در این مقاله از وبسایت اس‌دیتا، به موضوع اینکه رگرسیون چیست؟ کاربرد آن در تحلیل داده‌ها چیست نیز می‌پردازیم.
رگرسیون یکی از روش‌های مهم تحلیل داده‌ها است که برای بررسی رابطه بین یک متغیر و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود.
در روش رگرسیون، با استفاده از داده‌های موجود، میزان تغییر یک متغیر وابسته به تغییر یک یا چند متغیر مستقل بررسی می‌شود.
در روش رگرسیون، معمولاً از یک مدل ریاضی استفاده می‌شود که در آن تابع خطی برای برآورد متغیر وابسته از متغیرهای مستقل استفاده می‌شود.
به عنوان مثال، در یک مدل رگرسیون ساده، در صورتی که یک متغیر وابسته را با Y و یک متغیر مستقل را با X نشان دهیم، می‌توان تابع خطی زیر را برای برآورد Y از X استفاده کرد:
Y = β0 + β1X + ε
در این تابع، β0 و β1 ضرایب رگرسیون هستند که با استفاده از داده‌های موجود، برآورد می‌شوند.
همچنین، ε نشان‌دهنده خطای پیشبینی است که به دلیل عدم دقت کامل مدل ریاضی و وجود عوامل خارجی غیرقابل کنترل است. استفاده از روش رگرسیون در تحلیل داده‌ها به دلیل مزایای زیادی که دارد، بسیار رایج است.
با استفاده از این روش، می‌توان به شناسایی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل پرداخت و تأثیر هر یک از این متغیرها بر متغیر وابسته را بررسی کرد.
همچنین، با استفاده از روش رگرسیون، می‌توان به شناسایی الگوها و روابط پنهان در داده‌ها کمک کرد و با استفاده از این اطلاعات، تصمیمات بهتری در مورد یک مسئله خاص گرفت.
روش رگرسیون در تحلیل داده‌های اقتصادی نیز بسیار مفید است. با استفاده از این روش، می‌توان به شناسایی رابطه بین متغیرهای اقتصادی مختلف پرداخت و تأثیر تغییرات در هر یک از این متغیرها بر متغیرهای دیگر را مشخص کرد.
به عنوان مثال، با استفاده از روش رگرسیون، می‌توان به شناسایی تأثیر تغییرات در نرخ بیکاری بر تولید ناخالص داخلی پرداخت.
در کل، روش رگرسیون یکی از ابزارهای مهم تحلیل داده‌ها است که در بسیاری از حوزه‌های تحقیقاتی و صنعتی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
با استفاده از این روش، می‌توان به شناسایی رابطه بین متغیرهای مختلف پرداخت و با استفاده از این اطلاعات، تصمیمات بهتری را در مورد یک مسئله خاص گرفت.
رگرسیون یکی از روش‌های مهم و پرکاربرد در تحلیل داده‌ها است که به‌ویژه در آمار و یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی و پیشبینی روندهای مختلف به کار می‌رود. این تکنیک به ما کمک می‌کند تا روابط میان متغیرهای مختلف را شناسایی کنیم و با استفاده از این روابط، پیش‌بینی‌هایی برای داده‌های جدید انجام دهیم. در ادامه، به توضیح کامل کاربردهای رگرسیون و نحوه استفاده از آن در تحلیل داده‌ها خواهیم پرداخت.
رگرسیون به فرآیند مدل‌سازی و پیشبینی رابطه بین یک متغیر وابسته (متغیر هدف) و یک یا چند متغیر مستقل (ویژگی‌ها) اطلاق می‌شود. این روش می‌تواند برای شبیه‌سازی و تحلیل داده‌های عددی استفاده شود. هدف اصلی رگرسیون این است که یک مدل ریاضی برای پیشبینی مقدار متغیر وابسته بر اساس مقادیر متغیرهای مستقل ایجاد کند.
رگرسیون انواع مختلفی دارد که بسته به نوع داده‌ها و نیازهای تحلیل، انتخاب می‌شود. مهم‌ترین انواع رگرسیون عبارتند از:
رگرسیون خطی ساده (Simple Linear Regression)
در این مدل، رابطه‌ای خطی بین یک متغیر مستقل و یک متغیر وابسته برقرار است. به‌طور معمول، از این مدل برای پیشبینی یک متغیر عددی استفاده می‌شود.
مثال:
اگر بخواهیم پیشبینی کنیم که چقدر یک فرد بر اساس تعداد ساعات مطالعه در امتحانات نمره می‌گیرد، می‌توانیم از رگرسیون خطی ساده استفاده کنیم. در اینجا، تعداد ساعات مطالعه متغیر مستقل و نمره امتحان متغیر وابسته خواهد بود.
رگرسیون خطی چندگانه (Multiple Linear Regression)
این مدل به‌طور مشابه به رگرسیون خطی ساده است، اما در آن چند متغیر مستقل وجود دارند. رگرسیون خطی چندگانه برای تحلیل و پیشبینی پیچیده‌تر و با در نظر گرفتن چند عامل مختلف استفاده می‌شود.
مثال:
اگر بخواهیم پیشبینی کنیم که قیمت یک خانه به چه عواملی بستگی دارد، از جمله مساحت خانه، تعداد اتاق‌ها و موقعیت جغرافیایی، می‌توانیم از رگرسیون خطی چندگانه استفاده کنیم. در اینجا، متغیر وابسته قیمت خانه است و متغیرهای مستقل شامل مساحت خانه، تعداد اتاق‌ها و غیره هستند.
رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
رگرسیون لجستیک زمانی استفاده می‌شود که متغیر وابسته دودویی (باینری) باشد، یعنی تنها دو حالت (مثلاً بله یا خیر) وجود داشته باشد. این مدل برای پیشبینی احتمال وقوع یک رویداد خاص استفاده می‌شود.
مثال:
در پیشبینی احتمال خرید یک محصول توسط مشتری، رگرسیون لجستیک می‌تواند به ما کمک کند. متغیر وابسته می‌تواند "خرید کرده است" یا "خرید نکرده است" باشد، و متغیرهای مستقل می‌توانند عواملی مانند سن، درآمد، یا سابقه خرید مشتری باشند.
رگرسیون پلی‌نومیال (Polynomial Regression)
زمانی که رابطه بین متغیرها به‌صورت خطی نیست، از رگرسیون پلی‌نومیال استفاده می‌شود. این مدل از یک تابع چندجمله‌ای برای مدل‌سازی استفاده می‌کند.
مثال:
اگر بخواهیم پیشبینی فروش یک محصول را بر اساس زمان انجام دهیم و بدانیم که فروش در ابتدا زیاد است اما پس از مدتی کاهش می‌یابد، رگرسیون پلی‌نومیال می‌تواند به‌خوبی این رابطه غیرخطی را شبیه‌سازی کند.
رگرسیون به‌طور گسترده‌ای در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی‌ها به کار می‌رود. برخی از کاربردهای آن عبارتند از:
پیشبینی فروش و درآمد یکی از رایج‌ترین کاربردهای رگرسیون، پیشبینی فروش یا درآمد بر اساس عوامل مختلف مانند تبلیغات، فصل سال، یا وضعیت اقتصادی است. برای مثال، شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از رگرسیون، میزان فروش یک محصول را پیشبینی کنند.
تحلیل ریسک و پیشبینی ضرر رگرسیون در صنعت مالی برای تحلیل ریسک و پیشبینی ضرر در سرمایه‌گذاری‌ها به کار می‌رود. مثلاً، بانک‌ها می‌توانند با استفاده از رگرسیون پیشبینی کنند که یک مشتری چقدر احتمال دارد که قرض خود را بازپرداخت نکند.
بهینه‌سازی فرآیندها در صنعت در صنایع مختلف مانند تولید، رگرسیون می‌تواند برای بهینه‌سازی فرآیندها استفاده شود. به عنوان مثال، یک کارخانه می‌تواند با استفاده از رگرسیون، رابطه بین پارامترهای مختلف تولید (مثل دما و سرعت ماشین‌آلات) و کیفیت محصول نهایی را بررسی کند.
تحلیل رفتار مشتری کسب‌وکارها می‌توانند از رگرسیون برای تحلیل رفتار مشتریان استفاده کنند. به عنوان مثال، رگرسیون می‌تواند برای پیشبینی میزان رضایت مشتری از یک سرویس یا پیشبینی احتمال خرید بعدی یک مشتری به کار رود.
فرض کنید شما یک تحلیلگر داده هستید و می‌خواهید پیشبینی کنید که یک فروشگاه آنلاین در آینده چه میزان درآمد خواهد داشت. شما می‌توانید از داده‌های تاریخی فروش برای آموزش مدل رگرسیون استفاده کنید. فرض کنید شما عوامل مختلفی مانند قیمت‌ها، تعداد مشتریان، تعداد سفارشات، و تبلیغات را به عنوان ویژگی‌های مستقل در نظر می‌گیرید و درآمد فروشگاه را به عنوان متغیر وابسته. با استفاده از مدل رگرسیون خطی، می‌توانید رابطه این ویژگی‌ها را با درآمد تحلیل کرده و پیشبینی کنید که در آینده با تغییرات در این ویژگی‌ها، درآمد چگونه تغییر خواهد کرد.
با وجود کاربردهای زیاد رگرسیون، این روش هم محدودیت‌هایی دارد که باید مد نظر قرار گیرند:
در راستای موضوع رگرسیون چیست و کاربرد آن در تحلیل داده‌ها، باید دید که رگرسیون خطی و غیر خطی چه تفاوت‌هایی با یکدیگر دارند.
رگرسیون خطی و رگرسیون غیرخطی تفاوت‌های مهمی در کاربرد و کارایی دارند.
در رگرسیون خطی، فرض می‌شود که رابطه بین متغیرها خطی است، به عبارت دیگر، تغییرات در متغیرهای مستقل به صورت خطی با تغییرات در متغیر وابسته همراه هستند.
به عنوان مثال، در یک رگرسیون خطی با دو متغیر مستقل x و y، رابطه بین x و y و متغیر وابسته z به صورت زیر خواهد بود:
z = b0 + b1x + b2y
در این رابطه، b0، b1 و b2 ضرایب رگرسیون هستند که با استفاده از داده‌ها تعیین می‌شوند.
در رگرسیون غیرخطی، رابطه بین متغیرها به صورت غیرخطی است، به عبارت دیگر، تغییرات در متغیرهای مستقل به صورت غیرخطی با تغییرات در متغیر وابسته همراه هستند.
به عنوان مثال، در یک رگرسیون غیرخطی با دو متغیر مستقل x و y، رابطه بین x و y و متغیر وابسته z به صورت زیر خواهد بود:
z = f(x,y)
در این رابطه، f نشان‌دهنده تابع غیرخطی است که با استفاده از داده‌ها تعیین می‌شود. یکی از مزیت‌های رگرسیون خطی این است که محاسبات آن نسبتاً ساده‌تر و راحت‌تر هستند و معمولاً با داده‌های بزرگ و پیچیده نیز می‌توان از آن استفاده کرد.
اما در مواردی که رابطه بین متغیرها به صورت غیرخطی است، رگرسیون غیرخطی بهترین گزینه خواهد بود و به دقت و کارایی بیشتری در پیشبینی و تحلیل داده‌ها منجر خواهد شد.
در این حالت، برای تعیین تابع f و ضرایب آن، به داده‌های بیشتری نیاز است و ممکن است محاسبات پیچیده‌تری داشته باشد، اما این روش در توصیف و پیشبینی روابط غیرخطی موثر است.
رگرسیون غیرخطی در موارد خاصی می‌تواند بهتر از رگرسیون خطی عمل کند. این موارد شامل مواردی هستند که رابطه بین متغیرها به صورت غیرخطی است و از نمونه‌های بزرگی تشکیل شده‌اند.
در بسیاری از موارد، رابطه بین متغیرها به صورت غیرخطی است. به عنوان مثال، در بررسی رابطه بین میزان آلاینده‌ها و سلامتی، تغییرات میزان آلاینده‌ها به صورت غیرخطی با تغییرات سلامتی همراه هستند. در چنین حالتی، استفاده از رگرسیون خطی می‌تواند به نتایج نادرست منجر شود.
به عنوان مثال، اگر میزان آلاینده‌ها بسیار بالا باشد، ممکن است اثرات آن روی سلامتی به صورت ناپیوسته و غیرخطی باشد و در این حالت، استفاده از رگرسیون خطی نتایج نادرستی را ارائه خواهد داد.
استفاده از رگرسیون غیرخطی در مواردی که داده‌ها از نمونه‌های بزرگی تشکیل شده‌اند، نیز می‌تواند بهترین روش باشد. در چنین حالتی، می‌توان با استفاده از روش‌های پیشرفته مانند رگرسیون غیرخطی، توانایی پیشبینی دقیق‌تری از روابط بین متغیرها داشت.
بنابراین، در مواردی که رابطه بین متغیرها به صورت غیرخطی است و داده‌ها از نمونه‌های بزرگی تشکیل شده‌اند، استفاده از رگرسیون غیرخطی، بهترین انتخاب است. اما در موارد دیگر، رگرسیون خطی نیز می‌تواند روش موثری برای تحلیل داده‌ها باشد.
در ادامه این موضوع که رگرسیون چیست و کاربرد آن در تحلیل داده‌ها به چه شکل است، بهتر است تا رگرسیون غیر خطی را بیشتر بررسی کنیم.
رگرسیون غیرخطی در برخی موارد، حتی در صورتی که رابطه بین متغیرها به صورت خطی است، همچنین می‌تواند مفید باشد. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که رابطه بین متغیرها به صورت خطی نیست، اما می‌توان آن را به صورت خطی تقریبی توصیف کرد.
در برخی موارد، می‌توان رابطه بین متغیرها را با استفاده از تبدیلات ریاضی به صورت خطی تقریبی کرد.
به عنوان مثال، در بررسی رابطه بین قد و وزن، رابطه بین این دو متغیر به صورت غیرخطی است، اما با تبدیلات ریاضی مانند لگاریتم‌گیری می‌توان این رابطه را به صورت خطی تقریبی توصیف کرد و از رگرسیون خطی برای تحلیل داده‌ها استفاده کرد.
استفاده از رگرسیون غیرخطی در چنین حالتی، می‌تواند شامل محاسبات پیچیده‌تری باشد، اما در نهایت می‌تواند به دقت و کارایی بیشتری در پیشبینی و تحلیل داده‌ها منجر شود.
بنابراین، در برخی موارد، حتی در صورتی که رابطه بین متغیرها به صورت خطی است، استفاده از رگرسیون غیرخطی نیز می‌تواند مفید باشد، اما این بستگی به نوع رابطه بین متغیرها و توانایی تبدیل آن به صورت خطی دارد.
در برخی موارد، رابطه بین متغیرها به صورت خطی نیست و قابلیت تبدیل به صورت خطی تقریبی با استفاده از تبدیلات ریاضی ندارد.
در چنین حالت‌هایی، استفاده از رگرسیون غیرخطی به عنوان یک روش تحلیل داده‌ها می‌تواند منجر به نتایج بهتری شود. یکی از مثال‌هایی که رگرسیون غیرخطی می‌تواند در آن مفید باشد، بررسی تاثیر دما بر رشد یک گیاه است. در این مثال، رابطه بین دما و رشد گیاه به صورت غیرخطی است.
اگر از رگرسیون خطی برای تحلیل داده‌ها استفاده شود، نتایج نادرستی حاصل می‌شود. در این حالت، استفاده از رگرسیون غیرخطی به عنوان یک روش تحلیل داده‌ها، نتایج دقیق‌تری را ارائه خواهد داد.
همچنین، در برخی موارد، رابطه بین متغیرها به صورت خطی است، اما از نظر فیزیکی یا زیستی واقعیت ندارد. به عنوان مثال، در یک پژوهش برای بررسی رابطه بین میزان نور مصنوعی در محیط کار و سلامت کارکنان، رابطه بین این دو متغیر به صورت خطی است، اما این رابطه از نظر فیزیکی واقعیت ندارد.
در چنین حالتی، استفاده از رگرسیون غیرخطی به عنوان یک روش تحلیل داده‌ها می‌تواند نتایج دقیق‌تری را ارائه دهد. به طور کلی، استفاده از رگرسیون غیرخطی در مواردی که رابطه بین متغیرها به صورت خطی نیست، یا اینکه رابطه بین متغیرها به صورت خطی است، اما از نظر فیزیکی واقعیت ندارد، بهترین روش است.
با استفاده از رگرسیون غیرخطی، می‌توان نتایج دقیق‌تری را در پیشبینی و تحلیل داده‌ها ارائه داد.
در این مقاله در خصوص رگرسیون چیست و کاربرد آن در تحلیل داده‌ها صحبت شد. برای اطلاعات بیشتر در این زمینه به وبسایت اس‌دیتا مراجعه کنید.