Regression

Was ist Regression?

Regression ist ein Verfahren des überwachten Lernens zur Modellierung von Zusammenhängen zwischen Variablen. Sie wird in der Statistik und im Bereich Künstliche Intelligenz eingesetzt. Vorhergesagt wird ein kontinuierlicher Zielwert (also ein Zahlenwert) auf Basis von Eingabedaten.

Wie funktioniert Regression in KI und Data Analytics?

Ein Regressionsmodell lernt aus historischen Daten, wie sich ein Zielwert im Zusammenhang mit einer oder mehrere Eingangsvariablen ändert. Es sagt also Zielwerte anhand der Eingabedaten voraus. Zwei einfache Beispiele: Der Zusammenhang zwischen Werbebudget und Umsatz oder dem Alter einer Maschine und der Ausfallwahrscheinlichkeit.

Arten der Regression:

• Lineare Regression: Modelliert eine gerade Linie zwischen Eingabe- und Zielgröße,
• Multiple Regression: Nutzt mehrere Einflussfaktoren gleichzeitig,
• Nichtlineare Regression: Für komplexere, nichtlineare Zusammenhänge,
• Fortgeschrittene Regressionsverfahren: Random Forest Regression, Support Vector Regression oder neuronale Netze

Unterschied zur Klassifikation

Regression sagt kontinuierliche Werte (z. B. 2,45 oder 134,8) voraus. Klassifikation ordnet Kategorien zu (z. B. „Kunde springt ab“ oder „Kunde bleibt“).

Wichtige Merkmale

Eigenschaften	Herausforderungen
Liefert konkrete, quantitative Vorhersagen	Empfindlich gegenüber Ausreißern und schlecht vorbereiteten Daten
Gut erfassbar, erklärbar (v. a. bei linearen Modellen)	Modellannahmen wie Linearität (lineare Regression) sind oft nicht realistisch
Vielfältig einsetzbar in Wirtschaft und Technik	Gefahr von Overfitting bei komplexeren Modellstrukturen
Bestandteil vieler datengetriebener Analyseverfahren (u. a. KI-Modellen	Benötigt gut strukturierte, saubere Trainingsdaten

Relevanz für Unternehmen

Regressionsmodelle sind ein zentrales Instrument im datengetriebenen Arbeiten. Sie liefern fundierte Vorhersagen und unterstützen Entscheidungen auf Basis von Zahlen in verschiedenen Unternehmensbereichen.

Typische Einsatzbereiche:

• Vertrieb: Umsatzprognosen auf Basis saisonaler Trends und Kundenverhalten,
• Marketing: Werbewirksamkeit anhand von Budgetverteilung vorhersagen,
• Controlling: Forecasting von Kosten oder Erlösen,
• HR: Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation oder Personalbedarf,
• Produktion: Qualitätsabweichungen anhand von Maschinendaten frühzeitig erkennen und
• KI-Anwendungen: Bestandteil von Predictive-Maintenance- oder Recommendation-Systemen im Rahmen von KI-Anwendungen.

Praxisbeispiel

Ein Unternehmen möchte wissen, in welchem Zusammenhang die Lieferzeit eines Artikels auf die Kundenzufriedenheit hat. Mit einer Regressionsanalyse erkennt das Team: Bei bis zu drei Tagen Lieferzeit bleibt die Kundenbewertung stabil – danach stürzt sie in den Keller. Diese Erkenntnis fließt in neue Service-Level-Vorgaben ein und verbessert gezielt die Kundenerfahrung.

 

 

FAQ

Ist Regression dasselbe wie Korrelation?

Nein. Korrelation misst die Stärke des Zusammenhangs, Regression modelliert eine gerichtete Beziehung und erlaubt Vorhersagen.

Kann ich auch kategorische Daten mit Regression analysieren?

Ja, aber sie müssen zunächst numerisch kodiert werden. Alternativ sind Entscheidungsbäume oder logistische Regression sinnvoll.

Welche Tools eignen sich für Regression?

Gängige Tools sind Python (Scikit-learn, statsmodels), R, Excel, Google Sheets (für einfache Modelle) oder spezialisierte KI-Plattformen wie DataRobot oder Azure ML.

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