统计在商业中的重要性(举例)
统计学领域涉及数据的收集、分析、解释和呈现。
在商业环境中,统计数据非常重要,原因如下:
原因 1 :统计数据使企业可以使用描述性统计数据更好地了解消费者行为。
原因 2 :统计允许企业通过数据可视化发现趋势。
原因 3 :统计允许企业使用回归模型了解不同变量之间的关系。
原因 4 :统计数据允许企业使用聚类分析将消费者分组。
在本文的其余部分中,我们将逐一阐述这些原因。
原因 1:使用描述性统计数据了解消费者行为
描述性统计用于描述数据集。
几乎每个领域的企业都使用描述性统计数据来更好地了解消费者的行为。
例如,杂货店可能会计算以下描述性统计数据:
- 每天平均来店的顾客数量。
- 每个客户的客户订单中位数。
- 到店顾客年龄的标准差。
- 每个月的销售额总和。
通过这些指标,商店可以更好地了解其客户是谁以及他们的行为方式。
另一方面,银行可以计算以下描述性统计数据:
- 不偿还贷款的客户百分比。
- 这是每天加入银行的平均新客户数量。
- 所有客户每月存款总额的总和。
通过这些测量,银行可以深入了解客户的行为以及他们如何管理资金。
并非所有企业都会创建统计模型或执行复杂的计算,但几乎所有企业都使用描述性统计数据来更好地了解其客户。
原因 2:使用数据可视化发现趋势
在商业中使用统计数据的另一种常见方法是将数据可视化,例如折线图、直方图、箱线图、饼图和其他图表。
这些类型的图表通常用于帮助企业发现趋势。
例如,小型企业可以创建以下组合图来可视化新客户数量及其每月的总销售额:
使用这个简单的图表,该公司可以很快看到其销售额和新客户数量在今年最后一个季度往往增长最多。
这可以让企业为更多的员工、更长的工作时间、更多的库存等做好准备。每年的这个时候。
原因3:使用回归模型了解变量之间的关系
统计数据也以线性回归模型的形式应用于商业中。
这些模型允许企业了解一个或多个预测变量与响应变量之间的关系。
例如,杂货店可以跟踪印刷广告的总金额、在线广告的总金额及其总收入。
然后他们可以构建以下多元线性回归模型:
销售额 = 840.35 + 2.55(电视广告)+ 4.87(在线广告)
以下是如何解释该模型中的回归系数:
- 电视广告每多花 1 美元,总收入就会增加2.55 美元(假设在线广告保持不变)。
- 在线广告每多花 1 美元,总收入就会增加4.87 美元(假设电视广告保持不变)。
使用这种模式,杂货店可以很快发现其资金最好花在在线广告上,而不是电视广告上。
注意:在本例中,我们仅使用了两个预测变量(电视广告和在线广告),但在实践中,公司通常会使用更多预测变量构建回归模型。
原因 4:使用聚类分析将消费者分组
在商业环境中使用统计数据的另一种方式是聚类分析的形式。
它是一种机器学习技术,允许公司根据不同的属性将相似的人分组在一起。
零售公司经常使用聚类来识别相似家庭的群体。
例如,零售企业可能会收集以下家庭信息:
- 家庭收入
- 房子大小
- 户主职业
- 到最近市区的距离
然后,他们可以将这些变量引入聚类算法中,以潜在地识别以下聚类:
- 第一组:小家庭,大消费
- 第二组:大家庭,花钱大手大脚
- 第三组:小家庭,低开支
- 第四组:大家庭,低开支
然后,该公司可以根据每个家庭对特定类型广告做出反应的可能性,向他们发送个性化广告或销售信函。
其他资源
以下文章解释了统计在其他领域的重要性: