Технологическая схема обработки и анализа информации о спросе
Статистическая процедура для подтверждения или отклонения гипотезы, сформированной на результататх выборочных исследований, при которой определяются статистически показатели выборки на основе проведенных выборочных исследований по случайной выборке и сравниваются с гипотетическими показателями для выявления соответствия результатов выборочного исследования принятой гипотезе. Адаптационный блок… Читать ещё >
Технологическая схема обработки и анализа информации о спросе (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
классификация товар спрос Сбор, обработка, анализ и использование информации о спросе могут осуществляться по определенной технологической схеме, включающей в себя пять основных блоков.
В первом, трансформационном блоке объединены операции по сбору минимально необходимой информации и статистической обработки первичных данных с целью получения развернутой системы вторичных, производных показателей. Например, получив данные об объеме продаж за несколько периодов, можно рассчитать базисные, цепные, средние темпы роста.
Адаптационный блок содержит работы по приспособлению первичных и вторичных показателей для различных видов управленческих решений. С этой целью должна быть создана единая комплексная система первичной регистрации, обработки, передачи информации, адаптированной к бухгалтерскому и статистическому учету, планированию, прогнозированию и всем видам оперативного руководства.
Поисковой блок предполагает организацию сбора информации, позволяющую получить не только данные о процессах и явлениях, которые можно наблюдать и фиксировать, но и такие, которые получить прямым наблюдением нельзя. К таким данным относятся покупательские намерения. Мотивы поведения потребителя, потребительские оценки, уровень неудовлетворенного спроса и др. Для получения этих показателей используют социологические методы исследования: анкетные опросы, экспертные оценки.
Рис. 1. Технологическая схема сбора, обработки, анализа и использования информации о спросе
Блок управления имеет своей задачей сделать систему сбора, обработки адаптации разносторонней информации не просто следящей (регистрирующей) формой, а основной для выполнения конкретных управленческих функций. Другими словами, результаты переработки информации должны использоваться для корректировки тактики и стратегии поведения на рынке.
Связующий блок системы сбора, обработки и использования информации о спросе — технический, создающий условия (на базе электронно-вычислительной техники) для анализа, прогнозирования состояния и тенденции развития всего комплекса факторов, воздействующих на формирование спроса. Он должен создавать необходимые технические условия для своевременной обработки информации и выявления, классификации и ранжирования управляющих импульсов (показателей, определяющих необходимость принятия конкретного решения). Анализ данных изучения спроса на потребительские товары целесообразно проводить в два основных этапа.
Преобразование данных. | 1 этап. |
Обобщение, т. е. предоставление собранных данных в удобном для осмысления виде. | |
Коммуникация — определение концепции. | |
Концептуализация — перевод результатов анализа на понятный для менеджера язык. | |
Экстраполяция — определение степени соответствия полученных результатов всей совокупности. |
Статистический анализ данных. | 2 этап. |
Дескриптивный анализ. | |
Выводной анализ. | |
Анализ различий. | |
Анализ связей. |
Рис. 2. Основные элементы анализа данных о спросе на потребительские товары
Краткая характеристика основных видов статистического анализа представлена в таблице 2.
Таблица 2.
Вид статистического анализа. | Инструменты, методы анализа. | Характеристика. |
Дескриптивный. | Меры «центральной тенденции». | Меры, описывающие типичный ответ или типичного респондента. |
— Мода. | Характеризует величину признака, проявляющуюся наиболее часто по сравнению с другими величинами данного признака. | |
— Медиана. | Характеризует значение признака, занимающего среднее место в упорядоченному ряду значений данного признака. | |
— средняя величина. | Объем признака поровну распределяется между всеми единицами совокупности и рассчитывается, как правило, по среднеарифметической величине. | |
Меры вариации. | Меры, описывающие степень схожести или несхожести респондентов или ответов с типичными респондентами или ответами. | |
— распределение частот. | Характеристика в таблицной или графической форме числа случаев появления каждого значения измеренной характеристики (признака) в каждом выбранном диапазоне ее значений. | |
— размах вариации. | Характерезует абсолютную разность между максимальным и минимальным значениями измеренного признака. | |
— Среднее квадратическое отклонение. | Показывает обобщающую статистическую характеристику вариации значений признака. | |
Выводной анализ. | Оценка параметров. | Процесс определения интервала, в котором находится один из параметров генеральной совокупности. Статистический выод направлен на получение конкретных, конечных значений от параметра генеральной совокупности на основе выборочного исследования, проводимого по законам математической статистики. |
Проверка гипотезы. | Статистическая процедура для подтверждения или отклонения гипотезы, сформированной на результататх выборочных исследований, при которой определяются статистически показатели выборки на основе проведенных выборочных исследований по случайной выборке и сравниваются с гипотетическими показателями для выявления соответствия результатов выборочного исследования принятой гипотезе. | |
Анализ различий. | Нулевая гипотеза. | Предполагает, что две совокупности, уравненные между собой по одному или нескольким признакам не отличаются друг от друга и действительное различие сравниваемых величин равно нулю, а выявленное отличие от нуля носит случайный характер. |
Среднеквадратические ошибки. | Расчет среднеквадратической ошибки при проверке разницы между измеренными средними процентами и выявление их отклонения от гипотетического нулевого значения. | |
Анализ связей. | Немонотонная связь. | Присутствие или отсутствие одной переменной систематически связано с присутствием или отсутствием другой переменной, но нет информации о направлении этого взаимодействия. |
Монотонная связь. | Указывает только общее направление связи между двумя переменными без использования каких-либо количественных характеристик. | |
Линейная связь. | Характеризует прямую зависимость между двумя переменными, при которой количественная характеристика одной переменной автоматически предопределяет знание величины другой переменной. | |
Криволинейная связь. | Харак-ет связь между переменными, носящую более сложный характер по сравнению с прямой линией. |
Совокупность методов анализа информации о спросе на потребительские товары можно подразделить на две группы: методы однофакторного анализа и методы многофакторного анализа (рис. 3.).
Выбор конкретного метода зависит от цели и задач исследования спроса, а также от объема имеющейся первичной и вторичной информации о спросе и факторов, его определяющих.
Информационная база изучения спроса на потребительские товары представляет собой основу его анализа и прогнозирования с целью определения реальной и потенциальной емкости рынка потребительских товаров в целом и отдельных товарных рынков, в частности.
Рис. 3. Виды методов однофакторного и многофакторного анализа информации о спросе на потребительские товары