价格定位分析概述

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价格定位分析概述

在市场环境下开发商怎样为商品房定价才属合理,是根据商品房建设成本加计划利润的成本导向定价较好,还是视市场供求关系的需求导向定价为佳?下文对此作一些分析。

一、认识房地产价格的真实面目

房地产价格与一般物价既有共同之处,也有不同的地方。其共同之处是:首先都是价格,都用货币表示;其次是都有波动,受供求等因素的影响;第三,按质论价;优质高价,劣质低价。而房地产价格与一般物价相比,更表现出房地产价格不同的特征:

第一,房地产价格既可表示为交换代价的价格,同时也可表示为使用和收益代价的租金(房地产价格VS租金=本金VS利息)。

其实,租金能较准确地反映商品房实际价格,因为真正需要房地产商品的人,是租用房地产的人,是他们看中了房地产商品的使用价值,而购买者则不一定真正使用,他可能是作为一种投资去购买商品房,用于保值、升值,他看中的是房地产商品所具有的收益性,房地产的价值最终是体现在使用者身上。

第二,房地产价格实质上是关于房地产权利利益的价格。房地产自然地理位置不可移动,可以转移的并非房地产实物本身,而是有关该房地产的所有权、使用权。

第三,房地产价格是在长期考虑下形成的。一宗房地产通常与周围其他宗房地产构成某一地区,这个地区并非固定不变的,尤其是社会经济位置经常在不断变化,所以房地产价格是在考虑该房产过去如何使用,将来能作何种使用,总结这些考虑结果后才能形成房地产的今日价格。

第四,房地产的现实价格一般随着交易的必要而个别形成,交易主体之间的个别因素容易起作用。这是由于不可移动性、数量固定性、个别性等土地的自然属性,使房地产不同于一般物品。没有一个统一价格,或指导价格,交易主体会根据房地产的自身条件,供求状况而接受不同的价格。

房地产价格的结构包括生产成本、销售成本、利润和税金等项目(略)。

二、制定房地产价格合理的定价目标

首先,对每一个开发商来讲,追求最大利润是自然的,这便是定价目标。不少开发商往往会将价格尽量定高以获取高额利润,这在90年代初卖方市场下,可能是行得通的。如今在市场日益成熟的情况下,价格的高企只是开发商一厢情愿而已。事实上,追求最大利润并不等于定高价格,而是追求企业长期目标的最大利润,高价带来的高额利润只是短期的,逐渐会受到消费者的不满而拒绝购买,反而让竞争者争得市场。以低价入市争取顾客,拥有消费者,才能给企业带来长远的利润。

房地产价格始终是购房者、开发商以及竞争同行最敏感的问题。当同地区有多个楼盘参与销售竞争时,在楼盘素质相近的情况下,价格较低者往往能取得良好的销售成绩。在定价之前,作为开发商应仔细研究同区竞争对手的定价和有关楼宇设计、施工质量、建筑材料、销售手段等方面资料,以制定具有竞争力的价格。一般可以同地区同类房屋市场占有率最高的楼盘价格为基础价格,考虑自身位置、设计、技术水平、配套设施等不可或缺的因素,或以高或低于竞争者的价格出售,如高于基础价格,必须具备超过竞争者的有利条件,使顾客愿意支付较高的价格。

以取得最大利润作为定价目标,是个抽象的数字,是大前提。如果要将目标具体化,也可将投资利润率作为定价目标。即在总体投资基础上加上事先确定的投资利润率,计算出售楼的价格。但是投资利润率为多少才合理呢?在房地产热火朝天的90年代初,房地产市场的投资收益率可高达40%。当市场趋于成熟和规范以后,房地产的平均利润仍可能高于社会平均利润,以高风险、高回报为特征的房地产平均利润将可在10%到20%之间。

三、房地产价格的合理定位

现房地产定价通用的定价方法有成本导向法和需求导向法。

成本导向,顾名思义是以总成本为中心来制定价格。

即:价格=成本+利润+税金(其中利润可用销售利润率计算也可用投资利润率计算)

成本导向法紧紧围绕着开发商的利润目标,有利于最大限度地控制成本,而目标利润也可根据目前房地产业平均利润率,视自己项目的规模、设计、套型、环境、施工质量等因素相应制定合理的目标利润,这种方法无疑是比较简便。但由于开发商取得地块的途径不同,经营管理水平不同,同等楼宇成本的差异也比较大,如果仅以自己的目标成本加目标利润制定价格,这个价格未免是一厢情愿,市场是不管你成本,不管你利润的,市场能接受的价格才是合理的价格,只有接受你的价格你的房子才能卖出去。况且如果市场能接受的价格高于原来目标成本加目标利润制定的价格,使你能多赚钱,那么何乐而不为呢?

归根到底,与许多产品一样,房地产价格主要是取决于市场供求关系。以需求导向法定价是目前较多开发商使用的较科学合理的方法。

需求导向定价法

需求导向定价法是依据买方对产品价值的理解和需求强度来定价,不是依据卖方的成本定价。是根据消费者的价格观念,以较好的房屋设计、完善的配套设施、美丽的庭园、优质服务等条件来影响消费者的购买行动。根据不同地区的房地产市场、不同的时间、不同地点离市区中心远近程度、繁华程度、交通条件等适当定下不同价钱。

要根据市场的供求关系定价,便要了解房地产所处的环境中各种因素是怎样影响供求关系,从而影响定价,熟练分析了这些因素对合理定价取得最大利润很有帮助。

在这些因素里当然以供求关系为主要影响因素。供给和需求是价格水平形成的两个最终因素,其他一切因素要么通过影响供给,要么通过影响需求来影响价格。

供求关系因素;房地产的价格一般来说也是由供给和需求决定的,与需求成正相关,与供给成负相关。房地产的供求状况可分为如下4种类型:

1)全国房地产总的供求状况;

2)本地区房地产的供求状况;

3)全国本类房地产的供求状况;

4)本地区本类房地产的供求状况。

还有影响房地产价格的其他因素:

经济因素:包含物价、土地价格、利率、货币供应量、经济增长率等内容。物价和土地价格上涨会造成价格上涨,房地产原料上涨,商品房价格也会上涨。银行利率提高会减少买方市场,利率降低刺激购房。货币供应量增加时,其代表的土地价格相对减少,即提高价格。经济增长使购买力加强,房地产价格上涨。

社会因素:人口因素的影响表现为人口增长率或人口集中地区,对房地产的需求增加,房价自然提高;家庭结构可影响购房目的、购买力;福利性实物分房的停止,住房公积金贷款、微利房的推出等均能提高购房需求。

行政及法律因素:比如产业政策和产业结构直接影响经济发展,失业率高房子当然很难卖掉。

自身因素:所谓自身条件,是指那些反映房地产本身的自然物理性状况的因素。这些因素如下:

1、位置:房地产价格与位置优劣成正相关。一般来说,商业房地产的位置优劣,主要看周围环境状况、安宁程度、交通是否方便,以及与市场中心的远近。

2、地质:地质条件对地价的影响很大,地价与地质条件成正相关。地质条件的好坏决定着建设费用的大小。

3、土地面积:规模大的住宅区,封闭式物业管理,完善的配套设施,大面积的花园总能令消费者对楼盘满意,增进需求。

4、日照朝向、采光、通风、风向等。

5、建筑物的外观:建筑样式、风格和色调。凡建筑物外观新颖、优美,可以给人们舒适的感受,价格就高;反之,单调、呆板,很难引起人们强烈的享受欲望,甚至令人压抑、厌恶,价格就低。

6、心理因素:当经济大环境暂时不佳,前景不明朗时,购房者持币观望。随着楼市的逐步成熟,购房者已不再是盲目跟风的一族,而且各种渠道涌进的信息均可提高他们的分析和判断能力。

分析过各种影响因素后,价格的定位是讲究技巧的。具体来说,一般先行设置内部认购时期的价格,目的是摸清楼盘由价格表现的各项条件的市场接受程度。内部认购价可根据成本加成法,并参照附近地区楼盘价,以较低为好。如果市场表现踊跃,可在公开发售时作向上调整,幅度不可太大。如果市场表现冷淡,表明内部认购价格定高了,可以采取提高装修标准,或增加提供优质服务,或送管理费及其他附加费等措施吸引客户,争取公开发售成功。总之应使楼盘开售后,价格只升不跌,给予客户信心,使潜在客户受到刺激,产生购买的欲望。

统计公差分析方法概述

统计公差分析方法概述(2012-10-23 19:45:32) 分类:公差设计统计六标准差 统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类:一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差;另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC),也叫最差分析法,即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop:E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D(Max.)=(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出现在A、B、C偏上限之状况 D(Min.)=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0.7适合拿来作设计吗? Worst Case Analysis缺陷: ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难; ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。

以上例Part A +Part B+ Part C,假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平,则每个部材的不良机率为1-0.9973=0.0027;在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为:0.0027^3=0.000000019683。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三.统计公差分析法 ?由制造观点来看,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。 ?统计公差方法的思想是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的是『变异』值。 四.方和根法 计算公式(平方相加开根号) 假设每个尺寸的Ppk 指标是1.33并且制程是在中心

多元统计分析 课程论文.doc

HUNAN UNIVERSITY 课程论文 论文题目:有关我国居民消费因素的分析指导老师: 学生名字: 学生学号: 专业班级:经济统计 学院名称: xxx学院

目录 概述 (1) 一、引言 (2) 二、数据概述系 (2) 三、分析方法 (3) 四、数据分析 (3) (一)相关分析 (3) (二)因子分析 (10) (三)聚类分析 (15) 五、分析与建议 (18) 六、心得体会 (19) 参考文献 (20)

有关我国居民消费因素的分析 概述 生活离不开消费,随着社会发展,生活水平提高,消费也在逐渐变化,并且随着经济发展,各个地区的发展水平的差异,消费也产生了不同的变化,此篇论文主要目的是利用多元统计的方法,借助spss软件,对我国31个地区的居民消费情况进行分析。了解我国31个地区的居民消费情况与统计指标食品烟酒、衣着、居住等8个指标之间的一些联系。并且通过因子得分,计算并排列出消费因素的综合得分,最后通过聚类分析,对我国31个地区的居民消费情况做一个大致分类,进而对各个地区分类后的情况做一个分析和总结并结合文献以及资料提出一些意见和看法。

一.引言 消费在宏观经济学中,指某时期一人或一国用于消费品的总支出。与经济活动有着密不可分的关系,消费作为社会再生产的最终阶段,是生产者生产产品的目的和导向。如果没有了消费,生产的存在也会变得毫无意义,消费促进了生产,给生产带来了源动力。消费者的消费需求,也推动了生产的发展。并且消费促进了货币流通,提供了就业岗位,降低失业率,拉动了经济增长,最终有助于提高人民的生活水平。消费是国民经济保持增长的动力,只有拉动消费需求的增长,才能促进投资,促进产业结构的调整、宏观经济的增长,满足人民的物质生活的需求,实现生活水平的提高。 故消费和生活水平有着密切的关系,从而,通过对我国居民消费水平的分析,不但可以直观了解到我国总的消费趋向,各地区不同的消费主导因素,还能客观反映我国总的生活水平也就是经济发展的大致情况。统计年鉴中的八项指标:食品烟酒、衣着、居住、生活用及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品及服务。囊括了居民消费的全部项目,居民日常消费可以清楚地从数据中了解到。再通过分析和整合,最终可以大致分析我国总体的消费倾向以及各个地区的异同点。再结合文献资料了解分析产生异同的原因,进而对我国的总体消费水平做一个最终概括。 二.数据概述 数据来源:2015年《中国统计年鉴》 指标:

市场调查中常用的数据分析方法和手段

第四编 市场调查中的数据分析 第十五章 市场调查数据的录入与整理 第一节 调查问卷 的回收与编辑 数据资料的处理过程是从回收第一份问卷开 始的。 按照事先调查方案的计划,尽量确保每份问 卷都是有效 问卷(所谓 “有效 ”问卷,指的是在调查 过程中按照 正确的方式执行完成的问卷) 。问卷回 收以后,督导员 必须按照调查的要求,仔细的检查 问卷。检查问卷的目 的在于将有错误填写, 或者是挑出不完整或不规 范的问卷, 保证数据的准 确性。 所谓错误填写即出现了那些不合逻辑 或根本不可能的结果, 通过对 调查员的复核, 可以检查出哪些调查员 没有按照调查的要求去访问, 那 么,该调查员完成的问卷可能存在很 多问题。还有可能出现漏答了某些必须 回答的问题, 比如被访者的人 口特征等基本情况,造成问卷回答不完整。 鉴于这些情况, 不管是由于调查员造成的还是被访者的原因, 通 常 有两种方式进行补救: 对于出现漏答的问卷, 通常要求调查员对受 访者进 行重访, 以补充未答的问题; 如果不便于重访或重访后的问卷 还有问题, 数目不是很多,可以当作缺失值计。如果数量非常大,这 份问卷就只能当作 废卷处理, 并且按照被访对象的抽样条件, 补作相 关的样本。 问卷检查 问卷的检查一般是指对回收问卷的完整性和访问质量的检查,目 的是要 确定哪些问卷可以接受,哪些问卷要作废。检查的要点包括: 本编重点 变量类型 频数(百分比) 众数、中位数 均值、标准差 卡方分析 单因素方差分析 简单相关系数 因子分析 调查报告的结构

(1)规定详细的检查规则,一份问卷哪些问题是必须填写完整的,哪些问题出现缺失时可以容忍等,使督导员明确检查问卷的每一项流程。 (2)对于每份调查员交回来的问卷必须彻底地检查,以确认调查员或者被访者是否按照相关的要求完成了访问,并且完整的记录在问卷恰当的位置。 (3)应该将问卷分成三种类型,一种是完成的问卷,一种是作废的问卷,第三种是有问题的问卷,但是通过追访还可以利用的问卷。 (4)如果抽样中有配额的要求,那么应将完成的问卷中的配额指标进行统计分析,确定问卷是否完成配额的要求,以便及时的补充不足的样本。 (5)通常有下面的情况的问卷是不能接受的:所回收的问卷明显不完整,缺了一页或者多页;问卷中有很多内容没有填答;问卷的模式说明调查员(被访者)没有理解或者遵循访问指南回答等;问卷的答案几乎没有什么变化,如在态度的选项上全部选择第x项的情况;问卷的被访者不符合抽样要求;问卷的回收日期超过了的访问的时限等。 问卷的校订 为了加强问卷的准确性,对那些初步接受的问卷还要进行进一步的检查和校订,在校订的过程中,通常会发现问卷中存在有字迹模糊、问题漏选的、前后回答不一致的、答案模棱两可的和跳答错误的问题。 问卷的某些问题答案可能出现字迹模糊的情况,特别是碰上无结构的开放式的问题时,因为调查员记录的不好,答案不容易识别。如果发现这样

数据分析报告范文

数据分析报告范文 数据分析报告范文数据分析报告范文: 目录 第一章项目概述 此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。 第二章项目市场研究分析 此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。 第三章项目数据的采集分析 此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法 此章包括定性分析方法和定量分析方法。 第五章资产结构分析 此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。 第六章负债及所有者权益结构分析 此章包括项目负债及所有者权益结构的分析:短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。 第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。 第八章成本费用结构预测分析 此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。 第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析,现金周期、营业周期分析等。 第十一章盈利潜力分析 此章包括净资产收益率及变化状况分析,资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。 第十二章发展潜力分析 此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析 此章包括经济效益和经济评价指标分析等。 第十四章财务与敏感性分析 此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。 第十五章现金流量估算分析 此章包括全投资现金流量的分析和编制。

统计公差分析方法概述

统计公差分析方法概述 一.引言 公差设计问题可以分为两类:一类是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸和公差,确定装配后需要保证的封闭环公差;另一类是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸和公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法和统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环和组成环公差的分析方法称为统计公差法.本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二.Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC),也叫最差分析法,即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop:E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D(Max.)=(20+0.3)+(15+0.25)+(10+0.15)=45.7,出现在A、B、C偏上限之状况 D(Min.)=(20-0.3)+(15-0.25)+(10-0.2)=44.3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0.7适合拿来作设计吗? Worst Case Analysis缺陷: ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难; ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。 以上例Part A +Part B+ Part C,假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平,则每个部材的不良机率为1- 0.9973=0.0027;在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为:0.0027^3=0.000000019683。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三.统计公差分析法 ?由制造观点来看,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。?统计公差方法的思想是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析和计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造和生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的是『变异』值。

数据分析师的主要职责概述

数据分析师的主要职责概述 数据分析师负责挖掘并分析行业的现状及需求,负责研究市场竞争对手的产品,进行分析对比,提供产品策略和运营建议。下面是小编为您精心整理的数据分析师的主要职责概述。 数据分析师的主要职责概述1 职责: 1. 在网站数据和营销传播两个方向上提供多维数据分析服务,并根据数据分析结果提出业务策略建议; 2. 负责使用网站分析工具,对全站的流量进行统计、分析和监控,分析流量的****、关键词、访问深度,停留时间等维度,能得出相应的逻辑给出指导意见; 3. 根据网站的架构和逻辑,对分类页面和商品单页的用户行为进行统计分析,对站内搜索行为作分析统计,对品类,页面内容的改进做指导; 4. 对平台的用户行为路径做统计分析,设置转化目标和布局跟踪代码,实时监控转化漏斗的各个环节,并且提出相对应的优化意见;

5. 对平台用户的地域分布、年龄比例,性别比例,职业构成等进行统计和分析,给出相应的建议; 6. 对已经形成订单的客户和订单管理系统中收集来的数据做整理,按照相应的逻辑进行分类,并配合其他市场人员进行营销和推广; 7. 对各个推广平台的数据进行整理,统一优化整个系统的数据资源配合进行全渠道营销。 任职要求: 1. 两年以上媒体网站、电商网站、网络营销数据分析岗位相关工作经历,有电商平台工作经历优先考虑; 2. 熟悉Google Analytics 或者Omniture 按照电商网站的类目逻辑和转化路径漏斗逻辑来布局数据监控代码,并且测试数据的准确性,形成相关的报表; 3. 熟练使用各种办公软件,如PPT、EXCEL等,能独立撰写数据分析报告; 4. 熟悉电子商务网站的数据分析模型和用户数据分析模型,了解如何通过数据分析优化电商平台; 5. 精通至少一种数据分析/挖掘软件操作,如SAS,SPSS等;

统计分析方法与应用

統計分析方法與應用 一、緒論 統計品管 .以統計方法為基礎的品管技術稱為「統計品管」(,簡稱)。 統計分析在公共工程品管上之應用 .公共工程包括設計、進料、施工、驗收及使用五大步驟,因此公共工程之全面品管(,)和製造業一樣包括五大管制,每一階段之品質管制均可使用適當的統計方法,簡述如下: ()設計管制:訂定品質目標、設定材料與施工公差、工程可靠度分析等。 ()進料管制:隨機抽樣、管制圖製作等。 ()製程管制:訂定製程目標、隨機抽樣、檢驗結果分析、管制圖製作等。 ()驗收管制:設計抽驗計畫、抽樣檢驗等。 ()維護管制:相關因素迴歸分析、預測維護時機、工程可靠度分析等。 各品質管制階段之特性不同,所採用之統計方法亦有差異,本章著重於施工階段之品管,以介紹進料管制與製程管制兩項作業所常用到之統計方法為主。 二、隨機抽樣 隨機抽樣概述 .工程實務上,因為檢驗具破壞性或經濟上等之限制,很少能作檢驗(簡稱:全檢),而普遍採用抽樣檢驗(簡稱:抽檢)。抽樣分立意抽樣()與隨機抽樣()兩類。 ()立意抽樣:由抽樣者在母體()中主觀選定代表性樣本(),抽樣快速,但難免會因抽樣者之主觀或抽樣習慣而來之偏差,在統計品管上通常 不用立意抽樣。 ()隨機抽樣:以隨機方式由母體客觀選定樣本的方法,一般所用之「抽籤決定」即為一種隨機抽樣,統計學所指之抽樣蓋指隨機抽樣。現代 工程施工規範常規定以隨機抽樣選定樣本。但某些特殊情況可能不用 隨機抽樣,例如混凝土構造物之鑽心試驗,通常由有經驗之工程師選 定具代表性且安全之位置鑽取試樣。 隨機抽樣具以下特性: (1)母體中的每一個樣本單位被抽中機率相同。

(2)可由樣本大小( )控制抽樣誤差;抽愈多誤差愈小。 (3)樣本統計量可以不偏估計母體參數。 註:不偏估計( )指估計值比真值偏高與偏低之機會相等。 (4)抽驗過程客觀公平,檢驗結果較具說服力。 隨機數 .隨機數( )又稱「亂數」 .常用由、、…至共計一千個數所組成之三位隨機數。 .1 自製隨機數 .依序每三數組成一隨機數,並以小數表示: 註:萬一產生重號,捨棄後者再行抽取補足。 .2 查隨機數表 .使用時,先以適當隨機方法選定一起點,然後依序取出所需個數之隨機數(通常由左往右取)。 .3 以計算機產生隨機數 .()鍵啟動隨機數功能. 2.3.1 簡單隨機抽樣 .簡單隨機抽樣為最基本方法,但抽樣量大時作業不便,有時抽樣位置會局部集中,宜盡量避免採用。 2.3.2 分層抽樣 .分層抽樣法計算較麻煩,但可確保樣本分散到母體的各層,容易被接受,在抽樣量不多時最宜採用。 2.3.3 系統抽樣 .系統抽樣法最適於抽樣量很大之情況。但若母體成週期性變化,且變化週期恰為抽樣間距的倍數時,會發生嚴重偏差,不可採用。 三、數據整理 數據一覽表 .數據整理之第一步為將數據按品管需要適當分類將重要項目依時間順序登記製成

常用市场分析方法概述

市场分析方法概述 1. 分析方法概述 市场分析方法或者说分析工具,信息分析方法有以下12种: 1.数据分析基于公司已有的关于销售员,区域,客户,产品,时间的销售数据的分析。涉及产品,行业,区域三个维度,和饼图(现在的格局),趋势图(时间的变化),立方图(数量及增长)三种图形方式。通常进行整体和重点二级分析。 2. SWOT分析环境的优势,劣势,机会,威胁分析,是一种涉及四个维度的分析思路。 3. 波士顿矩阵分析产品组合的一种分析方法,有助于分析产品线的构成。 4. 4P分析经典的产品、价格、销售模式(渠道)、市场推广(促销)的四个方面的分析方法。 5. 4C分析站在客户角度的,客户,成本,便利,沟通的分析。 6. 产品生命周期分析判断产品所处的诞生、成长、成熟、衰退的不同阶段。 7. 目标市场STP,市场细分,目标市场,产品定位 8. 五力模型现有竞争者,潜在进入者,替代品,顾客,供应商 9. 战略群体分析这是对主要同行的一种分析。 10. 宏观环境分析经济,法律,政治,人文,科技 11. 微观环境分析行业,竞争者,下游客户,上游供应商,替代品,潜在进入者, 12. 专项分析涉及到具体的内容,如产品货期》供应链分析;产品价格》成本分析;产品质量》结构分析 2. 常用分析方法 五力模型,战略群体分析,宏观环境分析,微观环境分析是对环境的认识,这些分析方法偏理论性,是对企业所处环境的深入认识,是分析工作的底层信息基础,但是很难落实到真正的企业实践中。产品生命周期分析,从长远来看是有必要的,特别是在产品更新十分快的软件和电子行业。工业品领域在一定时间内(3-5年)产品的变化不大。专项分析的目的旨在专项问题,专项解决,并不是常规的分析方法。因而常用的有六种4P,4C,STP,数据分析,波士顿矩阵,SWOT。 4P分析包括产品(PRODUCT),价格(PRICE),渠道(PLACE),促销(PROMOTION),这是站在公司角度的分析。该分析起源于消费品行业,在自动化行业可以引申为产品组合,价值体系,销售模式,市场推广。 4C分析包括客户(CUSTOMER),成本(COST),便利(CONVENIENCE),沟通(COMMUNICATION)四个部分。这是站在客户角度上对市场的分析。

多元统计分析自己写

多元统计分析有哪些应用? 比较 关系 预测 分类 评价 各种应用对应的多元统计分析方法 比较:多元方差分析 关系:回归模型 预测:回归模型 分类:聚类分析与判别分析、回归模型 评价:主成分分析与因子分析 ?多元回归、logisitic回归、Cox回归、Poisson回归 多元统计分析方法主要内容 多元T检验、多元方差分析 ?Hotelling T2 ?multivariate analysis of variance (MANOV A) 多元线性回归(multivariate linear regression) logistic回归(logistic regression) Cox比例风险模型(Cox model) Poisson回归(Poisson regression) 聚类分析(cluster analysis) 判别分析(discriminant analysis) 主成分分析和因子分析 生存分析 本课程的要求 上机做练习,分析实际资料 学会看文献,判断统计分析的应用是否正确 统计软件SAS,或Stata, SPSS10.01 考试: 理论占30%,实验占70% 二、多元统计分析的基本概念 研究因素从广义的角度看,所有可以测量的变量都可以成为研究因素,比如:年 龄、性别、文化程度、人体的各种生物学特征和生理生化指标环境因素、心理因素等。狭义来看,研究因素是指可能与研究目的有关的影响因素 多元统计分析对多变量样本的要求 ①分布:多元正态分布、相互独立、多元方差齐 ②样本含量 目前尚没有多元分析的样本含量估计方法,一般认为样本含量应超过研究因素5-10倍以上即可。 数值变量→分类成有序分类变量 哑变量的数量=K-1(K为分类数)

市场调研方案分析报告

市场调研(市场研究部) 抽样系统培训资料

2003年 目录 一抽样概述 1、抽样定义 (3) 2、抽样作用 (3) 3、抽样原则 (3) 4、抽样误差 (3) 5、几个基本概念 (3) 6、抽样步骤 (3) 二抽样前期工作 1、抽样准备 (4) 2、应答策略 (4) 三实地抽样 1、抽样方法 (5) 2、注意事项 (5) 3、填表画图要求 (7) 4、交表要求 (7) 四项目管理 1、前期准备 (8) 2、实施流程 (8) 3、后期工作 (9)

五日常管理 1、样本库的建立与完善 (10) 2、抽样的后勤管理 (10) 六抽样种类 1、异地抽样 (11) 2、办公室抽样 (11) 3、农村抽样 (12) 4、居委抽样 (12) 第一部分抽样概述 抽样定义 在指定的范围内选取一起点,以一定间隔,以右手原则抽取居民户。 抽样作用 1、用少量样本反映总体情况,使研究具有代表性。 2、访问员可以按照指定的居民户进行访问。 抽样原则 1、客观性原则:样本确定不以主观意志为转移。 2、连续性原则:整个区域上的行走路线都是不间断的连续。 3、机会均等原则:任和样本者均有机会被抽到。 抽样误差 误差是固有的,只能减少。误差越大,调查研究的准确性越差,从而导致企业得到错误信息。 几个基本概念 1、居委――抽样的基本单位。(用于确定抽样的具体范围) 2、样本――抽样对象。 3、间隔――样本间相隔的户数 4、抽样数――所要抽取的样本数目。

5、等距抽样――根据一定的间隔在抽样范围内抽取要进行访问 的地址。 6、全面抽样――即普查,在整个抽样范围内,一个不漏的逐一 抽取可进行访问的地址。 抽样步骤 1、明确抽样的居委(地段)及方法。包括居委总户数,抽样 的间隔。 2、实施抽样。实地抽样,按要求填写抽样表,并画出详细的 路线行走图。 3、交表。按督导要求时间交回《抽样地址登记表》和《入户情 况登记表》,及《行走路线图》。 第二部分抽样前期工作 抽样准备 1、听取内容:居委地址与范围;抽样数;间隔数;交表时间。 2、访问工具:有效证件;胸卡;白纸(画行走路线图);笔; 手表;地址表。 应答策略 如果在访问过程中遇到盘问,可按照如下原则回答。 1、你们公司是干什么的? 答:我们公司的工作就是收集消费者的意见,并将它们反馈给厂家, 使厂家能生产更好的产品给消费者使用。 2、想了解什么问题? 答:我们只想了解一下消费者的购买习惯以及他们对某些产品的意

数学建模多元统计分析

实验报告 一、实验名称 多元统计分析作业题。 二、实验目的 (一)了解并掌握主成分分析与因子分析的基本原理和简单解法。 (二)学会使用matlab编写程序进行因子分析,求得特征值、特征向量、载荷矩阵等值。(三)学会使用排序、元胞数组、图像表示最后的结果,使结果更加直观。 三、实验内容与要求

四、实验原理与步骤 (一)第一题: 1、实验原理: 因子分析简介: (1) 1.1 基本因子分析模型 设p维总体x=(x1,x2,....,xp)'的均值为u=(u1,u2,....,u3)',因子分析的一般模型为 x1=u1+a11f1+a12f2+........+a1mfm+ε 1 x2=u2+a21f1+a22f2+........+a2mfm+ε 2 ......... xp=up+ap1f1+fp2f2+..........+apmfm+εp 其中,f1,f2,.....,fm为m个公共因子;εi是变量xi(i=1,2,.....,p)所独有的特殊因子,他们都是不可观测的隐变量。称aij(i=1,2,.....,p;j=1,2,.....,m)为变量xi的公共因子fi上的载荷,它反映了公共因子对变量的重要程度,对解释公共因子具有重要的作用。上式可以写为矩阵形式 x=u+Af+ε

其中A=(aij)pxm 称为因子载荷矩阵;f=(f1,f2,....,fm)'为公共因子向量;ε=(ε1,ε2,.....εp)称为特殊因子向量 (2) 1.2 共性方差与特殊方差 xi的方差var(xi)由两部分组成,一个是公共因子对xi方差的贡献,称为共性方差;一个是特殊因子对xi方差的贡献,称为特殊方差。每个原始变量的方差都被分成了共性方差和特殊方差两部分。 (3) 1.3 因子旋转 因子分析的主要目的是对公共因子给出符合实际意义的合理解释,解释的依据就是因子载荷阵的个列元素的取值。当因子载荷阵某一列上各元素的绝对值差距较大时,并且绝对值大的元素较少时,则该公共因子就易于解释,反之,公共因子的解释就比较困难。此时可以考虑对因子和因子载荷进行旋转(例如正交旋转),使得旋转后的因子载荷阵的各列元素的绝对值尽可能量两极分化,这样就使得因子的解释变得容易。 因子旋转方法有正交旋转和斜交旋转两种,这里只介绍一种普遍使用的正交旋转法:最大方差旋转。这种旋转方法的目的是使因子载荷阵每列上的各元素的绝对值(或平方值)尽可能地向两极分化,即少数元素的绝对值(或平方值)取尽可能大的值,而其他元素尽量接近于0. (4) 1.4 因子得分 在对公共因子做出合理解释后,有时还需要求出各观测所对应的各个公共因子的得分,就比如我们知道某个女孩是一个美女,可能很多人更关心该给她的脸蛋、身材等各打多少分,常用的求因子得分的方法有加权最小二乘法和回归法。 注意:因子载荷矩阵和得分矩阵的区别: 因子载荷矩阵是各个原始变量的因子表达式的系数,表达提取的公因子对原始变量的影响程度。因子得分矩阵表示各项指标变量与提取的公因子之间的关系,在某一公因子上得分高,表明该指标与该公因子之间关系越密切。简单说,通过因子载荷矩阵可以得到原始指标变量的线性组合,如X1=a11*F1+a12*F2+a13*F3,其中X1为指标变量1,a11、a12、a13分别为与变量X1在同一行的因子载荷,F1、F2、F3分别为提取的公因子;通过因子得分矩阵可以得到公因子的线性组合,如F1=a11*X1+a21*X2+a31*X3,字母代表的意义同上。 (5) 1.5 因子分析中的Heywood(海伍德)现象 如果x的各个分量都已经标准化了,则其方差=1。即共性方差与特殊方差的和为1。也就是说共性方差与特殊方差均大于0,并且小于1。但在实际进行参数估计的时候,共性方差

多元统计分析对应分析

多元统计分析对应分析

学生实验报告 学院:统计学院 课程名称:多元统计分析 专业班级:统计123班 姓名:叶常青 学号: 0124253

学生实验报告 学生姓名叶常青学号0124253 同组人 实验项目对应分析的上机操作 □必修□选修□演示性实验□验证性实验□操作性实验□综合性实验实验地点实验仪器台号 指导教师李燕辉实验日期及节次 一、实验目的及要求: 目的熟悉和掌握对应分析的原理和上机操作方法 内容及要求本次操作就父母与孩子的受教

育程度的关系进行对应分析,分别对父亲与孩子和母亲与孩子的受教育程度做对应分析,最后再对输出结果进行详细的分析。 二、仪器用具: 仪器名称 规格/型号 数 量 备注 计算机 1 有网络环境 SPSS 软件 1 三、实验方法与步骤: 打开GSS93 subset .sav 数据,对变量Degree 与变量padeg 和madeg 进行对应分析,依次选择 分析→降维 …进入 对应分析 对话框,进行进行如下设置, 便可输出想要的数据的:

四、实验结果与数据处理: 按照上述方法和步骤得出以下输出结果. 对父亲受教育程度与孩子受教育程度的关系进行分析如下: 表1 对应表 Father' s Highest Degree R's Highest Degree Le ss than HS Hi gh school Jun ior college B achel or G radua te 有 效边 际 LT High School 15 6 30 8 29 4 5 2 5 5 63

High School 27 24 8 34 7 9 3 7 4 25 Junior College 1 11 2 8 3 2 5 Bachelo r 6 43 7 4 7 1 8 1 21 Graduat e 3 22 3 2 7 1 6 7 1 有效边际 19 3 63 2 75 2 06 9 9 1 205 表2 摘要 维数奇 异值 惯 量 卡 方 S ig. 惯量 比例 置信 奇异值 解 释 累 积 标 准差 相 关 2 1 . 400 . 160 . 846 . 846 . 025 . 256 2 . 164 . 027 . 142 . 988 . 026

统计公差分析方法概述

统计公差分析方法概述 一、引言 公差设计问题可以分为两类:一类就是公差分析(Tolerance Analysis ,又称正计算) ,即已知组成环的尺寸与公差,确定装配后需要保证的封闭环公差;另一类就是公差分配(Tolerance Allocation ,又称反计算) ,即已知装配尺寸与公差,求解组成环的经济合理公差。 公差分析的方法有极值法与统计公差方法两类,根据分布特性进行封闭环与组成环公差的分析方法称为统计公差法、本文主要探讨统计公差法在单轴向(One Dimension)尺寸堆叠中的应用。 二、Worst Case Analysis 极值法(Worst Case ,WC),也叫最差分析法,即合成后的公差范围会包括到每个零件的最极端尺寸,无论每个零件的尺寸在其公差范围内如何变化,都会100% 落入合成后的公差范围内。 <例>Vector loop:E=A+B+C,根据worst case analysis可得 D(Max、)=(20+0、3)+(15+0、25)+(10+0、15)=45、7,出现在A、B、C偏上限之状况 D(Min、)=(20-0、3)+(15-0、25)+(10-0、2)=44、3,出现在A,B、C偏下限之状况 45±0、7适合拿来作设计不? Worst Case Analysis缺陷: ?设计Gap往往要留很大,根本没有足够的设计空间,同时也可能造成组装困难; ?公差分配时,使组成环公差减小,零件加工精度要求提高,制造成本增加。 以上例Part A +Part B+ Part C,假设A、B、C三个部材,相对于公差规格都有3σ的制程能力水平,则每个部材的不良机率为1-0、9973=0、0027;在组装完毕后所有零件都有缺陷的机率为:0、0027^3=0、3。这表明几个或者多个零件在装配时,同一部件的各组成环,恰好都就是接近极限尺寸的情况非常罕见。 三、统计公差分析法 ?由制造观点来瞧,零件尺寸之误差来自于制程之变异,此变异往往呈现统计分布的型态,因此设计的公差规格常被视为统计型态。?统计公差方法的思想就是考虑零件在机械加工过程中尺寸误差的实际分布,运用概率统计理论进行公差分析与计算,不要求装配过程中100 %的成功率(零件的100 %互换) ,要求在保证一定装配成功率的前提下,适当放大组成环的公差,降低零件(组成环) 加工精度,从而减小制造与生产成本。 ?在多群数据的线性叠加运算中,可以进行叠加的就是『变异』值。

第一章证券投资分析概述

第一章证券投资分析概述 【考点一】证券投资分析的含义及目标 一、证券投资的含义 证券投资是指投资者(法人或自然人) 购买股票、债券、基金等有价证券以及这些有价证券的衍生产品,以获取红利、利息及资本利得的投资行为和投资过程。 二、证券投资分析的含义证券投资分析是指人们通过各种专业分析方法,对影响证券价值或价格的各种信息进行综合分析以判断证券价值或价格及其变动的行为,是证券投资过程中不可或缺的一个重要环节。 三、证券投资分析的目标 1.实现投资决策的科学性进行证券投资分析是投资者正确认知证券风险性、收益性、流动性和时间性的有效途径,是投资者科学决策的基础。因此,进行证券投资分析有利于减少投资决策的盲目性,从而提高投资决策的科学性。 2.实现证券投资净效用最大化 证券投资的理想结果是证券投资净效用( 即收益带来的正效用与风险带来的负效用的权衡) 最大化。因此,在风险既定的条件下投资收益率最大化和在收益率既定的条件下风险最小化是证券投资的两大具体目标。 【考点二】证券投资分析理论的发展与演化 一、证券投资分析理论证券投资分析理论是围绕证券价格变化特征、证券估值、证券投资收益预测和风险控制而发展起来的一套理论体系。 二、早期的投资理论早期的投资理论涉及的主要人物包括: 1 ?被称为会计学之父”的是意大利数学家卢卡帕乔利。 2?第一次编制了生命表”对死亡率与人口寿命做了分析的是英国统计学家约翰格兰特。 3?提出了代表性个人”的概念的是近代统计学之父”凯特勒。 4?提出最小可觉差与标准刺激之比为常数的所谓韦伯定律”的是德国心理学家韦伯。 5 ?提出心理感受与刺激之比为常数的所谓费希纳定律”的是费希纳。 6?提出有界效用函数的概念的是奥地利数学家K.门格尔。 7。将“风险”和“不确定性”进行区分,并认为“不确定性”是企业利润的来源的是芝加哥学派创始人弗兰克奈特。 &提出正常的反向市场”的是英国经济学家约翰梅纳德凯恩斯。 9?被称为价值投资之父”的是格雷厄姆。 10.提出股利贴现模型(DDM)的是威廉姆斯。 三、经典投资理论 1 ?现代资产组合理论 (1)资产组合选择理论。 (2)分离定律。 (3)市场模型。 (4)资本资产定价模型。 (5)套利定价理论与多因素模型。 2.证券市场的竞争性均衡理论。 3.资本结构理论。 4.随机游走与有效市场理论 (1)奥斯本提出了随机漫步理论。

课后习题模块一电商数据分析概述

(课后习题)模块一电商数据分析概述 16. 简答题(分值:5分) 电子商务数据分析指标分类请将以下运营类指标按照不同细分类别进行归类,填入表1-2中 参考答案:客户指标:活跃客户数、客户留存率、客户回购率; 推广指标:跳失率、转化率、展现量、点击量、访客数、访客量; 销售指标:销售量、投资回报率、滞销率、动销率、件单价、客单价、订单退货率、销售利润率; 供应链指标:订单响应时长、库存周转率、平均配送成本。 17. 简答题(分值:10分) 电子商务数据分析指标的理解与计算在电子商务运营过程中,当买家在访问过程中产生疑问,会通过通讯工具(如阿里旺旺)与客服交流。如果客服解决了买家的相关问题,有一部分买家就会选择购买商品。在此过程中,客服的响应速度、咨询转化率会影响整个电商平台的销售额。 (1)咨询转化率除了影响电商平台的销售额外,还在哪些方面对电商平台有影响? 参考答案:(1)咨询转化率主要还会影响店铺DSR评分和品牌口碑。 18. 简答题(分值:10分)

(2)请根据表1-3的数据,完成该网店各时期的旺旺咨询转化率的计算。(注:旺旺咨询转化率是指通过阿里旺旺咨询客服成交的人数与咨询总人数的比值。旺旺咨询率=(旺旺咨询人数÷访客数)×100% 旺旺咨询转化率=(旺旺咨询成交人数÷旺旺咨询总人数)×100% ); (3)结合以上数据,总结一下访问深度和咨询率、咨询转化率之间的关系? 参考答案:(2)要计算旺旺咨询转化率,需要先计算旺旺咨询人数,由旺旺咨询率计算公式可知,旺旺咨询人数=旺旺咨询率×访客数,结果依次是221,161,103,169,计算出旺旺咨询人数后,完成旺旺咨询转化率的计算。 旺旺咨询转化率从上至下依次为: 15.84%、13.04%、12.62%、13.03%。 (3)访问深度越深,通常咨询率越高,咨询率越高,通常咨询转化率越高。 (课后习题)模块二基础数据采集 16. 简答题(分值:25分) 下图为某天猫店铺的推广数据,其中包含展现量、花费、点击量、点击率、成交额、投入产出比等数据,试从分析推广效果的角度制作数据采集表。

多元统计分析重点归纳.归纳.docx

多元统计分析重点宿舍版 第一讲:多元统计方法及应用;多元统计方法分类(按变量、模型、因变量等) 多元统计分析应用 选择题:①数据或结构性简化运用的方法有:多元回归分析,聚类分析,主成分分析,因子分析 ②分类和组合运用的方法有:判别分析,聚类分析,主成分分析 ③变量之间的相关关系运用的方法有:多元回归,主成分分析,因子分析, ④预测与决策运用的方法有:多元回归,判别分析,聚类分析 ⑤横贯数据:{因果模型(因变量数):多元回归,判别分析相依模型(变量测度):因子分析,聚类分析 多元统计分析方法 选择题:①多元统计方法的分类:1)按测量数据的来源分为:横贯数据(同一时间不同案例的观测数据),纵观数据(同样案例在不同时间的多次观测数据) 2)按变量的测度等级(数据类型)分为:类别(非测量型)变量,数值型(测量型)变量 3)按分析模型的属性分为:因果模型,相依模型 4)按模型中因变量的数量分为:单因变量模型,多因变量模型,多层因果模型 第二讲:计算均值、协差阵、相关阵;相互独立性 第三讲:主成分定义、应用及基本思想,主成分性质,主成分分析步骤 主成分定义:何谓主成分分析 就是将原来的多个指标(变量)线性组合成几个新的相互无关的综合指标(主成分),并使新的综合指标尽可能多地反映原来的指标信息。 主成分分析的应用 :(1)数据的压缩、结构的简化;(2)样品的综合评价,排序 主成分分析概述——思想:①(1)把给定的一组变量X1,X2,…XP ,通过线性变换,转换为一组不相关的变量Y1,Y2,…YP 。(2)在这种变换中,保持变量的总方差(X1,X2,…Xp 的方差之和)不变,同时,使Y1具有最大方差,称为第一主成分;Y2具有次大方差,称为第二主成分。依次类推,原来有P 个变量,就可以转换出P 个主

市场分析报告方法..

市场分析方法 1.分析方法概述 市场分析方法或者说分析工具,信息分析方法有以下12种: 1.数据分析基于公司已有的关于销售员,区域,客户,产品,时间的销 售数据的分析。涉及产品,行业,区域三个维度,和饼图(现在的格局), 趋势图(时间的变化),立方图(数量及增长)三种图形方式。通常进行 整体和重点二级分析。 2.SWOT分析环境的优势,劣势,机会,威胁分析,是一种涉及四个维度 的分析思路。 3.波士顿矩阵分析产品组合的一种分析方法,有助于分析产品线的构成。 4.4P分析经典的产品、价格、销售模式(渠道)、市场推广(促销)的 四个方面的分析方法。 5.4C分析站在客户角度的,客户,成本,便利,沟通的分析。 6.产品生命周期分析判断产品所处的诞生、成长、成熟、衰退的不同阶 段。 7.目标市场 STP,市场细分,目标市场,产品定位 8.五力模型现有竞争者,潜在进入者,替代品,顾客,供应商 9.战略群体分析这是对主要同行的一种分析。 10.宏观环境分析经济,法律,政治,人文,科技 11.微观环境分析行业,竞争者,下游客户,上游供应商,替代品, 潜在进入者, 12.专项分析涉及到具体的内容,如产品货期》供应链分析;产品价 格》成本分析;产品质量》结构分析 2.常用分析方法 五力模型,战略群体分析,宏观环境分析,微观环境分析是对环境的认识,这些分析方法偏理论性,是对企业所处环境的深入认识,是分析工作的底层信息基础,但是很难落实到真正的企业实践中。 产品生命周期分析,从长远来看是有必要的,特别是在产品更新十分快的软件和电子行业。工业品领域在一定时间内(3-5年)产品的变化不大。 专项分析的目的旨在专项问题,专项解决,并不是常规的分析方法。 因而常用的有六种4P,4C,STP,数据分析,波士顿矩阵,SWOT。 4P分析包括产品(PRODUCT),价格(PRICE),渠道(PLACE),促销(PROMOTION),这是站在公司角度的分析。该分析起源于消费品行业,在自动化行业可以引申为产品组合,价值体系,销售模式,市场推广。 4C分析包括客户(CUSTOMER),成本(COST),便利(CONVENIENCE),沟通(COMMUNICATION)四个部分。这是站在客户角度上对市场的分析。 STP分析包括市场细分(Segmentation)、目标市场(Targeting) 、定位(Positioning),这是针对客户的市场定位。 数据分析是源自于公司销售数据的分析,是最理性的市场信息。包括三种图:饼图(格局),折线图(趋势),立方图(同期);三级细分:整体,重点,特殊;三方面:产品,行业,地区。 波士顿矩阵包括销售增长率和市场占有率两个维度,形成了“问号(?)”、“明星(★)”、“现金牛(¥)”、“瘦狗(×)”四个象限。这是对公司的业务板

生物统计学 第九章 多元统计分析

第九章多元统计分析简介 多元统计分析主要研究多个变量之间的关系以及具有这些变量的个体之间的关系。无论是自然科学还是社会科学,无论是理论研究还是应用决策,多元统计分析都有较广泛的应用。近年来,随着计算机的普及和广泛应用,多元统计分析的应用越来越广泛,越来越深入。生物学研究中,有许多问题要考虑样本与样本之间的关系、性状与性状之间的关系,也要考虑样本与性状之间的关系,为了能够正确处理这些错综复杂的关系,就需要借助于多元统计分析方法来解决这些问题。 从应用的观点看,多元统计分析就是要研究多个变量之间的关系,但哪些问题才是多元统计的内容,并无严格的界限。一般认为,典型的多元统计分析主要可以归结为两类问题:第一类是决定某一样本的归属问题:根据某样品的多个性状(特征)判定其所属的总体。如判别分析、聚类分析即属于此类内容。第二类问题是设法降低变量维数,同时将变量变为独立变量,以便更好地说明多变量之间的关系。主成分分析、因子分析和典型相关分析均属于此类问题。此外,多因素方差分析、多元回归与多元相关分析和时间序列分析,均是研究一个变量和多个变量之间的关系的,也是多元统计分析的内容。 第一节聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法,聚类分析方法比较粗糙,但由于这种方法能解决许多实际问题,应用比较方便,因此越来越受到人们的重视。近年来聚类分析发展较快,内容也越来越多。常见的有系统聚类、模糊聚类、灰色聚类、信息聚类、图论聚类、动态聚类、最优分割、概率聚类等方法,本节重点介绍系统聚类法。 系统聚类法是目前应用较多的聚类分析方法,这种聚类方法从一批样本的多个观测指标(变量)中,找出能度量样本之间相似程度的统计数,构成一个相似矩阵,在此基础上计算出样本(或变量)之间或样本组合之间的相似程度或距离,按相似程度或距离大小将样本(或变量)逐一归类,关系密切的归类聚集到一个小分类单位,关系疏远的聚集到一个大的分类单位,直到把所有样本(或变量)都聚集完毕,形成一个亲疏关系谱系图,直观地显示分类对象的差异和联系。 第二节判别分析(Discriminant Analysis) 判别分析是多元统计分析中较为成熟的一类分类方法,它是根据两个或多个总体的观测结果,按照一定的判别准则和相应的判别函数,来判断某一样本属于哪一类总体。判别分析的内容很多,常见的有距离判别、贝叶斯判别、费歇判别、逐步判别、序贯判别等方法。 第三节主成分分析(Principal components analysis)

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