Некоторые преимущества корреляционно-регрессионного анализа в бизнес-анализе:

• Возможность отслеживать изменение ситуации. 2 Построение моделей зависимости одного показателя от других факторов позволяет оперативно реагировать на изменения в выбранном сегменте хозяйствования и быстро принимать управленческие решения. 2
• Прогнозирование и анализ трендов. 5 Анализ позволяет строить прогнозы и анализировать тенденции, что полезно для принятия решений. 5
• Масштабируемость. 5 Регрессионные методы применимы для анализа больших данных и часто являются базой для построения более сложных моделей машинного обучения. 5
• Простота интерпретации. 5 Коэффициенты модели показывают, как каждая независимая переменная влияет на зависимую, что упрощает понимание данных. 5

Некоторые ограничения корреляционно-регрессионного анализа в бизнес-анализе:

• Чувствительность к выбросам и аномалиям. 5 Выбросы и экстремальные значения могут значительно искажать результаты анализа. 5 Это требует дополнительных этапов очистки и подготовки данных. 5
• Линейность зависимостей. 5 Линейная регрессия предполагает, что зависимость между переменными линейная. 5 В реальных данных такие зависимости встречаются нечасто, и использование линейной регрессии может привести к ошибкам, если зависимость сложнее. 5
• Проблемы мультиколлинеарности. 5 Когда независимые переменные сильно коррелируют друг с другом, регрессионная модель становится нестабильной. 5
• Переобучение. 5 При использовании слишком сложных моделей возникает риск переобучения, когда модель слишком точно описывает обучающие данные, но плохо предсказывает на новых. 5
• Зависимость от объёма и качества данных. 5 Регрессионный анализ требует достаточно большого и качественного объёма данных. 5 Использование небольших или нерепрезентативных выборок приводит к неточным моделям и ошибочным выводам. 5