Maël Simon
Prévoir les possibles évènements est l’une des fonctions de la régression logistique, mais pas uniquement. Pratique mathématique complexe, elle peut s’intégrer au sein des opérations d’une entreprise et aider celle-ci sur plusieurs aspects. De fait, pour connaître son importance, il est avant tout essentiel de comprendre ce qu’est la régression logistique. Ensuite, il faudra voir comment elle fonctionne et quels sont ses effets.
En entreprise, les prévisions sont des activités régulières qui doivent être pratiquées. Elles permettent d’établir des stratégies et actions en fonction de la survenance d’un élément ou événement particulier. La régression logistique est une technique statistique permettant cette prouesse en se basant sur les mathématiques.
Régression logistique : définition
Le domaine de la statique permet d’apporter plus de clarté dans les activités d’une entreprise ou d’une situation en général. La régression logistique est une des manières dont les opérations statistiques peuvent être intégrées à la société et l’aider dans l’analyse de ces éléments.
La méthode statistique
Plusieurs éléments externes fonctionnent indépendamment d’une entreprise, mais possèdent tous autant d’effet sur cette dernière. Aussi, les techniques de prévisions, que ce soit dans la gestion logistique, dans les stratégies internes ou encore dans les autres services sont très importantes.
La régression logistique a pour fonction propre de prévoir les événements pouvant se dérouler à une période définie à partir d’éléments spécifiques. Aussi appelé modèle logit, il s’agit d’une méthode statistique se basant sur l’analyse de données afin de prédire la probabilité qu’une situation ou une action se produise.
Différence entre régression linéaire et logistique
Si la régression logistique et linéaire sont tous les deux des moyens statistiques permettant l’analyse et l’interprétation de données, elles sont différentes sur plusieurs aspects.
Les modèles statistiques de la régression linéaire et logistique se basent sur l’étude de variables dépendantes et indépendantes. La différence se trouve dans leurs finalités et dans leurs utilisations. La régression linéaire utilise les données de cette analyse pour faire une prévision ajustée selon les points de données qui en résultent. La régression logistique a également pour but de prévoir la survenance d’évènements précis, mais à une échelle plus grande et avec plus de précisions.
De plus, la régression logistique est bien plus complexe dans la compréhension et l’interprétation des données. Cela est causé par l’échantillonnage élargi nécessaire afin de mettre en place cette méthode.
Variations et fonctionnement de la régression logistique
Comprendre les fonctionnements d’une technique, c’est également identifier ces effets sur un élément donné.
Dans ce cas de figure, nous allons nous pencher sur le mécanisme de la régression logistique en entreprise ou à travers des éléments bien précis de cette dernière.
Les différentes régressions logistiques
Il est important de savoir que le type de régression linéaire n’est pas le même selon différents éléments. Cela peut concerner les variables ou les échantillons à analyser. Aussi, il est nécessaire de connaître les différentes variations de cette technique.
Il y a tout d’abord la régression logistique binaire qui se base sur l’étude de variable avec deux seules réponses possibles, que l’on appelle alors des réponses binaires, soit 0 ou 1. Il s’agit du type de régression logistique le plus utilisé et le plus simple à mettre en œuvre. Cela s’explique de par la nature des réponses prévisionnelles.
La deuxième variante se nomme régression logistique ordinale. Celle-ci lorsque est utilisée lorsque l’analyse de la variable est susceptible de produire au moins trois réponses. Dans ce cas de figure, les valeurs sont définies par des ordres spécifiques qui, généralement, se suivent.
Enfin, il y a la régression logistique multinomiale qui, comme son nom peut l’indiquer, possède des variables qui ne suivent pas un ordre précis, avec des noms différents. Tout comme le type de régression précédent, les résultats dépassent généralement le nombre de trois. Malgré tout, ce modèle est le plus complexe, car il traite de plusieurs variables qui ne sont pas forcément similaires et ne rentrent pas obligatoirement dans la même catégorie. Cependant, elle permet une analyse statistique plus élargie de par la vastitude des éléments pouvant y être incorporés.
Mise en lien des fonctions et prévisions des évènements
La fonction et utilité principale de la régression logistique est de mettre en lien divers éléments. Cette technique analyse plusieurs variables pour les lier entre eux en y trouvant des points communs. Il s’agit là d’une étape obligatoire avant la prévision les événements,
Plus précisément, la régression linéaire identifier ou choisit des variables Xi et Y afin d’en faire une étude d’ensemble. L’objectif dans cette analyse globale est de déterminer les probabilités de survenance d’une situation spécifique. Tout cela en tenant compte des points précédemment déterminés.
Ainsi, prenons en exemple un objectif d’une étude statistique précise. Le cas ici présent consiste à savoir si un client prendra ou non un nouveau produit créé par l’entreprise. Aussi, dans le but de pouvoir répondre à cette étude, il sera nécessaire pour l’entreprise d’étudier plusieurs éléments. Ces points peuvent concerner les tendances du client, ses préférences et les choix d’achat de marchandises qu’il a pu effectuer dans le passé.
À partir de ces analyses et des éléments antérieurs étudiés, la régression logistique est capable d’établir des probabilités et des hypothèses. Toujours sur le même exemple, il est possible que cette technique puisse déterminer les intérêts des clients. Plus précisément, il s’agit de prévoir les tendances en fonction d’un produit précis. Par la suite, il sera possible de déterminer les tendances des demandes pour les nouveaux clients.
Ainsi, à partir d’une analyse de variable en premier lieu, l’entreprise, à travers la régression logistique, est capable de prévoir les événements futurs importants à son développement.
Utilité et effets de la régression logistique en entreprise
La régression logistique et ses capacités de prévisions peuvent être intégrées et appliquées au sein des entreprises. Cela permet d’apporter de réels changements dans le traitement des éléments propres à la société.
Comme dit précédemment, le domaine de la logistique est celui qui est le plus à même d’intégrer une technique de régression logistique. Aussi, il est nécessaire de voir ces effets dans cette partie de l’entreprise. Mais avant cela, il est indispensable de comprendre son importance.
Importance du procédé
Il est avant tout important de comprendre que, de par ses capacités, la régression logistique est idéale pour les pratiques de machine learning.
La machine learning en elle-même est l’ensemble de différents outils numériques ayant pour but d’automatiser eux-mêmes l’analyse des données, et ce, de manière indépendante. Aussi, de par les possibles prévisions de la régression logistique, il est possible d’améliorer le principe de la machine learning. Cela se fait en procédant par avance à la mise en place d’opérations futures.
En entreprise, et plus précisément dans le domaine de la chaîne d’approvisionnement, il s’agit de préparer à l’avance les opérations au sein même de la gestion logistique. Il peut aussi s’agir de réduire les coûts opérationnels. Cette action peut se faire dans la production, la gestion de stock et au niveau de la satisfaction des demandes. Ce dernier cas est d’ailleurs le plus probable et celui dont la méthode se focalise le plus. En effet, la régression logistique se base sur l’étude de variables passées existantes pour établir ses prévisions.
Elle est donc importante, car elle apporte plus de rapidité dans l’exécution des tâches internes de l’entreprise en vue de satisfaire les consommateurs. De plus, l’application de cette méthode dans la machine learning offre automatiquement une meilleure visibilité et compréhension des processus internes. Cela s’explique par le fait que les calculs statistiques affichent les éléments essentiels à prendre en compte dans la prévision.
De manière indirecte, l’approvisionnement et la gestion de stock peuvent être affectés positivement, car les matières premières à acquérir et à stocker doivent s’adapter avec les prévisions.
Exemples d’utilisations de la régression logistique
La particularité de la régression logistique, c’est qu’il est possible de l’utiliser dans différents secteurs d’activités et sur des fonctions variées.
Dans le cas de la Supply Chain, elle peut s’intégrer au domaine de la production et devenir une composante intégrante du Supply Chain Management (SCM) d’une entreprise. Elle peut prévoir alors, les potentielles demandes de clients et les tendances en matière d’exigences de ces dernières. Ainsi, elle peut devenir un élément de remplacement au supply chain planning grâce à ces capacités de prévisions.
Il est également possible d’intégrer la régression logistique dans le domaine financier de la Supply Chain. En effet, elle peut possiblement établir les éventuels coûts nécessaires à mobiliser pour une période donnée. Tout cela en tenant de variables variées comme les dépenses antérieures de l’entreprise. Cela permettrait alors à l’entreprise de se baser sur une somme précise pour mettre en place les activités futures. Il faudra néanmoins faire attention, car les prévisions de la régression logistique ne sont pas absolues. Cela reste des données statistiques basées sur une probabilité non certaine.
Aussi, il est important de ne pas dépendre entièrement de cette technique et ces informations. En effet, il faut prévoir l’éventualité que les prévisions puissent être erronées et donc agir en conséquence.
