《商务统计学》课件：数据分析与商业决策

《商务统计学》课件数PPT据分析与商业决策本课件将带您深入学习商务统计学，掌握数据分析方法，并将其应用于商业决策实践课程目标掌握基本概念熟悉分析方法应用实践技能培养决策思维理解统计学的基本概念，如数学习数据描述性分析、回归分运用统计学知识解决实际商业通过案例分析，培养科学的决据类型、概率分布、假设检验析、时间序列分析等常用分析问题，提升数据分析能力策思维，提高商业决策效率等方法数据的基本概念

1.数据定义数据类型是指对客观事物进行记录、描述、包括数值型、字符型、日期型等，反映的结果，是信息的载体不同的类型适合不同的分析方法数据来源可以来自企业内部系统、外部公开数据、调查问卷等数据的定义和类型数值型数据字符型数据日期型数据可以进行数学运算，例如销售额、利润率、用于存储文本信息，例如客户姓名、产品表示时间信息，例如订单日期、生产日期、库存数量等名称、地址等交货日期等数据的收集方式调查问卷实验数据通过问卷收集客户、员工、消费通过实验设计，收集对照组和实者等群体的信息，例如市场调查、验组的数据，例如产品测试、市用户体验调查等场营销实验等公开数据企业内部数据利用政府机构、行业协会、研究利用企业内部数据库、财务报表、机构等发布的公开数据，例如经销售记录等数据，例如客户关系济数据、行业报告等管理、供应链管理数据等数据的质量要求准确性完整性数据应与实际情况一致，避免错误和数据应完整无缺，避免缺失和遗漏偏差一致性相关性不同来源的数据应保持一致，避免矛数据应与分析目标相关，避免无关和盾和冲突冗余数据的描述性分析

2.数据概览趋势分析通过统计指标，描述数据的基本特征，例如平均值、方差、分析数据的变化趋势，例如增长趋势、下降趋势、波动趋最大值、最小值等势等1234数据可视化异常值分析利用图表，将数据以直观的方式呈现，例如饼图、柱状图、识别数据中的异常值，例如销售额突然下降、成本突然上折线图等升等集中趋势指标平均数中位数众数反映数据集中程度的常用指标，例如算术将数据从小到大排列，位于中间位置的值，数据集中出现次数最多的值，反映数据分平均数、几何平均数、调和平均数等不受极端值影响布的峰值离散程度指标方差1反映数据离散程度的常用指标，越大表示数据离散程度越大标准差2方差的平方根，与原始数据具有相同的单位，更易理解极差3最大值与最小值的差，反映数据波动范围四分位差4第三四分位数与第一四分位数的差，反映数据分布的离散程度数据可视化技术饼图1用于显示数据比例，适合展示不同类别数据的占比柱状图2用于比较不同类别数据的数量，适合展示数据的分类分布折线图3用于显示数据随时间的变化趋势，适合展示数据的动态变化散点图4用于展示两个变量之间的关系，适合发现数据之间的相关性概率理论基础

3.12随机现象随机变量是指结果不确定的现象，例如抛硬币是指随机现象的结果，可以用数值表的结果、股票价格的变化等示，例如抛硬币的结果可以是正面或反面3概率分布描述随机变量取各个值的概率，例如正态分布、二项分布等随机变量和概率分布离散型随机变量连续型随机变量取值有限或可数，例如掷骰子的结果、产品的缺陷数等取值在某个区间内，例如身高、体重、温度等常见概率分布正态分布二项分布泊松分布在自然界和社会现象中广泛存在，例如身高、描述在n次独立实验中，事件发生k次的概描述在特定时间或空间内，事件发生次数的体重、智商等率，例如抛硬币的结果、产品合格率等概率，例如电话呼入次数、网站访问量等期望和方差期望1随机变量所有取值的平均值，反映随机变量的中心位置方差2反映随机变量取值分散程度，越大表示取值越分散抽样与估计

4.抽样从总体中抽取一部分样本，用于估计总体特征估计根据样本数据，对总体特征进行推断和估计抽样方法简单随机抽样分层抽样每个样本被抽取的概率相等，例将总体分成若干层，从每层中随如随机抽取100个客户进行调查机抽取样本，例如根据年龄段对客户进行分层抽样整群抽样系统抽样将总体分成若干群，随机抽取若按照一定的间隔从总体中抽取样干群作为样本，例如随机抽取10本，例如每隔10个客户抽取一个个城市进行市场调查点估计和区间估计点估计区间估计用样本统计量估计总体参数，例如用根据样本数据，给出总体参数的置信样本均值估计总体均值区间，例如估计总体均值所在的区间假设检验提出假设1根据研究问题，提出关于总体参数的假设，例如假设总体均值等于某个特定值收集数据2从总体中抽取样本，收集相关数据检验统计量3计算检验统计量，用于检验假设是否成立作出决策4根据检验统计量和显著性水平，判断是否拒绝原假设回归分析

5.线性回归非线性回归研究一个或多个自变量对因变量研究变量之间非线性关系，例如的影响关系，并建立线性模型指数回归、对数回归等回归模型评估评价回归模型的拟合优度、预测能力等简单线性回归模型模型假设模型参数估计模型检验假设因变量与自变量之间存在线性关系，通过最小二乘法估计模型参数，例如斜率检验模型的显著性、自变量的显著性等误差项独立同分布和截距多元线性回归模型模型构建模型分析建立包含多个自变量的线性模型，例如影响销售额的因素包括价格、分析各个自变量对因变量的影响程度，并对模型进行评估广告投入、促销力度等回归模型评估与应用拟合优度1用R方等指标衡量模型对数据的拟合程度预测能力2用均方误差等指标衡量模型的预测精度模型解释3解释模型参数的意义，分析各个自变量的影响方向和程度应用预测4利用模型进行预测，例如预测未来的销售额、市场份额等时间序列分析

6.时间序列定义时间序列特征是指按照时间顺序排列的一系列包括趋势、季节性、周期性等，数据，例如销售额、股票价格、反映数据随时间的变化规律气温等时间序列预测根据历史数据，预测未来一段时间的数据变化趋势时间序列特征分析趋势分析季节性分析周期性分析分析数据长期趋势，例如销售额的持续增分析数据周期性变化，例如季节性促销活分析数据循环变化，例如经济周期的影响、长、股票价格的长期下跌等动、节假日消费等产品生命周期的影响等时间序列预测模型移动平均模型指数平滑模型利用过去一段时间的数据的平均赋予最近数据更高的权重，适合值进行预测，适合平稳时间序列短期预测，例如预测下一周的销的预测售额自回归模型ARIMA模型利用时间序列自身的历史数据进综合考虑时间序列的趋势、季节行预测，适合存在自相关性的时性和自相关性，适合复杂时间序间序列列的预测时间序列分析应用销售预测金融预测预测未来的销售额，为企业制定生产预测股票价格、汇率、利率等，为投计划、库存管理等提供依据资决策提供参考气象预报利用历史气温、降水等数据，预测未来一段时间的天气情况决策分析

7.决策理论决策树分析研究在不确定条件下如何做出最将决策过程分解成多个步骤，用佳决策，例如投资决策、营销决树形结构表示决策方案和可能的策等结果决策分析应用利用决策分析方法，解决实际商业问题，例如产品开发决策、市场进入决策等决策理论的基本概念决策目标决策方案决策状态效用函数决策的最终目的，例如提高利可选的行动方案，例如投资新可能出现的外部环境，例如市衡量决策结果价值的函数，例润、降低成本、提升市场份额项目、开发新产品、调整营销场需求、竞争对手、政策变化如利润、成本、市场份额等等策略等等决策树分析决策树构建决策树分析根据决策问题，建立决策树，包含决策节点、机会节点和结果节点根据决策树，分析每个方案在不同状态下的结果，并选择最优方案决策分析应用案例市场进入决策1分析不同市场进入策略的风险和收益，选择最优的市场进入方案产品开发决策2评估不同产品开发方案的可行性，选择最具竞争力的产品开发方向投资决策3分析不同投资项目的风险和回报，选择最优的投资方案数据挖掘概论

8.数据挖掘定义数据挖掘流程从大量数据中提取隐含的、有价包括数据收集、数据清洗、数据值的信息和知识，用于商业决策转换、数据建模、模型评估、模型应用等步骤数据挖掘应用广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险控制、欺诈检测等领域数据挖掘的基本流程数据收集从不同来源收集相关数据，例如企业内部数据、外部公开数据、网络数据等数据清洗对收集到的数据进行清理和处理，例如去除重复数据、缺失值处理等数据转换将数据转换为适合数据挖掘模型的格式，例如数据标准化、特征提取等数据建模根据数据挖掘目标，选择合适的模型进行训练，例如分类模型、聚类模型、关联规则模型等模型评估评估模型的性能，例如准确率、召回率、F1值等模型应用将模型应用于实际问题，例如预测客户行为、识别潜在风险等常用数据挖掘算法决策树算法支持向量机用于分类和预测，根据数据特征构建决策树模型用于分类和回归，寻找数据样本的最优分类边界聚类算法关联规则算法用于将数据样本划分为不同的类别，例如K-means聚类算法用于发现数据之间的关联关系，例如Apriori算法数据挖掘在商业决策中的应用客户细分销售预测风险控制欺诈检测根据客户特征进行分类，制定预测未来的销售额，为企业制识别潜在风险，制定风险控制识别异常交易行为，防止欺诈针对性的营销策略定生产计划、库存管理等提供措施，降低企业损失行为的发生依据案例分析与讨论

9.案例一营销策略优化案例二项目投资决策12利用数据分析技术，优化营销利用数据分析技术，评估项目策略，提升营销效果风险和回报，制定最佳投资决策案例三供应链管理3利用数据分析技术，优化供应链流程，提高供应链效率案例一营销策略优化问题背景数据分析策略优化某公司希望提高产品的销售额，但不知道通过分析客户数据、市场数据、竞争对手根据分析结果，调整营销策略，例如提高如何优化营销策略数据等，发现影响销售额的关键因素产品宣传力度、改进产品包装、调整价格等案例二项目投资决策项目评估决策分析投资决策利用财务指标、风险分析等方法，评估项目分析项目可能出现的风险，并制定风险应对根据评估结果，做出投资决策，例如是否投的投资价值措施资该项目、投资金额多少等案例三供应链管理需求预测1根据历史数据预测未来产品的需求量，优化生产计划和库存管理供应商选择2分析供应商的生产能力、质量、价格等因素，选择最佳供应商运输优化3优化运输路线和运输方式，降低运输成本，提高运输效率库存管理4根据需求预测，制定合理的库存策略，降低库存成本，提高库存周转率课程总结

10.复习重点内容未来发展趋势回顾课程内容，重点掌握数据分析方法、决策分析方法、数了解大数据、人工智能等新技术的发展趋势，以及对商务统据挖掘技术等计学的影响复习重点内容数据基本概念数据描述性分析概率理论基础抽样与估计数据类型、数据质量要求、数集中趋势指标、离散程度指标、随机变量、概率分布、期望和抽样方法、点估计、区间估计、据的收集方式数据可视化技术方差假设检验未来发展趋势大数据分析机器学习人工智能随着数据量的不断增长，大数据分析技术将机器学习技术将进一步发展，提高数据分析人工智能技术将与数据分析深度融合，赋能越来越重要的自动化程度商业决策总结与展望商务统计学是现代商业决策的重要工具，掌握数据分析方法，可以帮助企业更有效地利用数据，做出更明智的决策，在激烈的市场竞争中取得优势。