produit, tandis que la variable dépendante serait le volume des ventes. La régression permet de modéliser cette relation pour identifier les facteurs clés influençant la demande et d'évaluer comment les modifications de ces facteurs peuvent affecter les ventes.
Régression linéaire simple : Ce type examine la relation entre deux variables, par exemple le prix et les ventes, et tente de définir une ligne droite qui décrit cette relation. L'équation de base est : [ Y = a + bX ] où (Y) représente la variable dépendante (ventes), (X) est la variable indépendante (prix), (a) est l'ordonnée à l'origine, et (b) est la pente de la ligne.
Régression linéaire multiple : Ici, plusieurs variables indépendantes sont utilisées pour prédire les ventes. Par exemple, en plus du prix, on pourrait inclure les dépenses marketing et les avis des clients. L'équation devient : [ Y = a + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn ] Cela permet une analyse plus complète et précise.
L'application des modèles de régression nécessite une compréhension approfondie des statistiques et des techniques de modélisation. Cependant, leur potentiel à fournir des prévisions précises et utilisables en fait des outils indispensables pour de nombreux analystes de ventes et planificateurs stratégiques.