Регрессионный анализ онлайн

Загрузите ваш документ — инструмент оценит влияние факторов на вашу метрику и укажет на возможные точки роста. Подбробнее про регрессионный анализ читайте здесь.
Ваши данные в безопасности!
Файл обрабатывается только в вашем браузере. Он никуда не отправляется и не сохраняется на наших серверах.
✕

Результаты анализа


В этом анализе мы строим линейную регрессию, где target - зависимая переменная, а остальные столбцы - факторы

Формула модели: y = b0 + b1*X1 + b2*X2 + ... + bn*Xn

R² показывает, какую долю вариации target объясняют факторы
F-значимость оценивает доверие к модели в целом
P-value каждого коэффициента показывает, является ли фактор статистически значимым:
  - Значимый (p < 0.05) - можно считать, что фактор реально влияет
  - Незначимый (p ≥ 0.05) - нет достаточных доказательств влияния

Результаты анализа и рекомендации показывают только предварительные закономерности на основе предоставленных данных. Результаты не гарантируют точного эффекта каждого фактора. Все гипотезы нужно проверять с помощью a/b-тестов или другими методами.


Что такое регрессионный анализ

Регрессионный анализ - это статистический метод для изучения взаимосвязей между разными переменными.

Задача регрессионного анализа - спрогнозировать значение одной переменной (зависимой) на основе других (независимых). Этот подход позволяет строить прогнозы и оценивать степень влияния одних факторов на другие.

Классической формой анализа является линейная регрессия, предполагающая прямолинейную зависимость. Однако регрессионный анализ может включать множество других методов, подходящих для поиска более сложных взаимосвязей.

Какие задачи помогает решать регрессионный анализ в SEO

Методы регрессионного анализа

Множественная линейная регрессия - метод регрессионного анализа, который применяется, когда у нас несколько независимых пересенных. Например, если мы хотим спрогнозировать поисковый трафик с учетом наличия текста на листингах, объема ассортимента и доли товаров в наличии. Множественная линейная регрессия позволит учесть влияение всех указанных факторов одновременно.

Полиномиальная регрессия - это тип регрессионного анализа, когда зависимость между независимой переменной (X) и зависимой переменной (Y) моделируется не как прямая линия, а как кривая (полиномиальная кривая n-ной степени).

Логистическая регрессия - это инструмент для принятия бинарных решений и оценки рисков, основанный на данных. Она не предсказывает точное число, а говорит, вероятно ли то или иное событие.

Как провести регрессионный анализ

Постановка задачи и определение целей анализа

Например, нужно определить, какие факторы влияют на попадание сайта в топ-10 поисковой выдачи: SEO-текст, блок с тарифами, внешние ссылки и т.д.


Сбор и подготовка данных

Необходимо собрать данные для анализа:

  • Собрать список страниц для анализа
  • Собрать данные по каждому фактору (посчитать кол-во внешних ссылок и доменов, указать наличие / отсутствие текста, посчитать объем текста, определеить наличие / отсутствие определенных контентных блоков и т.д.
  • Указать для каждой страницы значение анализируемой метрики, например трафик, видимости, %топ-10 и т.д.

Построение модели и оценка качества модели

Модель рассчитывает коэффициенты, которые наилучшим образом описывают зависимость между переменными. Но перед анализом результатов важно оценить качество модели, на сколько вообще ей можно доверять.


Интерпретация результатов анализа

Если выборка репрезентативная и модели можно доверять, можно перейти к анализу результатов. Можель покажет, на сколько сильно анализируемые факторы влияют на нашу метрику, на сколько значимый вклад в динамику вносит каждый факторв:

  • Значимый - фактор влияет на метрику вне зависимости от других факторов
  • Незначимый - значит фактор влияет на метрику только в совокупности с другими факторами)

Прогнозирование и проверка гипотез

После проведения регрессионного анализа необходимо определить, какие факторы вносят наибольший вклад, и сформировать гипотезы для улулчшения нашей метрики.

Построение прогноза позволит оценить, на сколько сильно реализация задач улучшит метрику.

Для подтверждения гипотезы необходимо провести а/б-тесты и оцифровать результаты, сравнить их с прогнозом.
Корреляция ≠ причинно-следственная свзяь

Регрессионный анализ - это инструмент для поиска взаимосвзяей и генерации гипотез. Не стоит воспринимать результаты анализа, как абсолютные значения. Все сфорированные гипотезы необходимо проверять с помощью а/б-тестов и других методов.

Как строится регрессионный анализ

Для построения регрессии мы используем формулу:


y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + … + bn xn + ε


где:

  • y — зависимая переменная (то, что мы прогнозируем)
  • x1, x2, …, xn — независимые переменные (факторы, влияющие на y)
  • b0 — свободный член (значение y, когда все x равны нулю)
  • b1, b2, …, bn — коэффициенты регрессии
  • ε — случайная ошибка

Как рассчитываются коэффициенты

Для расчета коэффициентов используется метод наименьших квадратов. Его задача — подобрать такие значения b0, b1, …, bn, при которых сумма квадратов ошибок минимальна:


min ∑i=1m (yi − ŷi)²


где:

  • yi — фактическое значение зависимой переменной
  • ŷi — предсказанное моделью значение

В результате мы получаем уравнение регрессии, которое можно использовать для прогнозов.

Пример итоговой формулы для двух факторов выглядит так:


ŷ = b0 + b1 x1 + b2 x2


После оценки коэффициентов модель можно применять для прогнозирования новых значений, подставляя в формулу данные факторов.

Как интерпретировать результаты регрессионного анализа

R² - показывает, какую долю изменчивости (вариации) нашей метрики объясняют анализируемые факторы. Чем ближе к 100%, тем больше доля изменений в метрике, которую мы можем объяснить с помощью нашей модели, и тем меньше остается на долю неучтенных факторов и случайности.

F-значимость - оценивает доверие к модели в целом - на сколько значима модель и можно ли ей доверять. Также отвечает на вопрос: «Можно ли считать, что хотя бы один из факторов в модели реально влияет на зависимую пересенную?».

P-value - показывает, является ли фактор статистически значимым:
  • Значимый (p < 0.05) - можно считать, что фактор реально влияет на нашу метрику
  • Незначимый (p ≥ 0.05) - нет достаточных доказательств влияния

Коэффициенты - сила влияния анализируемых факторов на метрику. Положительное значение вызывает рост метрики, отрицательное - снижение, при прочих равных условиях.

Перед оценкой степени влияния, необходимо убедиться в значимости фактора. Если фактор не значимый - это не означает, что он не влияет на метрику. Скорее он влияет в совокупности с другими факторами.

Провести регрессионный анализ

Проведите регрессионный анализ бесплатно с помощью нашего онлайн инструмента
Провести анализ