商务信息整理分析在线视频

同学们大家好

下面要介绍的内容是

常用的数据分析方法

面对网上收集的海量信息

及问卷调研

访谈等方式收集的大量信息

需要进行分类 筛选及整理分析

调研分析所得结论

会直接影响整个企业营销策略的成败

需要调研工作人员

能够合理运用方法

认真负责地进行商务信息整理分析

第一个方法

时间序列分析方法

包括

一 移动平均法

时间序列的第一项数值开始

按一定项数求序时平均数

逐项移动 边移动边平均

这样就可以得出一个由移动平均数

构成的新的时间序列

它把原有历史统计数据中的随机因素

加以过滤

消除数据中的起伏波动情况

使不规则的线性大致上规则化

以显示出预测对象的发展方向和趋势

移动平均法又可分为

简单移动平均法

加权移动平均法

趋势修正移动平均法

和二次移动平均法

二 指数平滑法也叫指数修正法

是一种简便易行的时间序列分析方法

它是在移动平均法基础上

发展起来的一种分析方法

是移动平均法的改进形式

第二种方法 回归分析法

前面的分析方法

仅限于一个变量或一种经济现象

而我们所遇到的实际问题

则往往是涉及到几个变量

或几种经济现象

并且要探索它们之间的相互关系

例如成本与价格及购买力收入等

都存在着数量上的一定相互关系

质量和用户满意度之间的因果关系

对客观存在的现象之间相互依存

进行分析研究

测定两个或两个以上变量之间的关系

寻求其发展变化的规律性

从而对市场进行推算和预测

称为回归分析

回归分析是通过规定因变量和自变量

来确定变量之间的因果关系

建立回归模型

并根据实测数据

来求解模型的各个参数

然后评价回归模型

是否能够很好地拟合实测数据

如果能够很好地拟合

则可以根据自变量作进一步预测

回归分析法也就是

根据系统观测到的时间序列数据

通过曲线拟合和参数估计

来建立数学模型的理论和方法

第三种方法 相关分析

对于两个或两个以上

相关现象之间的因果关系

我们将考虑下面几种分析方法

相关分析法 回归分析法

和方差分析法

其中相关分析和回归分析

适合于因变量和自变量

均为连续变量的情况

如质量和用户满意度的相关关系

而方差分析

则适用于因变量为分类变量

自变量为连续变量的情况

如收入对用户满意度的影响

将用到相关分析

相关分析研究的

是现象之间是否相关

相关的方向和密切程度

一般不区别自变量和因变量

第四种方法 方差分析

在相关分析和回归分析中

往往要求自变量和因变量

均为连续变量

而对于因变量为连续变量

自变量为分类变量的情况

一边要使用方差分析的方法

比如说如果我们要分析不同年龄

或不同收入的被调查者

对产品的满意情况

是否有明显的差异

或者说年龄或收入

对用户满意度有没有影响

就不能用上面提到的相关分析

和回归分析了

而只能用方差分析方法

比如说在对某品牌的调查中

高收入 低收入

和中等收入的被调查者的用户满意度

是否有显著性差异

这时就必须对高收入 低收入

低收入和高收入

中等收入和高收入的被调查者

进行两两比较

显得十分繁琐

因此我们常用综合性更强的

方差分析来取代

第五种方法 聚类分析

聚类分析是物以类聚的

一种统计分析方法

用于对事物类别的面貌尚不清楚

甚至在事前连总共有几类

都不能确定的情况下

进行分类的场合

聚类方法大致可以归纳如下

一 系统聚类法

先将N个元素看成N类

然后将性质最接近的两类

合并为一个新类

得到N减一类

再从中找出最接近的两类加以合并

变成N减二类

如此下去

最后所有的元素全聚在一类之中

二 分解法

其程序与系统聚类相反

首先所有的元素均在一类

然后用某种最优准则将它分成两类

再用同样准则

将这两类各自分裂为两类

从中选一个使目标较好者

这样由两类变成了三类

如此下去一直分裂到每类中

只有一个元素为止

有时即使是同一种聚类方法

因聚类方式不同

而有不同停止规则

三 动态聚类法

开始将N个元素粗糙的分成若干类

然后用某种最优准则进行调整

一次又一次的调整

直至不能调整为止

四 有序样品的聚类

N个样品按某种因素排成次序

要求必须是次序相邻的样品

才能聚在一类

聚类分析方法

既可对样品进行聚类

也可以对变量进行聚类

对样品进行聚类称为Q型聚类

对消费者的收入和消费习惯进行分析

常用聚类分析法

聚类分析实质上

是寻找一种能客观反映元素之间

亲疏关系的统计量

然后根据这种统计量

把元素分成若干类

这些方法在统计课

或者管理课上学过

这里只提基本概念不再展开介绍

但希望每位同学

能够充分利用统计课

管理课上学过的方法

分析处理收集的信息资料

今天介绍的第二部分内容

常用的数据分析工具

对收集来的数据进行处理和分析

常用excel软件

这里利用excel对收集来的数据

进行处理分析

并插入到word文档中或PPT文档中

一 曲线图

曲线图是用一个单位长度

表示一定的数量

根据数量的多少描出各点

然后把各点用线段顺次连接起来

即利用线段的升降

来说明现象的变动情况的图形

主要用于表示

现象在时间上的变化趋势

现象的分配情况

和两个现象之间的依存关系

曲线统计图

不但可以表示出数量的多少

而且能够清楚地表示出

数量增减变化的情况

曲线图可分为简单曲线图

和复合曲线图

简单曲线图用于描述一段时间内

单个变量的历史状况及发展趋势

复合曲线图

描述两个或两个以上变量

一段时间内单个变量的历史状况

及发展趋势

如图所示

二 饼图

在工作中如果遇到需要分析市场份额

或市场占有率

一般都是通过各个部分

与总额相除来计算

这种比例表示方法很抽象

现在我们可以使用一种饼形图表工具

能够以图形的方式

直接显示各个组成部分所占比例

更为重要的是

由于采用图形的方式

更加形象直观

这就是使用excel的饼形图表工具

三 柱形图

柱形图是利用相同宽度的条形

长短或高低

来表现数据的大小与变动

柱形图可以清楚地表现

各种不同数值资料相互对比的结果

常用于经营业绩成果的比较

或发展趋势的比较

柱形图可分为简单柱形图

和复合柱形图

简单柱形图是用于说明一段时间内

一个变量

复合柱形图是用于说明

两个或两个以上变量其对比关系

四 其他图形

除此以外

还有一些其它常用的图形

如散点图 面积图 高低图

控制图 雷达图 相图等

这里不再详细介绍

以上就是我们本次课程的内容

我们下次课再见