多元统计分析方法在商业企业中的应用_党玮
多元统计分析方法的介绍与应用场景
多元统计分析方法的介绍与应用场景多元统计分析是指同时考察两个或两个以上变量之间关系的一种统计方法。
它可以帮助我们理解不同变量之间的关系，并从中获得有意义的结论。
在实际应用中，多元统计分析方法被广泛用于数据分析、预测、模型建立等领域。
本文将介绍几种常见的多元统计分析方法，并探讨它们的应用场景。
一、主成分分析主成分分析（PCA）是一种常见的降维技术，它通过线性变换将高维数据转化为低维表示，同时保留原始数据的关键信息。
主成分分析可以剔除数据中的冗余信息，减少数据维度，从而提高模型的拟合效果。
主成分分析的应用场景非常广泛，比如金融领域的投资组合优化、图像处理中的人脸识别等。
二、聚类分析聚类分析是一种将相似对象归类到同一个簇的方法。
它通过计算样本之间的相似性来确定彼此之间的关系。
聚类分析可以帮助我们理解数据中的内在结构，并发现其中的模式和规律。
聚类分析的应用场景包括市场细分、社交网络分析等。
三、判别分析判别分析是一种有监督学习方法，其目标是找到能够将不同类别样本尽可能分开的投影方向。
判别分析可以帮助我们研究不同类别之间的差异，识别出重要的特征变量，并用于分类和预测。
判别分析的应用场景包括医学诊断、客户流失预测等。
四、回归分析回归分析是一种研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
通过建立数学模型，回归分析可以预测因变量的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。
回归分析的应用场景非常广泛，比如经济学中的经济增长预测、市场调研中的销量预测等。
五、因子分析因子分析是一种探索性的数据降维方法，它可以帮助我们识别出隐藏在观测变量背后的潜在因子。
通过因子分析，我们可以压缩数据维度，提高模型拟合效果，并从中提取出对原始数据解释最好的因子。
因子分析的应用场景包括心理学中的人格分析、市场调研中的消费者偏好分析等。
综上所述，多元统计分析方法在实际应用中发挥着重要的作用。
通过合理地选择和应用这些方法，我们可以从数据中提取有意义的信息，解决实际问题，并做出科学的决策。
多元统计分析在企业经济效益评价中的应用
多元统计分析在企业经济效益评价中的应用【摘要】本文主要探讨了多元统计分析在企业经济效益评价中的应用。
首先介绍了多元统计分析的基本概念和方法，然后分析了企业经济效益评价的重要性。
接着详细讨论了多元统计分析在企业经济效益评价中的具体应用，通过案例分析展示了其实际操作过程和效果。
最后总结了多元统计分析对企业经济效益评价的启示，并展望了未来研究方向。
本文旨在为企业提供一种新的评价方法，帮助他们更准确地评估经济效益，做出更合理的决策，提升企业的竞争力和盈利能力。
通过本文的研究，可以为企业经济效益评价提供更多的思路和方法，为企业的发展提供有力支持。
【关键词】多元统计分析、企业经济效益评价、研究背景、研究意义、研究内容、基本概念、方法、重要性、应用、案例分析、启示、展望1. 引言1.1 研究背景企业经济效益评价是企业管理中一个重要的环节，通过对企业经济效益进行评价，可以帮助企业了解自身的经营状况，及时调整经营策略，提高经济效益。
随着市场竞争日益激烈，企业需要借助多元统计分析的方法对经济效益进行更全面、准确的评价，以提升企业竞争力。
在过去的研究中，多元统计分析在企业经济效益评价中的应用逐渐受到重视。
通过多元统计分析，研究人员可以综合考虑多方面的因素，如市场环境、企业规模、产品定位等，来评价企业的经济效益。
利用多元统计分析的方法进行企业经济效益评价，可以更加客观科学地评估企业的经济状况，为企业的发展提供重要的参考依据。
本文旨在探讨多元统计分析在企业经济效益评价中的应用，并通过案例分析来验证其有效性。
通过对相关理论和方法的剖析，可以为企业经济效益评价提供更加科学、准确的评价方法，为企业的发展提供有益的启示。
1.2 研究意义多元统计分析可以帮助企业在众多指标中找到关键影响经济效益的因素，为企业管理者提供准确的决策支持。
多元统计分析还可以通过建立预测模型，对企业未来的经济效益进行预测和规划，为企业的长期发展提供参考。
多元统计分析在企业经济效益评价中的应用还可以促进企业内部各部门之间的协作与沟通，实现资源的优化配置和效益的最大化。
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用
多元统计分析是一种抽象、数学化的统计分析方法，一般应用于数据变量间的相关性研究、数据降维和数据聚类等领域。
在企业经济效益评价中，多元统计分析可以帮助企业定量评估各种因素对企业经济效益的影响程度，从而为企业提供科学的决策依据。
具体运用方面，多元统计分析可以运用于以下几个方面：
1. 经济模型构建
多元统计分析可以用来构建企业经济模型，通过建立变量之间的关系模型，让企业管理者更加清楚地了解企业内部各项经济指标之间的相互关系，从而可以针对性地采取措施进行调整和改进。
例如可以建立利润、产值、销售数量等指标之间的关系模型，让管理者在掌握数据的基础上可以更好的调整销售策略、产品定价等方向，从而提高企业经济效益。
2. 因子分析
多元统计分析还可以运用因子分析的方法，对于影响企业经济效益的各个因素进行筛选，并且将这些因素根据建立的模型统一归纳为若干个维度，方便企业进行各种决策。
例如可以将销售额、成本、利润等因素划分为企业规模、生产技术、销售市场等维度，帮助企业了解哪些维度可以进行控制和优化。
3. 聚类分析
多元统计分析还可以运用聚类分析的方法，对于企业内部的各个经济指标进行聚类分析，找出相似的指标，并将相似的指标划分到一类中，以便更好地进行管理和监督。
例如可以对企业内部生产的产品进行聚类分析，找出相似的产品，并更好地开展研发和销售活动。
总之，多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用是很广泛的，可以帮助企业管理者更好地进行决策，提高企业经济效益。
但需要注意的是，多元统计分析一定要建立在充分的数据基础上，建模过程具有可解释性，否则将得到错误结论。
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用1. 引言1.1 背景介绍企业经济效益评价是企业管理中非常重要的一个环节。
随着市场竞争的加剧和经济环境的复杂变化，企业需要通过科学的方法来评估自身的经济效益，及时调整经营策略，保持竞争优势。
传统的经济效益评价方法往往只能从单一维度对企业进行评估，很难全面、准确地反映企业的真实情况。
如何运用先进的多元统计分析方法对企业经济效益进行全面评价，成为了当前企业管理中的一个热门话题。
在信息化时代，企业所拥有的数据量不断增加，多元统计分析方法能够更好地挖掘出这些数据中的有用信息，帮助企业管理者更好地了解企业经济运行的状况。
多元统计分析方法可以从多个角度对企业的经济效益进行评价，包括主成分分析、聚类分析和相关性分析等。
通过这些方法，企业可以更加全面地了解自身的经济状况，为经营决策提供更准确的参考依据。
多元统计分析在企业经济效益评价中具有重要的意义和作用，对于企业的可持续发展具有重要意义。
本文旨在深入探讨多元统计分析方法在企业经济效益评价中的具体运用，为企业管理者提供参考和借鉴。
1.2 研究意义多元统计分析可以通过综合考虑多个变量之间的相互关系，为企业提供更全面的数据分析结果。
传统的单变量分析可能无法全面地反映出各种变量之间的复杂关系，而多元统计分析可以通过多个变量之间的相互作用，揭示出更深层次的规律，为企业提供更全面的数据支持。
多元统计分析能够帮助企业更准确地评估经济效益，发现影响企业经济效益的关键因素。
通过对各种变量之间的相关性进行分析，多元统计方法可以找出影响企业经济效益的关键因素，为企业提供优化管理和决策的建议。
研究多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用，不仅可以提升企业经济效益评价的科学性和准确性，还能为企业管理决策提供更有力的支持，具有重要的理论和实践意义。
1.3 研究目的研究目的是通过对多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用进行深入探讨，从而揭示其在企业管理决策中的重要作用和价值。
多元统计分析在企业经济效益评价中的应用
多元统计分析在企业经济效益评价中的应用引言随着市场竞争的日益激烈，企业需要对其经济效益进行全面评估，以便更好地制定经营策略和决策。
传统的统计分析方法往往只能提供局部的数据分析结果，难以全面评估企业的经济效益。
而多元统计分析方法的应用，则能够帮助企业全面了解其经济状况，发现潜在的问题和改进空间。
本文将介绍多元统计分析在企业经济效益评价中的应用，并对其优势进行探讨。
多元统计分析概述多元统计分析是统计学中的一种分析方法，它可以对多个变量之间的关系进行综合评估。
常用的多元统计分析方法包括：主成分分析、因子分析、聚类分析、回归分析等。
这些方法可以帮助提取数据中的主要信息和隐藏规律，并找出变量之间的关联性。
多元统计分析在企业经济效益评价中的应用主成分分析主成分分析是一种可以将多个相关变量转化为少数几个无关变量的方法。
在企业经济效益评价中，主成分分析可以帮助企业管理者找到对经济效益影响最大的变量，从而优化经营决策。
例如，一个企业可能需要评估其产品销售的经济效益，主成分分析可以帮助确定哪些因素对销售额有重要影响，如市场需求、产品定价、品牌知名度等等。
因子分析因子分析是一种可以将多个相关变量归纳为几个潜在因子的方法。
在企业经济效益评价中，因子分析可以帮助企业管理者了解各个变量对经济效益的贡献程度，并找出影响经济效益的关键因素。
例如，一个企业可能想了解员工满意度、产品质量、客户忠诚度等因素对经济效益的影响程度，因子分析可以帮助筛选出最重要的因素，并进行权重分配。
聚类分析聚类分析是一种可以将多个样本按照一定的规则分组的方法。
在企业经济效益评价中，聚类分析可以帮助企业管理者将客户、供应商或者部门等不同的实体进行分类，以便更好地进行经济效益评估。
例如，一个企业可能需要对其客户进行分类，以便分析各类客户的经济效益，并制定相应的营销策略。
回归分析回归分析是一种可以用来探索变量之间关系的方法。
在企业经济效益评价中，回归分析可以帮助企业管理者了解不同变量对经济效益的影响程度，并预测未来的经济效益。
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用多元统计分析是一种运用多个变量和多个统计方法来分析数据的统计分析方法。
在企业经济效益评价中，多元统计分析能够帮助企业更全面地了解和评估其经济效益，并提供决策支持和改进建议。
1. 回归分析：通过回归分析可以确定不同经济因素对企业经济效益的影响程度。
可以通过回归分析来评估销售额与广告投入、市场份额和产品定价之间的关系，从而为企业提供合理的广告投入和产品定价建议。
2. 聚类分析：聚类分析可以将企业客户或市场细分为不同的群体，并对不同群体的经济效益进行比较。
通过聚类分析，企业可以更好地了解其不同类型客户的需求和购买行为，针对性地制定市场营销策略，提高经济效益。
3. 主成分分析：主成分分析可以从原始数据中提取主要的经济效益相关变量，简化数据分析过程并降低变量之间的相关性。
通过主成分分析，企业可以更好地理解不同变量之间的关系，识别出最能够解释经济效益的关键因素。
4. 相关分析：相关分析可以评估不同变量之间的相关性，帮助企业找到与经济效益密切相关的因素，并进一步研究其影响机制。
可以通过相关分析来评估员工满意度和生产效率之间的关系，指导企业提高员工绩效和生产效率。
5. 判别分析：判别分析可以根据一系列自变量判别不同结果的类别，并判断不同自变量对经济效益的影响程度。
可以通过判别分析来判断不同市场营销策略对产品销量的影响，为企业提供更好地决策支持。
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用，可以帮助企业更全面地了解和评估其经济效益，识别关键因素，优化决策，提高经济效益。
多元统计分析可以提供客观的数据支持，减少主观因素的干扰，提高决策的科学性和准确性。
在企业经济效益评价中的运用具有重要的意义和价值。
财务分析中多元统计分析的应用
财务分析中多元统计分析的应用财务分析是一个企业管理中极其重要的环节，通过对企业的财务数据进行分析研究，为企业的经营管理提供决策支持。
在财务分析中，多元统计分析是较为常见的一种分析方法，它能够帮助企业更清晰地了解企业中不同财务数据之间的关系，更好地理解企业的财务状况，同时还能为企业提供更准确的预测分析，提升企业的竞争力。
一、多元统计分析的基本概念多元统计分析是通过对多个变量之间的关系进行分析，来了解各个变量之间的相关关系。
在财务分析中，多元统计分析可以用来了解企业中不同财务数据之间的相关性，例如企业的营收、利润、资产、负债、股东权益等数据。
通过对多个变量间的关系进行分析，我们可以更好地理解企业的财务状况以及财务指标之间的因果关系，从而有助于企业进行决策和规划。
二、多元统计分析的应用1. 财务报表分析财务报表是企业的重要财务信息来源，通过对财务报表进行多元统计分析，可以更好地了解不同财务指标之间的关系。
例如，通过对财务报表中的收入、成本、利润等指标进行多元统计分析，可以了解到利润与收入、成本之间的关系。
同时，还可以通过对资产、负债、股东权益等指标的多元统计分析，了解企业的资产结构、负债结构和股东权益结构的分布情况。
2. 经营决策分析多元统计分析可以用来帮助企业进行经营决策。
例如，通过对企业的财务数据进行多元统计分析，可以找出不同财务指标之间的因果关系，从而可以为企业的决策提供更加准确的依据。
例如，通过对企业营收、成本、利润等数据的多元统计分析，可以找出哪些因素对企业利润的变化有着重要的影响，从而在决策中更加注重这些因素。
3. 预测分析通过对财务数据的多元统计分析，还可以为企业提供更准确的预测分析。
例如，通过对过去的财务数据进行多元统计分析，可以找出不同财务指标之间的关系，从而构建出合适的预测模型，预测未来的财务情况。
这对企业进行长期规划和决策具有重要的意义。
三、多元统计分析的实践案例通过实际案例的分析，我们可以更好地理解多元统计分析的应用。
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用
多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用多元统计分析是一种用于研究多个变量之间关系的方法，它能够在企业经济效益评价中发挥重要作用。
在进行企业经济效益评价时，多元统计分析可以被应用于许多方面，如财务、销售、生产和人力资源等方面。
在以下几个方面中，介绍多元统计分析在企业经济效益评价中的具体运用。
1、财务方面企业经济效益评价需要对财务方面的数据进行分析，这些数据包括利润、销售收入、固定资产投资等。
多元统计分析可以通过回归分析，了解哪些因素对于企业的财务状况产生较大的影响，从而为企业制定财务决策提供指导。
2、销售方面对于销售部门来说，多元统计分析可以帮助企业了解企业的目标客户群体，找出销售过程中的瓶颈，制定更准确的销售策略。
通过聚类分析、主成分分析等方法可以对客户行为、市场趋势、销售数据进行分析，为销售部门的决策做出更准确的预测。
3、生产方面企业经济效益评价中，生产方面的数据也是非常关键的。
多元统计分析可以通过探索性因素分析，找出影响生产效率的关键因素，为企业提供具体的生产策略。
此外，回归分析也可以帮助企业寻找最优的生产模式，降低生产成本，提升生产效益。
4、人力资源方面企业的人员是企业运转的基础，多元统计分析可以对人力资源中的员工离职率、绩效表现、员工满意度进行分析，找出影响员工绩效和满意度的主要因素。
通过主成分分析等方法，可以为企业提供更好的人力资源管理方案，提高企业的生产效率和经济效益。
结论：当企业在进行经济效益评价时，多元统计分析是非常重要的工具。
多元统计分析可以帮助企业更全面地了解自身的状况，找出关键的因素，制定更为准确的经济策略。
因此，企业需要在评价过程中更为重视多元统计分析的运用。
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６５《商场现代化》２００６年１０月（上旬刊）总第４８１期一、引言多元统计分析是统计学中一个非常重要的分支。
在国外，从２０世纪３０年代起，已开始在自然科学、管理科学、社会和经济等领域广泛应用。
我国自２０世纪８０年代起在许多领域拉开了多元统计分析应用的帷幕，２０多年来在多元统计分析的理论研究和应用上取得了很显著的成绩。
在商业企业经营过程中，往往需要对诸如产品销售收入、产品销售成本、产品销售费用、产品销售税金及附加、产品销售利润、管理费用、利润总额、利税总额等变量进行分析和研究，如何同时对多个变量的观测数据进行有效的分析和研究，这就需要利用多元统计分析方法来解决，通过对多个变量观察数据的分析，来研究变量之间的相互关系以及揭示这些变量之间内在的变化规律。
实践证明，多元分析是实现做定量分析的有效工具。
二、多元统计分析研究的主要内容在当前科技和经济迅速发展的今天，在国民经济许多领域中，特别是对社会现象的分析，只停留在定性分析的基础上是不够的，为提高科学性、可靠性，通常需要定性和定量的分析。
如果说一元统计方法是研究一个随机变量统计科学的规律，那么多元统计分析方法是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在统计规律性的一门统计学科。
同时，利用多元统计分析中不同的方法可以对研究对象进行分类和简化。
多元统计分析包括的主要内容有：聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等。
三、多元统计分析方法在商业企业中的应用在这里，重点研究聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析方法及其在商业企业中的应用。
１．聚类分析随着生产技术和科学的发展，人类的认识不断加深，分类越来越细，要求也越来越高，光凭经验和专业知识是不能确切分类的，往往需要定量和定性的分析结合起来去分类，于是数学工具逐渐被引进分类学中，形成了数值分类学。
后来随着多元分析的引进，聚类分析逐渐从数值分类学中脱离出来而形成一个相对独立的分支。
聚类分析又称群分析，它是研究分类问题的一种多元统计方法。
所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。
聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类，并计算新类与其它类之间的距离，再选择相近者并类，每合并一次减少一类，继续这一过程，直到所有样本都并成一类为止。
所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。
聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
在企业销售领域，销售商需要考虑对不同生产企业生产的同名称商品的分类问题。
例如，某商场对销售的２０种啤酒进行分类，以便对不同类别的啤酒采用不同的销售策略，变量包括啤酒名称、热量卡路里、钠含量、酒精含量、价格。
根据以上指标， 利用聚类分析可以实现把同一类型的啤酒企业归到同一类别。
再如商业企业制定商品销售价格时，需要对某个大城市的物价指数进行考察，而物价指数很多，有农用生产物价指数、服务项目物价指数、食品消费物价指数、零售价格指数等等。
由于要考察的价格指数很多，通常先对这些价格指数利用聚类分析方法进行分类。
２．判别分析在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料，对所研究的对象进行分类。
判别分析是判断样品所属类型的一种多元统计分析方法，其目的是对已知分类的数据，建立由数值指标构成的分类规则，然后把这样的规则应用到未知分类的样本中去分类。
判别分析与聚类分析不同。
判别分析是已知研究对象分成若干类型并取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析。
判别分析内容很丰富，方法很多。
判别分析按判别的组数来区分，有两组判别分析和多组判别分析；按区分不同总体所用的模型来分，有线性判别和非线性判别；按判别式所处理的变量方法不同，又分逐步判别和序贯判别等。
判别分析可以从不同角度提出问题，因此有不同的判别准则，如马氏距离最小准则、Ｆｉｓｈｅｒ准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等。
商业企业在市场预测中，往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度是畅销、平销或滞销。
当然，判别分析与聚类分析常常联合起来使用。
在聚类分析中，某商场对销售的２０种啤酒进行分类，假定分类结果为一级品、二级品及三级品，现在判断某种新商标的啤酒属于哪个级别的产品就需要用判别分析。
３．主成分分析在实际问题中，研究多指标（变量）问题是经常遇到的，然而在多数情况下，不同指标之间有一定相关性。
由于指标较多，再加上指标之间有一定的相关性，势必增加了分析问题的复杂性。
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综合指标，尽可能多地反映原来指标的信息，这种将多个指标化为少数相互无关的综合指标的统计方法，叫做主成分分析多元统计分析方法在商业企业中的应用党 玮 石河子大学商学院［摘 要］ 随着市场经济的发展和竞争的日益激烈，如何运用科学的分析方法，对收集到的数据做出准确、及时的分析并制定正确的决策，已成为企业极为关注的问题。
本文重点介绍了多元统计分析方法中的聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析及其在商业企业中的应用。
［关键词］ 多元统计 分析方法 商业企业６６《商场现代化》２００６年１０月（上旬刊）总第４８１期或主分量分析。
在商业经济中用主成分分析可以将复杂的一些数据指标综合成几个商业指数形式，如物价指数、生活费用指数、商业活动指数等。
在市场研究中，常常要求分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
顾客偏好分析时常常用到主成分分析。
例如，某汽车销售商在商业企业竞争对手中选择了销售的１７种车型，访问了２５位顾客，要求他们根据自己的偏好对１７种车型打分，打分范围０－９．９，９．９表示最高程度的偏好。
４．因子分析因子分析的形成和发展有相当长的历史，最早用以研究解决心理学和教育学方面的问题，由于计算量大，又缺少高速计算的设备，使因子分析的应用和发展受到了很大的限制，甚至停滞了很长时间。
后来，由于电子计算机的出现，才使因子分析的理论研究和计算问题有了很大的进展。
目前这一方法的应用范围十分广泛，在经济学、社会学、医学等各个学科都取得了显著的成绩。
因子分析是主成分分析的推广和应用，它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述多个变量之间的相关关系，以再现原始指标与因子之间的相互关系。
但这少数几个随机变量是不可观察的，通常称为因子。
也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类，使类内指标相关程度高，不同类的相关程度低。
因子分析分Ｒ型因子分析（从相关系数矩阵出发）和Ｑ型因子分析（从相似系数矩阵出发）。
例如，某销售企业对１００名招聘人员的销售策略知识和能力进行测试，出了５０道题的试卷，其内容包括的面较广，但总的来说，通过应用因子分析方法可以归纳为六个方面：语言表达能力、逻辑思维能力、判断事物的敏锐和果断程度、思想品德、兴趣爱好、生活常识等，我们将每一个方面称为因子。
显然，这里所说的因子不同于回归分析中的因素，因为前者是比较抽象的一种概念，而后者有极为明确的实际意义。
因子分析在市场调查分析中也有广泛的应用。
例如，对３０个调查区的商业网点数、人口数、金融服务机构数、收入情况等２０个指标进行因子分析。
如果按照一般的分析方法，我们就需要处理２０个指标，并给它们以不同的权重。
这样不仅工作量变大，而且由于指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差。
另外，给具有较高相关性的众多指标设置权重系数也是一件非常复杂的事情。
于是可以考虑采用因子分析的方法，从而减少分析变量的个数。
然后，再给它们以不同的权数，从而计算出各个调查区平均综合实力得分，以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
以上各种多元统计分析方法的应用均需借助统计分析软件，目前使用比较多的有ＳＡＳ、ＳＰＳＳ等统计分析软件，这些软件均提供了多元统计分析功能。
参考文献：［１］于秀林 任雪松：多元统计分析，中国统计出版社，１９９９．８［２］卢文岱：ＳＰＳＳ ＦＯＲ ＷＩＮＤＯＷＳ统计分析，电子工业出版社，２００２．９一、问题的提出随着商品经济的不断发展，商家之间的货物供应关系变得越来越复杂，这种关系不仅存在于传统的零售商、分销、制造商以及第三方之间，而且交织于各职能部门以及文化和人事领域中。
连锁经营超市之间的竞争更加激烈，围绕着质量、成本、计划、服务等问题，专家们进行了大量的研究。
从供应链的角度进行物流管理技术的研究是一个突破口。
二、连锁超市行业ＣＰＦＲ模型协同规划、预测和补给（Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｐｌａｎｎｉｎｇ， Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ ＆Ｒｅｐｌｅｎｉｓｈｍｅｎｔ，简称ＣＰＦＲ，以下同）是一种协同式的供应链物流管理技术，它能同时降低生产商的存货量，增加供应商的供应量，降低需求放大现象——牛鞭效应的影响，增加用户的满意度。
连锁超市ＣＰＦＲ模型如图所示。
ＣＰＦＲ始终从全局的观点出发，制定统一的管理目标以及方案实施办法，以物流管理为核心，兼顾供应链上的其他方面的管理，在积极进行协商与预测的基础上，为我们提供最佳生产和需求计划。
因此，ＣＰＦＲ能实现伙伴间更广泛深入的合作，它主要基于以下思想：１．合作供应商伙伴构成的系统及其运行规则主要基于消费者的需求和整个价值链的增值由于供应链上各企业的运作过程、竞争能力、信息来源等不一致，ＣＰＦＲ设计了若干运作方案供各合作方选择。
２．供应链上生产计划基于同一生产需求预测报告供应商和生产商随时交换信息，改善市场预测能力，使最终的预测报告更为准确、可信。
供应链上的各环节则可根据这个预测报告同时制定各自的生产计划，从而使供应链的管理得到集成。
从而降低了需求放大效应，避免牛鞭效应的产生。
三、连锁经营超市行业ＣＰＦＲ实施方案１．制定框架协议框架协议的内容主要包括客户、供应商、连锁超市的期望值以及为保证成功所需的行动、资源、合作的目的、保密协议、资源使用的授权等，并明确规定了各方职责、绩效评价的方法，阐明各方为获得最大的收益而愿意加强合作以及实现信息交换和风险共担等。
２．协同商务方案合作方首先要建立战略合作关系，协同好部门责任、目标及策略和信息共享接口。
进货方面则制定详细的产品规格数量、质量及时间要求等方案，为以后进行各种预测做基础，方便供应链上各环节间的交流和合作。
ＣＰＦＲ技术 在连锁超市的应用张 群 来守林 北京科技大学经济管理学院［摘 要］ 文章介绍了ＣＰＦＲ模型及其实施方案，并结合超市连锁经营的自身特点，指出超市连锁经营实施ＣＰＦＲ的前提条件是形成大型连锁超市集团，提出将ＣＰＦＲ技术嵌入ＥＲＰ是连锁超市物流管理技术发展的方向。