Сводки и группировки данных

Для обработки маркетинговой информации используются статистические сводки и группировки данных.

Сводка — это стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения, производится группировка данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет средних и относительных величин. Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.

Организация и проведение сводки включает в себя четыре этапа:

• • проверка исходных данных;
• • группировка данных по заданным признакам;
• • разработка системы статистических показателей;
• • оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, удобных для восприятия информации.

Проверка исходных данных предусматривает контроль результатов информации для исключения ошибок и нелогичности данных. Например, при анализе емкости регионального рынка пива указана цифра 5 л, что нелогично. Другой пример комбинации арифметической и логической рассогласованности представлен в табл. 5.4.

Чтобы решить ряд конкретных задач, выявить особенности в развитии явлений, обнаружить тенденции, установить зависимости, необходимо проводить группировку статистических данных. Группировка данных производится в соответствии с программой сводки для того, чтобы впоследствии предоставить полученную информацию в виде, доступном для восприятия.

Таблица 5.4

Анкетные данные работающих в фирме

Таким образом, группировка — это объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака. Для этой цели выбирается группировочный признак и разрабатывается система показателей сводки, которыми будут характеризоваться выделенные группы. Определение и обоснование показателей зависит от цели исследования.

Особым видом группировок выступает классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемых маркетинговых объектов. Классификация выступает в виде статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени.

Метод группировок применяется для решения следующих задач:

• • выделение типов маркетинговых явлений;
• • изучение структуры и структурных сдвигов явления;
• • изучение связей и зависимостей между явлениями.

Результаты группировки оформляются в виде группировочных таблиц, делающих информацию обозримой, например группировочной таблицы потребителей (табл. 5.5).

Таблица 5.5

Результаты анализа потребителей товара А женщинами города М в возрасте 20—25 лет в N-м году.

Группировки различают в зависимости от стоящих задач.

По числу группировочных признаков различают простые (по одному признаку) и сложные (по нескольким признакам), комбинированные и многомерные группировки.

Комбинированные группировки строятся путем разбивки каждой группы на подгруппы в соответствии с дополнительными признаками; многомерные — с помощью специальных алгоритмов, когда осуществляется поиск скопления в N-мерном пространстве, где каждый объект — точка, т. е. построить многомерную группировку — найти скопление точек.

По задачам систематизации данных выделяют типологические, структурные и аналитические группировки.

К типологическим группировкам относят все группировки, которые характеризуют качественные особенности и различия между типами явлений. Типологические группировки предназначаются для выявления качественно однородных групп совокупностей, т. е. объектов, близких друг к другу одновременно по всем группировочным признакам. Например, группировка предприятий города по видам реализуемых товаров. За основание группировки должны быть взяты наиболее существенные признаки, которые непосредственно характеризуют сущность явлений. Группировки должны быть обоснованы с маркетинговой точки зрения. Пример типологической группировки о возрастном составе населения в городе N представлен в табл. 5.6.

Таблица 5.6

Анализ возрастного состава потребителей, %

Структурные группировки — разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по определенному группировочному признаку. Такие группировки имеют большое значение для изучения структуры однотипных явлений. Примером может служить группировка предприятий торговли по виду товара, числу работающих, по обороту, группировка торгового персонала по квалификации и т. д.

Аналитические группировки предназначены для выявления зависимости между признаками. Используя аналитические группировки, определяют факторные и результативные признаки изучаемых явлений. Факторные — это признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. Результативные — признаки, которые изменяются под действием факторных.

Чтобы исследовать взаимосвязь между отобранными признаками с помощью метода аналитических группировок, необходимо произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и по каждой группе вычислить средние значения результативного признака, вариация которого от группы к группе будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи.

По используемой информации различают первичные и вторичные группировки.

Первичные группировки производятся на основе исходных данных, полученных в результате статистических наблюдений. Вторичные — результат объединения или расщепления первичной группировки.

При разработке первичной группировки существенное значение имеет выбор числа групп. Число групп зависит от типа признака, положенного в основу группировки, от объема совокупности, степени вариации признака.

При построении группировок по качественному признаку количество групп соответствует количеству уровней градации признака. При группировании по количественному признаку все множество значений признака делится на интервалы. При этом возможны два подхода: группировка с равными и неравными интервалами.

Для определения оптимального количества групп (т) с равными интервалами рекомендуется формула Стэрджесса:

где N — количество наблюдений или численность единиц совокупности.

В этом случае величина равных интервалов.

где Xmax, Xmjn — соответственно максимальное и минимальное значения признака в совокупности; а границы интервалов.

где ?n?, Хbi — соответственно нижняя и верхняя границы интервала; i — порядковый номер интервала (i = 1, 2 …, т).

Группировка с неравными интервалами порождает множество проблем при обработке данных, поэтому следует по мере возможности избегать таких группировок. Например, имеются данные о работе однотипных предприятий торговли по реализации конкретного вида продукта (табл. 5.7).

Расчетные данные

Таблица 5.7

Поставим задачу выявить в данной системе сбыта распределение предприятий по обороту и влияние этого признака на величину рыночной доли.

Тогда т = 1 + 3,21 lgl0 = 4,21, принимаем т = 4. Значит D = (Хmax — Xmin) /т = (9,6 — 1,4)/4 = 2,05.

Составим предварительно рабочую табл. 5.8.

Таблица 5.8

Предварительная группировка торговых предприятий по интервалам сбыта

Групповые показатели рабочей таблицы занесем в соответствующие строки и графы макета таблицы и получим окончательную сводную групповую таблицу с результатами группировки предприятий по сбыту и рыночной доли исследуемого продукта (табл. 5.9).

Таблица 5.9

Итоговая таблица группировки

Таблица 5.9 показывает, что 20% торговых предприятий с диапазоном сбыта 7,55—9,6 млн руб. обладают 54,1%-ной рыночной долей.

Перегруппировка ранее сгруппированных данных называется вторичной группировкой. В этом случае проводят укрупнение или уменьшение интервалов. Она используется для приведения к сопоставимому виду группировок с различными интервалами с целью их сравнения. Например, ситуация покупательной способности населения районов N и М дана в табл. 5.10.

Таблица 5.10

Группировка покупателей по сумме единовременной покупки продуктов в магазинах одной сети

Приведенные данные не позволяют сравнить распределение потребителей по сумме покупки в магазине торговой сети, так как имеется различное число групп потребителей и различные величины интервалов. Проведем вторичную группировку методом укрепления интервалов, образовав такое же число групп и с теми же интервалами, как во втором районе (табл. 5.11).

Таблица 5.11

Вторичная группировка потребителей по величине единовременной покупки

Анализ потребителей района М позволяет сделать вывод, что они имеют более высокую покупательную способность, чем в районе N (покупка на сумму 1000—1500 руб. возможна у 40% потребителей в районе М и только у 22% в районе N).