A análise de regressão é um método estatístico que visa investigar a relação entre variáveis dependentes e independentes.
Na ciência de dados, essa técnica é amplamente usada para fazer análises preditivas, entender as informações presentes nos conjuntos de dados e auxiliar na tomada de decisão informada. Assim, é um valioso recurso para extrair insights relevantes de negócio.
Acompanhe a leitura para saber o que é análise de regressão, sua importância para os negócios, componentes e conceitos do método, tipos e como usá-la estrategicamente nas empresas.
O que é análise de regressão?
A análise de regressão é uma técnica estatística que modela e investiga a relação entre variáveis dependentes e independentes em um conjunto de dados. Em outras palavras, ela investiga o impacto que uma ou mais variáveis têm sob um resultado.
As variáveis dependentes são aquelas que queremos investigar, prever ou explicar. Já as variáveis independentes são os elementos que podem influenciar a variável dependente.
O que esse modelo estatístico faz é explicar a relação entre essas variáveis, ajudando as empresas a:
- fazerem previsões de cenários futuros a partir dos dados;
- entenderem as relações de causa nos dados;
- explicarem um resultado a partir das relações entre as variáveis;
- compreenderem o que é relevante ou não dentro da análise e dos conjuntos de dados disponíveis etc.
Qual é a importância desse método estatístico para os negócios?
Para as empresas que utilizam a ciência de dados para tomar decisões, a análise de regressão é uma excelente ferramenta para entender os dados existentes em profundidade. Ela permite fazer análises complexas dos conjuntos de dados.
Mas não só isso, pois esse método estatístico também viabiliza a criação de uma base sólida de informações para a previsão de tendências e a tomada de decisões informadas. Assim, possibilita a criação de estratégias de negócio mais eficazes.
Além disso, usar a análise de regressão promove diversas vantagens, como:
- otimização de recursos: ao entender as relações entre os dados e prever tendências, as organizações podem concentrar seus esforços e alocar recursos para setores mais relevantes da empresa;
- gestão de riscos: ao ter um maior controle das informações analisadas, é possível identificar, quantificar e mitigar riscos com maior eficiência;
- flexibilidade: a análise de regressão é muito versátil e aplicável em diversos contextos de negócio, ampliando as possibilidades de exploração dos dados;
- identificação de oportunidades: com a grande disponibilidade de dados, fazer análises precisas pode ser desafiador. A análise de regressão ajuda a identificar padrões ocultos e oportunidades que, muitas vezes, passam despercebidos nesses conjuntos de dados.
Tipos de análise de regressão
Há diversos tipos de análise de regressão, sendo os mais conhecidos e usados:
- regressão linear simples;
- regressão linear múltipla;
- regressão polinomial.
Entenda cada um deles a seguir.
Regressão linear simples
O tipo mais comum e básico de análise de regressão é a linear simples. Ela é representada por uma reta em um gráfico que calcula a relação linear entre uma variável dependente e uma independente.
Com isso, pode-se entender, explicar ou prever o resultado de uma variável dependente a partir de sua relação com a variável independente.
Nessas análises, sempre encontraremos um mínimo de variabilidade, pois os dados de um conjunto geralmente são diferentes. O objetivo aqui é descobrir uma “regra” ou um “padrão” que aproxime de maneira aceitável a relação entre essas variáveis, se essa relação existir.
Por exemplo, imagine que uma loja quer prever as vendas de um aparelho de celular no próximo mês. Existem diversas variáveis que podem influenciar a variável que eles querem explicar (vendas futuras), como preço, dia da semana, horário de vendas, investimentos em marketing etc.
Nesse tipo de análise, escolhe-se apenas uma dessas variáveis, por exemplo, o preço, para entender se ela afeta o número de vendas (variável dependente).
Regressão linear múltipla
A regressão linear múltipla, como o nome sugere, amplia o conceito da regressão linear simples para incluir mais de uma variável independente que pode influenciar a variável dependente na análise.
Ela permite fazer análises mais realistas e complexas, uma vez que avalia mais de um fator que pode impactar a variável dependente.
Em vez de representá-la em uma linha reta de duas dimensões, como na regressão simples, utiliza modelos com várias dimensões para explicar os resultados da relação entre as variáveis.
Vamos usar o exemplo anterior de uma loja que quer prever o número de vendas de um aparelho celular.
Nesse caso, a loja utilizará as outras variáveis independentes além do preço (dia da semana, horário do dia, investimentos em marketing etc.) para fazer uma análise preditiva mais precisa e completa.
Regressão polinomial
A regressão polinomial é usada para explicar a relação entre uma variável dependente e independente quando essa não é linear.
Em vez de representar a relação entre as variáveis por meio de uma linha reta, esse tipo é representado por um modelo em curva, pois explica uma relação não-linear dos dados.
Em outras palavras, quando uma análise linear não é suficiente para explicar a relação entre as variáveis, modela-se em formato de curvatura.
Um exemplo de uso desse tipo de análise de regressão é quando se quer mensurar o crescimento de um bebê ao longo de uma gestação. O crescimento ao longo de nove meses não é linear.
Nos primeiros meses, o peso do bebê aumenta lentamente. Nos últimos, o crescimento é muito mais acelerado. Portanto, uma relação linear não conseguiria descrever essa dependência de forma correta.
Nesse caso, aplica-se a regressão polinomial, em que a curvatura do gráfico explicará com mais precisão a relação entre as variáveis que estão sendo analisadas.
Componentes da análise de regressão
Há vários componentes importantes a considerar em uma análise de regressão. Alguns deles são:
- variável dependente;
- variável independente;
- R-quadrado;
- coeficientes e interceptos.
Confira detalhes.
Variável dependente
Refere-se à informação que se está tentando entender, explicar ou prever. É a variável de resposta. Geralmente é representada verticalmente por “Y” em um gráfico em duas dimensões.
Ela pode ser afetada pelas variáveis independentes, que é justamente o que se busca entender a partir das análises de regressão.
Variável independente
É a variável que influencia ou explica a variável dependente. Geralmente representada por “x”, também é chamada de explicativa ou preditiva.
Pode-se usar uma ou mais variáveis independentes dentro da análise de regressão para entender o efeito dela(s) sob a variável dependente.
R-quadrado (R²)
O R-quadrado é um coeficiente de determinação dentro da análise de regressão. Ele indica a proporção da variabilidade da variável dependente que é explicada pelas variáveis independentes.
Quando R² é igual ou próximo a 1, quer dizer que o modelo fornece boas explicações sobre a variabilidade dos dados. Do mesmo modo, valores próximos a 0, podem significar que o modelo tem baixa capacidade de explicação.
Coeficientes e interceptos
O intercepto é o valor esperado da variável dependente (Y) quando todas as variáveis independentes (x) são zero.
Já o coeficiente representa o impacto e a intensidade das mudanças na variável dependente (Y), toda vez que ocorre uma mudança nas variáveis independentes (x).
Na regressão linear simples, esses fatores podem ser identificados como “a” (coeficiente) e “b” (intercepto).
Juntos, eles permitem calcular o valor de “Y” (variável dependente) para qualquer valor de “x” (variáveis independentes). A partir disso, pode-se identificar, inclusive, valores que não estavam no conjunto de dados inicial.
Como aplicar efetivamente a análise de regressão?
A aplicação efetiva da análise de regressão dependerá de vários fatores, mas alguns aspectos muito importantes nesse processo são a quantidade de dados disponíveis para as análises e a qualidade dessas informações.
A quantidade importa porque, sem um conjunto de dados significativo, não é possível fazer análises estatisticamente relevantes.
Quanto à qualidade, é fundamental que no processo de análise de dados inicial realize-se a limpeza e o tratamento de dados adequado, para que as informações sejam realmente úteis para as análises.
Por exemplo, aplicar técnicas de normalização, remoção de outliers e valores duplicados ou nulos, entre outras ações.
Não adianta ter um conjunto de dados vasto, se a qualidade desses ativos não for boa para a análise. Ao mesmo tempo, um pequeno volume de dados pode não ser suficiente para fornecer insights relevantes para a empresa, ou podem até mesmo fornecer informações equivocadas para o negócio.
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A análise de regressão é um método estatístico muito relevante no contexto da ciência dos dados. Agora você já sabe o que é esse conceito, sua importância e alguns dos componentes básicos e tipos de análise de regressão.
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