Регрессионный анализ считается более точным для прогнозирования результатов бизнеса, потому что помогает проанализировать взаимосвязь между точками данных и выявить закономерности. 23 Это позволяет использовать одну переменную для прогнозирования другой. 2

Некоторые другие преимущества регрессионного анализа:

• Гибкость. 2 Регрессионные модели прогнозирования могут использовать все виды данных, что делает их гибкими и легко адаптируемыми. 2
• Масштабируемость. 4 Регрессионные методы применимы для анализа больших данных и часто являются базой для построения более сложных моделей машинного обучения. 4
• Простота интерпретации. 4 Коэффициенты модели показывают, как каждая независимая переменная влияет на зависимую, что упрощает понимание данных. 4