Regression Modelling in Data Analytics | डेटा एनालिटिक्स में प्रतिगमन मॉडलिंग


Regression Modelling in Data Analytics | डेटा एनालिटिक्स में प्रतिगमन मॉडलिंग

Regression Modelling डेटा एनालिटिक्स की सबसे महत्वपूर्ण और आधारभूत तकनीकों में से एक है। इसका उपयोग यह समझने के लिए किया जाता है कि एक निर्भर (dependent) चर किसी एक या एक से अधिक स्वतंत्र (independent) चरों पर कैसे निर्भर करता है।

Regression मॉडल न केवल डेटा में संबंधों की पहचान करता है बल्कि भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी (prediction) करने में भी मदद करता है।

1️⃣ Regression Modelling क्या है?

Regression Analysis एक सांख्यिकीय तकनीक है जो एक या अधिक स्वतंत्र चरों के आधार पर किसी dependent चर का अनुमान लगाती है।

उदाहरण: यदि हम यह समझना चाहते हैं कि किसी कंपनी की बिक्री (Sales) विज्ञापन खर्च (Advertising) और कीमत (Price) पर कैसे निर्भर करती है, तो Regression मॉडल इसका उत्तर देगा।

2️⃣ Regression के प्रकार

  • 1. Simple Linear Regression: एक independent और एक dependent variable के बीच रैखिक संबंध।
  • 2. Multiple Linear Regression: एक dependent variable और एक से अधिक independent variables।
  • 3. Polynomial Regression: जब संबंध nonlinear होता है।
  • 4. Logistic Regression: जब dependent variable categorical होता है (जैसे Yes/No)।

3️⃣ Regression Model का समीकरण

Simple Linear Regression:

Y = β₀ + β₁X + ε

  • Y = Dependent variable
  • X = Independent variable
  • β₀ = Intercept
  • β₁ = Regression Coefficient (slope)
  • ε = Error term

4️⃣ Model Interpretation

Regression Coefficient β₁ बताता है कि X में एक इकाई परिवर्तन से Y में कितना परिवर्तन होगा। यदि β₁ सकारात्मक है, तो संबंध सीधा है; यदि नकारात्मक, तो उल्टा संबंध है।

5️⃣ Regression Model Fit का मूल्यांकन

  • R² (Coefficient of Determination): बताता है कि मॉडल डेटा को कितना अच्छी तरह फिट करता है।
  • Adjusted R²: Multiple Regression में अधिक उपयुक्त।
  • p-value: Predictor variable की statistical significance।
  • F-Test: पूरे मॉडल की significance की जांच।

6️⃣ उदाहरण

मान लीजिए किसी कंपनी के पास निम्न डेटा है:

Advertising (X)Sales (Y)
1025
1535
2045
2555
3065

Regression Equation: Y = 5 + 2X इसका अर्थ है कि Advertising में प्रत्येक 1 इकाई वृद्धि पर Sales में 2 इकाई वृद्धि होगी।

7️⃣ Regression के उपयोग

  • Business में — बिक्री पूर्वानुमान।
  • Finance में — जोखिम और रिटर्न संबंध विश्लेषण।
  • Healthcare में — रोगी स्वास्थ्य डेटा विश्लेषण।
  • Machine Learning में — Predictive Modeling।

8️⃣ सीमाएँ

  • Outliers मॉडल को प्रभावित कर सकते हैं।
  • Multicollinearity regression coefficients को अस्थिर बनाती है।
  • Non-linear संबंध Linear Regression से explain नहीं किया जा सकता।

9️⃣ निष्कर्ष

Regression Modelling डेटा एनालिटिक्स की backbone है। यह डेटा में संबंधों को समझने और भविष्य की भविष्यवाणी करने का सबसे प्रभावी उपकरण है। उचित मॉडल चयन, डेटा प्रीप्रोसेसिंग और validation से regression परिणामों की सटीकता बढ़ाई जा सकती है।

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