Статистика позволяет анализировать реальные бизнес-проблемы с помощью реальных данных, чтобы вы могли определить, действительно ли работает маркетинговая стратегия, сколько компания должна взимать за свои продукты, или любой другой миллион практических вопросов. Наука статистики использует регрессионный анализ, проверку гипотез, распределение выборки и многое другое для обеспечения точного анализа данных.
3 способа описания населения и выборок в бизнес-статистике
Когда вы работаете с совокупностями и выборками (подгруппой совокупности) в бизнес-статистике, вы можете использовать три общих типа мер для описания набора данных: центральная тенденция, дисперсия и связь.
По соглашению, статистические формулы, используемые для описания показателей популяции, содержат греческие буквы, а формулы, используемые для описания выборочных мер, содержат латинские буквы.
Меры центральной тенденции
В статистике среднее, медиана и мода известны как показатели центральной тенденции ; они используются для идентификации центра набора данных:
бизнес статистика
Среднее: значение между наибольшим и наименьшим значениями набора данных, полученное предписанным методом.
Медиана: значение, которое делит набор данных на две равные половины
Режим: наиболее часто наблюдаемое значение в наборе данных
Образцы выбираются случайным образом из популяций. Если этот процесс выполняется правильно, каждая выборка должна точно отражать характеристики населения. Таким образом, выборочная мера, такая как среднее значение, должна быть хорошей оценкой соответствующей популяции. Рассмотрим следующие примеры среднего значения:
Средняя численность населения:
Эта формула просто говорит вам, чтобы сложить все элементы в популяции и разделить на численность населения.
Процесс для вычисления это точно так же; Вы складываете все элементы в выборке и делите на размер выборки.
В дополнение к мерам центральной тенденции, двумя другими ключевыми типами мер являются меры дисперсии (распространения) и меры ассоциации.
Меры рассеивания
Меры дисперсии включают дисперсию / стандартное отклонение и процентили / квартили / межквартильный диапазон. Дисперсия и стандартное отклонение тесно связаны друг с другом; стандартное отклонение всегда равно квадратному корню из дисперсии.
Формулы для совокупности и выборочной дисперсии:
Процентили делят набор данных на 100 равных частей, каждая из которых состоит из 1 процента значений в наборе данных. Квартили — это особый тип процентилей; они разделили данные на четыре равные части. Межквартильный диапазон представляет средние 50 процентов данных; рассчитывается как третий квартиль минус первый квартиль.
Статистика с нуля за 5 минут ПРОСТЫМИ СЛОВАМИ
Меры ассоциации
Другой тип меры, известный как мера ассоциации , относится к взаимосвязи между двумя образцами или двумя популяциями. Два примера этого — ковариация и соотношение :
Корреляция тесно связана с ковариацией; это определено, чтобы гарантировать, что его значение всегда между отрицательным и положительным.
Случайные величины и вероятностные распределения в бизнес-статистике
Случайные величины и вероятностные распределения являются двумя наиболее важными понятиями в статистике. Случайная переменная присваивает уникальные числовые значения результатам случайного эксперимента; это процесс, который генерирует неопределенные результаты. Распределение вероятностей назначает вероятности каждому возможному значению случайной величины.
Два основных типа распределения вероятностей являются дискретными и непрерывными. Дискретное распределение вероятностей может принимать только конечное число различных значений.
Примеры дискретных распределений включают в себя:
Непрерывное распределение вероятностей может принимать бесконечное количество различных значений. Примеры непрерывных распределений включают в себя:
Понимать выборочные распределения в бизнес-статистике
В статистике распределения выборки представляют собой распределения вероятностей любой данной статистики, основанной на случайной выборке, и являются важными, поскольку они обеспечивают значительное упрощение пути к статистическому выводу. Более конкретно, они позволяют аналитическим соображениям основываться на выборочном распределении статистики, а не на совместном распределении вероятностей всех отдельных значений выборки.
Значение статистики выборки, такой как среднее значение выборки (X), вероятно, будет различным для каждой выборки, взятой из совокупности. Поэтому его можно рассматривать как случайную величину , свойства которой можно описать с помощью распределения вероятностей . Распределение вероятностей выборочной статистики известно как выборочное распределение .
Согласно ключевому результату в статистике, известному как Центральная предельная теорема, распределение выборки среднего значения выборки является нормальным, если верно одно из двух:
Основная популяция нормальная
Размер выборки не менее 30
Два момента необходимы, чтобы вычислить вероятности для выборочного среднего; среднее значение распределения выборки равно:
Стандартное отклонение распределения выборки (также известное как стандартная ошибка ) может принимать одно из двух возможных значений:
Это подходящий выбор для «маленькой» выборки; например, размер выборки меньше или равен 5 процентам от численности населения.
Если выборка «большая», стандартной ошибкой становится:
Вероятности могут быть вычислены для выборочного среднего значения непосредственно из стандартной нормальной таблицы с использованием следующей формулы:
Изучите проверку гипотез в бизнес-статистике
В статистике тестирование гипотез относится к процессу выбора между конкурирующими гипотезами о распределении вероятностей на основе наблюдаемых данных из распределения. Это основная тема и фундаментальная часть языка статистики.
Проверка гипотезы состоит из шести этапов:
1. Нулевая гипотеза
2. Альтернативная гипотеза
3. Уровень значимости
4. Тестовая статистика
5. Критическая ценность (и)
6. Правило принятия решения
Нулевая гипотеза — это утверждение, которое считается верным, если нет сильных противоречивых доказательств. Альтернативная гипотеза — это утверждение, которое будет принято вместо нулевой гипотезы, если оно будет отклонено.
Уровень значимости выбран для контроля вероятности ошибки типа I; это ошибка, которая возникает, когда нулевая гипотеза ошибочно отклоняется.
Тестовая статистика и критические значения используются, чтобы определить, следует ли отклонять нулевую гипотезу. Следующее правило принятия решения заключается в том, что «экстремальная» статистика теста приводит к отклонению нулевой гипотезы. Здесь статистика экстремального теста — это та, которая находится за пределами критического значения или значений.
Гипотезы часто проверяются относительно значений популяционных показателей, таких как среднее значение и дисперсия. Они также используются для определения того, следует ли население заданному распределению вероятности. Они также составляют основную часть регрессионного анализа, где гипотезы используются для проверки результатов оценочного уравнения регрессии.
Как предприятия используют статистику регрессионного анализа
Регрессионный анализ — это статистический инструмент, используемый для исследования взаимосвязей между переменными. Обычно исследователь стремится выяснить причинное влияние одной переменной на другую — например, влияние повышения цены на спрос или влияние изменения денежной массы на уровень инфляции.
Регрессионный анализ используется для оценки силы и направления отношений между двумя линейно связанными переменными: X и Y. X — «независимая» переменная, а Y — «зависимая» переменная.
Два основных типа регрессионного анализа:
Простой регрессионный анализ: используется для оценки взаимосвязи между зависимой переменной и одной независимой переменной; например, связь между урожайностью и количеством осадков.
Множественный регрессионный анализ: используется для оценки взаимосвязи между зависимой переменной и двумя или более независимыми переменными; например, связь между заработной платой работников и их опытом и образованием.
Множественный регрессионный анализ вносит несколько дополнительных сложностей, но может дать более реалистичные результаты, чем простой регрессионный анализ.
Регрессионный анализ основан на нескольких сильных предположениях о переменных, которые оцениваются. Для проверки достоверности результатов используются несколько ключевых тестов, в том числе тесты гипотез. Эти тесты используются для того, чтобы убедиться, что результаты регрессии не просто случайны, но указывают на фактическую связь между двумя или более переменными.
Расчетное уравнение регрессии может использоваться для широкого спектра бизнес-приложений, таких как:
Измерение влияния на прибыль корпорации увеличения прибыли
Понимание того, насколько чувствительны продажи корпорации к изменениям рекламных расходов.
Видя, как на цену акций влияют изменения процентных ставок
Регрессионный анализ также может быть использован для целей прогнозирования; например, уравнение регрессии может использоваться для прогнозирования будущего спроса на продукцию компании.
Из-за чрезвычайной сложности регрессионного анализа он часто реализуется с помощью специализированных калькуляторов или программ для работы с электронными таблицами.
Источник: ru.mydumpsterrentals.com
Зачем владельцу бизнеса нужны статистики и как ими пользоваться
Один из инструментов управления — количественное измерение результатов. Его называют по-разному: KPI, метрики, в моей компании принято название «статистики». Расскажу, какие статистики есть у меня и как я их измеряю.
Что такое статистики
Статистики — количественное измерение результатов работы. Но, чтобы их внедрить, предварительно нужно определить ценный конечный продукт каждого сотрудника. Правильнее всего делать это после разработки и внедрения функциональной оргструктуры. Оргструктура представляет собой описание основного бизнес-процесса компании, определение областей ответственности каждого сотрудника.
У владельца компании также есть свой продукт, это развивающаяся и успешная компания. Работа владельца бизнеса отличается от работы генерального директора. Владелец — это архитектор и стратег, отвечающий за развитие, а на плечах директора оперативное управление.
Доход
В идеальном мире главной статистикой была бы стоимость бизнеса. То есть ценность, которую ты создал как владелец. Но в современных реалиях это могут позволить себе только публичные компании, которые продают свои акции на рынке. Меняется стоимость акций — меняется стоимость бизнеса. Вот тебе и статистика.
Но в реальном мире всё немного по-другому. Все системы стоимости оценки бизнеса отталкиваются от показателей валового дохода и грязной прибыли. Также есть коэффициент, он зависит от отрасли, в которой вы работаете, истории компании. И вы как владелец может брать либо валовый доход, либо грязную прибыль за неделю своей главной статистикой.
Мы в компании считаем и одно, и другое каждую неделю. Так я измеряю свой результат.
Контроль стратегических проектов
Большое внимание также уделяю разработке и воплощению в жизнь стратегических планов. Сейчас у нас в работе около 40 проектов, одобренных офисом совладельцев. Каждый имеет перечень задач. Не могу сказать, что меня полностью устраивает это число, предпочёл бы, чтобы их было 5. Но так как планы и стратегия масштабные, то приходится держать на контроле много проектов.
И я как владелец бизнеса должен оценивать свою оперативную эффективность. Я сторонник того, что владелец бизнеса — это отдельная профессия, у него есть чёткие обязанности. Главная — развитие компании.
И хотя я не выполняю задачи по проектам, но должен за ними следить. Если где-то проседаем, то устраиваю совещания, выясняю, что идёт не так. Иногда даю пинки подчинённым, иногда обнимаю, вдохновляю и награждаю, чтобы проекты двигались.
Польза статистик
Статистика — это измерение. И в данном случае она помогает мне увидеть, хорошо ли я справляюсь с развитием собственного бизнеса. Например, по этим 40 проектам каждую неделю завершается определённое количество задач. Если на прошлой неделе было завершено 20 задач, а на текущей — 3, то это повод для меня задуматься и обратить внимание на эту область.
Соотношение дохода и предоставленных услуг
Конечно же, владелец должен держать внимание на доходе компании. Этот показатель я тоже отслеживаю. Но не менее важно смотреть на соотношение дохода и объёма предоставленного сервиса. Как для владельца консалтинговой компании для меня это очень важно, ведь иногда маркетинг уносится вдаль, а производство не поспевает.
Нельзя допускать того, чтобы мы собирали с клиентов больше денег, чем предоставили им сервиса. И если эти две кривые на графике расходятся, то может возникнуть опасная ситуация: попросту некому будет предоставлять услуги, и клиенты, даже оплатив, не смогут их получить. Поэтому такая статистика помогает держать на контроле работу производства и повышать объёмы.
Контроль негатива
Кстати, часто область консалтинга или тренингов обзывают инфоцыганством. Ругают в основном за то, что деньги собрали, а ничего полезного не дали. Такое мнение возникает как раз из-за того, что соотношение дохода и объёма предоставленных услуг у компаний сильно разнится.
Средняя зарплата
Также у меня есть необычная статистика — средняя заработная плата в компании. Считаю, что в успешной компании она должна расти, а если не растёт, со мной что-то не так. В любом бизнесе люди очень важны, и одна из целей владельца — сделать так, чтобы они процветали. Поэтому имеет смысл измерять среднюю зарплату.
Вывод
Считаю, что владелец бизнеса — это профессия, это работа. Поэтому у неё есть определённый результат, и его нужно измерять еженедельно. Если график моих достижений идёт вверх долгое время, значит, я молодец. Если график не идёт вверх, не дотягиваю, а значит, надо подумать над тем, что улучшить.
Источник: spark.ru
Анализ рынка
В середине 2000-х BusinesStat первым в стране запустил регулярный и системный мониторинг всех отраслей российской экономики. Постепенно к исследованиям отечественных рынков добавилась аналитика глобальных рынков, стран СНГ и других стран.
Ежегодно BusinesStat выпускает сотни обзоров – анализов рынка. Наиболее популярные обзоры обновляются в начале года, как только появляется доступная статистика.
В основе исследований BusinesStat лежат официальные данные Росстата и статистических органов других стран. Статистика производства, внешней торговли, цены извлекается из разных источников. При этом данные по каждому показателю классифицированы по-разному. Таким образом, первичные данные не соответствуют друг другу.
Первым этапом подготовки анализа рынка является сбор данных и сопоставление номенклатуры в различных классификаторах и приведение данных к единому непротиворечивому массиву. По многим рынкам часть показателей отсутствует в официальных источниках, в этом случае BusinesStat самостоятельно собирает информацию: данные по внешней торговле обрабатываются на уровне отдельных деклараций, проводятся мониторинги цен, собираются оценки потребителей и экспертов рынка.
На втором этапе составляется баланс рынка. В баланс каждого рынка включены одни и те же показатели: производство, экспорт, импорт, продажи, складские запасы. Выбранные данные должны находиться между собой в полной корреляции, чтобы сделать возможной комплексную оценку рынка. Например, спрос должен быть равен предложению с учетом производства, импорта и экспорта, продаж и складских запасов.
Третьим этапом работ является построение динамических рядов – прогнозирование. Первичное прогнозирование осуществляется математическими методами, суть которых сводится к анализу ретроспективных данных для построения прогноза. Однако такой анализ может задать лишь общий тренд на стабильных рынках с известной многолетней динамикой. Подобных стабильных рынков в России немного.
Для уточнения прогнозов анализируются факторы, влияющие на развитие рынка. Часть факторов определена достаточно жестко и может быть использована с большой уверенностью для прогнозирования производства, импорта и экспорта. Пример такого фактора – государственное отраслевое регулирование. Часто заранее известна политика правительства в области регулирования импорта, по инвестициям в производство и строительство, субсидированию или, наоборот, увеличению налоговой нагрузки на отрасль. Пользуясь накопленным опытом о влиянии на отрасли подобных изменений, аналитики BusinesStat могут достаточно точно прогнозировать дальнейшее развитие рынка.
РЫНКИ УСЛУГ
Рынки услуг наиболее сложны в изучении, так как статистика по ним хуже детализирована, чем по товарным рынкам и обновляется реже. Тем не менее BusinesStat успешно мониторит рынки транспорта, образования, бытовых услуг, общественного питания, гостиниц, туризма и многих других. При анализе рынков услуг значительное количество информации BusinesStat собирает самостоятельно. Проводятся потребительские опросы, производится обмен данных с участниками рынка. Компании предоставляют свою внутреннюю статистику продаж в обмен на обзоры BusinesStat.
МЕДИЦИНА
Наиболее глубоко BusinesStat изучает рынок медицинских услуг. Компания проводит мониторинг экономических аспектов отрасли здравоохранения с помощью всех доступных источников и методов сбора информации:
- Органы государственной статистики, подразделения Минздрава и профильные ведомства
- Нормативно-правовая база и отраслевые стандарты
- Экспертные оценки и аналитика профильных изданий
- Собственные исследования BusinesStat
По результатам мониторинга здравоохранения ежегодно выпускается несколько десятков обзоров рынка медицины России и других стран. BusinesStat готовит исследования как по медуслугам в целом, так и по отдельным направления: гинекология, педиатрия, стационарные услуги, лабораторная диагностика, санаторно-курортное лечение и др. Доступ к региональной статистике, обмен данными с клиниками и опросы пациентов позволяют выпускать детализированные отчеты по отдельным регионам и городам.
Для поиска нужного вам исследования воспользуйтесь пожалуйста навигацией по регионам и отраслям либо примените функцию поиска .
Источник: businesstat.ru
