Статистика бизнеса: данные по разным странам и отраслям

Анализы рынка BusinesStat

Готовые анализ рынков — основное направление деятельности BusinesStat. В процессе работы мы ставит целью собрать максимум информации об анализируемом рынке.

 

На первой стадии аналитики BusinesStat агрегируют национальную и международную статистику, информацию из деловых и отраслевых изданий. Дополнительно проводятся собственные исследования: опросы потребителей или экспертов, наблюдения за ценами в рознице и в оптовых каналах продаж. Источники данных для каждого обзора подробно представлены в его аннотации. Под каждой таблицей обзора приведены ссылки на источники.

На втором этапе работ полученные данные взвешиваются и приводятся к единому непротиворечивому массиву. На этом этапе происходит отбраковка данных, которые представляются аналитикам  противоречивыми и менее надежными. Выбранные данные должны находиться между собой в полной кореляции, чтобы сделать возможной комплексную оценку рынка. Например, спрос должен быть равен предложению с учетом производства, импорта и экспорта, продаж и складских запасов.

Данные по производству, таможенным операциям, продажам извлекаются из разных источников и первоначально не полностью соответствуют друг другу, что часто требует проведения дополнительных расчетов. В итоге по части уточненных, расчетных параметров рынка BusinesStat сам становится источником данных, что отмечено в соответствующих таблицах.

Третьим этапом работ является построение динамических рядов – прогнозирование.  Первичное прогнозирование осуществляется математическими методами, суть которых сводится к анализу ретроспективных данных для построения прогноза. Однако такой анализ может задать лишь общий тренд на стабильных рынках с известной многолетней динамикой. Подобных стабильных рынков в России немного.

Для уточнения прогнозов анализируются факторы, влияющие на развитие рынка. Часть факторов определена достаточно жестко и может быть использована с большой уверенностью для прогнозирования производства, импорта и экспорта. Пример такого фактора – государственное отраслевое регулирование. Часто заранее известна политика правительства в области регулирования импорта, по инвестициям в производство и строительство, субсидированию или, наоборот, увеличению налоговой нагрузки на отрасль. Пользуясь накопленным опытом о влиянии на отрасли подобных изменений, аналитики BusinesStat могут достаточно точно прогнозировать дальнейшее развитие рынка. 

Влияние других групп факторов менее выражено либо факторы противоречат друг другу. Чаще всего подобные факторы связаны с динамикой продаж и потребления. Здесь приходится анализировать более широкий круг переменных, часто применяя бенчмарки с соседних рынков, где аналогичная ситуация происходила ранее, или с рынков тех же отраслей других стран, где были аналогичные кейсы. Например, во всех развивающихся странах мира наблюдается схожая динамика потребительского поведения, обусловленная появлением новых категорий товаров, развитием сетевой розницы, приходом международных корпораций. 

Применение международных бенчмарков для российских отчетов становится возможным благодаря одновременному анализу BusinesStat рынков в других странах мира. BusinesStat готовит глобальные обзоры, обзоры рынков СНГ и  ЕС, а также обзоры рынков отдельных стран мира.

Статистика в бизнесе помогает принимать верные решения

Статистика – численное отображение самых разнообразных социальных процессов. Но имеет ли место статистика в бизнесе?

Принятие деловых решений при условии информационной неопределенности относительно обстоятельств, рисков и перспектив их динамики под влиянием различных факторов требует умения правильно использовать количественные, качественные данные, а также навыков оценивания их относимости, полноты, достоверности.

Полагая, что для принятия верного бизнес-решения достаточно только чутья и имеющегося опыта, предприниматель тем самым лишает себя большого объема количественной и качественной информации о тенденциях рынка.

Статистические данные отражают состояние определенных явлений, по которым можно следить за их динамикой, ростом, спадом. Такие цифры помогают следить также за тенденциями.

В результате  появляется материал для анализа, сравнения показателей, обнаружения несоответствия общим тенденциям, характеристикам.

Кроме того, статистические методы позволяют точно собрать информацию о структуре рынка, направлениях его развития, определить влияние отдельных факторов на полученные бизнес-результаты, спрогнозировать вероятность достижения конкретных целей.

Существует определенный метод, при котором совместно используются статистика в бизнесе и прогнозирование увеличения доходов.

Требуется выстроить график доходов за два последних года. Желательно, помесячно. При наличии такого графика предприниматель сможет сравнить прибыль и доход.

Самым эффективным показателем здесь будет «грязная прибыль». Необходимо отслеживать пики продаж и соотносить их с происходящими в то время событиями.

Так, например, росту спроса на прохладительные напитки, мороженое, кондиционеры, сплит-системы способствует сильная жара.

Но при анализе статистических сведений не стоит отбрасывать человеческий фактор. Именно он может стать конечной причиной роста и спада объемов продаж.

В настоящее время существует специально разработанное программное обеспечение, позволяющее максимально эффективно обрабатывать статистические данные.

Так, к продвинутым модулям программы, находящим широкое применение в бизнесе, относится модуль прогнозирования временных рядов. Он включает методы прикладной статистики, а именно:

• адаптивные модели,
• расчет кривых роста,
• методы скользящего среднего, авторегрессии,
• анализ Фурье,
• механизмы измерения качества моделей, выбора лучшей модели,
• сглаживание временных рядов,
• применение, расчет цифровых фильтров.
• Посредством таких программ могут решаться следующие задачи бизнеса:
• прогнозирование спроса, ценового диапазона товара;
• выбор оптимальных параметров складских запасов для любого количества предлагаемых позиций;
• анализ потребительской корзины в конкретном регионе, населенном пункте;
• исследование клиентских предпочтений (в том числе, анализ анкет), дифференциация клиентов по основным признакам;
• анализ посещаемости магазинов;
• сравнительный анализ поставщиков;
• классификация продукции по ее потребительским качествам;
• сегментация, фрагментация рынка;
• анализ эффективности проводимой рекламной кампании.

Таким образом, статистика в бизнесе выступает базовой информационной основой для принятия обоснованных стратегических решений в реальных рыночных условиях.

Она также наглядно отображает состояние, динамику, эффективность происходящих бизнес-процессов в настоящем времени и прошедшем. И кроме того, способствует развитию опыта, императивной (практической) интуиции специалистов, бизнесменов.

Эти статьи блога Вам должны быть интересны:

Бизнес статистика — Answr

Комплекс мероприятий, направленный на сбор финансово-экономических сведений в области хозяйственной и торговой деятельности предприятия или отрасли.

Систематическое отслеживание основных финансовых показателей дает возможность оценить уровень развития конкретной организации. С ее помощью можно провести сравнительную характеристику нескольких компаний в конкретной сфере производственной деятельности. Бизнес-показатели позволяют проанализировать достижения, оценить сильные и слабые стороны бизнеса, разработать инновационные программы.

Особенности проведения бизнес статистики

На практике бизнес статистика выражается в применении конкретных статистических методов анализа и учета. Они используются для получения сведений как о конкретной фирме, так и о локальном/региональном рынке в целом. Первый этап работы — постановка конкретных целей и задач, определение границ проводимого исследования. Далее следует сбор бухгалтерских сведений, а также бизнес-показателей:

• рентабельность;
• уровень прибыли;
• добавочная стоимость;
• размер оборотного капитала.

Затем получают информацию о лояльности клиентов путем интервьюирования потребителей. Анализ партнеров по бизнесу выявляет данные о степени включенности в конкретные бизнес-процессы, показывая уровень зависимости исследуемой компании от существующих игроков на рынке. Далее полученный статистический материал группируют в блоки и категории для аналитической работы. Обычно полученные статистические данные распределяются по следующим группам:

• инвестиционные издержки;
• маркетинговые сведения;
• бухгалтерские данные;
• потенциальные конкуренты.

Грамотная систематизация подразумевает активное использование статистических таблиц, графиков, индексов и информационных блоков. Заключительный этап — всесторонний анализ структурированных данных, математический подсчет конкретных показателей и подведение итогов.

Показатели в бизнес статистике

• Абсолютные статистические показатели: информационные сведения, которые можно измерить в абсолютных числовых величинах: штуках, килограммах, денежных единицах, человеко-часах, литрах и т. д.
• Относительные статистические показатели: выявляются в результате обработки первичных данных (абсолютных показателей). Они рассчитываются путем математических операций с исходными числовыми данными, благодаря чему удается получить больше статистических сведений.
• Средние статистические показатели: характеризуются максимальной информативностью, поскольку позволяют дать общую оценку тому или иному бизнес-процессу за счет получения усредненных данных. Примеры величин таких статических показателей: среднее арифметическое, среднее хронологическое и среднее геометрическое.

Выводы

Бизнес статистика позволяет дать объективную оценку экономическому и финансовому состоянию компании, выявить проблемы и слабые стороны организации. Данный инструмент активно применяется для исследований как отдельных субъектов предпринимательской деятельности, так и рынков в целом. При работе с бизнес статистикой применяются программные системы и автоматизированные комплексы обработки данных. Это позволяет ускорить процесс и избежать ошибок при подсчете.

Статистика бизнеса в России: бизнесмены и предприниматели России

Изучать статистику интересно, особенно если эта статистика может помочь принять решение или расширить представление о чем-либо. Посмотрим, что же скажет статистика о Российском бизнесе, взятая из исследований Всероссийского центра изучения общественного мнения.

Чем моложе россиянин, тем больше у него стремления заняться собственным делом. Так среди людей в возрасте 18-24 лет 67% желают стать предпринимателями, с получением высшего образования в возрасте 24-34 лет количество потенциальных предпринимателей снижается до 37%.

Чем больше возраст, тем меньше желания начать свой бизнес и уже среди людей в возрасте 35-44 лет только 26% хотели бы этого.

Возможно дело не только во взрослении, но и в особенностях менталитета, ведь поколение людей в этом возрасте еще видело закат СССР и потому ход мышления у  них немного отличается от поколения появившегося позже.

К примеру, среди людей, проживших значительную часть жизни при советской власти, желание заняться бизнесом есть только у 15%, а это люди в возрасте 44-59 лет. Пенсионеры (от 60 лет) наименее расположены к такому занятию и лишь 1% из них обладают желанием создать предприятие.

Статистика также показывает, что люди с высшим образованием более успешны в бизнесе. 18% выпускников ВУЗов начали собственное дело.  Среди выпускников средне-специальных учебных заведений 10% стали предпринимателями и только 8% тех, кто окончил лишь школу. Людей же с неполным начальным образованием среди бизнесменов не нашлось.

Так что как видим, образование повышает шансы на успех в бизнесе, но возможно, что здесь опять-таки играют особенности менталитета, ведь амбициозные люди будут стремиться получить высшее образование, так как оно дает большие перспективы в карьере и жизни в целом, а получив его, захотят развиваться дальше и реализовать себя в бизнесе. Не слишком амбициозные граждане могут ограничиться начальным или средне-специальным образованием, естественно, что и стремлений к реализации себя в бизнесе у них меньше.

Что же нужно для старта бизнеса?

Самым необходимым для начала своего дела 82% респондентов назвали стартовый капитал, на второе место 44% опрашиваемых поставили связи. 24% третьим по важности назвали опыт, а специальные знания и уровень образования на четвёртое место разместили 23% респондентов, на последнее же место 13% опрашиваемых поставили бизнес-идею. Из чего можно сделать вывод, что деньги и связи, по мнению большинства россиян, необходимы для успешного старта проекта.

Еще один любопытный статистический факт, 83% обеспеченных граждан дружат с предпринимателями, когда среди малообеспеченных только 49% могут похвастаться такими друзьями. Вот вам наглядный пример, как  на людей влияет сфера общения.

Статистика открытий и закрытий бизнеса в регионах России — Реальное время

В регионах больше индивидуальных предпринимателей, а в столицах тяготеют к юрлицам

«Реальное время» анализирует численные характеристики бизнеса в России. Как оказалось, в 2018 году юридические лица в нашей стране чаще закрывались, чем открывались — особенно это заметно в случае с акционерными обществами. А вот индивидуальные предприниматели довольно активны, причем в гораздо большей степени в регионах, чем в столицах.

Почти половина нового бизнеса — в столицах и вокруг них

По данным, которые были получены аналитической службой «Реального времени», в 2018 году в России появилось 377,6 тысячи новых компаний. При этом российский бизнес, как несложно догадаться, в основном концентрируется в столицах: в Москве, например, было зарегистрировано 104,7 тысячи компаний, в Санкт-Петербурге — 40,1 тысячи. Таким образом, более четверти (почти 28%) новых юридических лиц было зарегистрировано именно в столице, а если сюда добавить показатель находящейся на третьем месте Московской области — 17,7 тысячи, то доля вырастет почти до одной трети.

Добавив сюда показатели Санкт-Петербурга и Ленинградской области, выясним, что почти половина всех российских компаний — 164,8 тысячи, или 43,6% — зарегистрированы именно в Москве, Санкт-Петербурге и соответствующих областях. Заметна здесь и еще одна интересная тенденция: если показатель Московской области по числу зарегистрированных в 2018 году юридических лиц третий, после крупнейших городов федерального значения, то вот показатель Ленинградской области уже очень незначительный. Здесь было зарегистрировано всего 2,24 тысячи компаний. По этому показателю регион находится на 35-м месте, между Ульяновской областью и Ханты-Мансийским автономным округом. При этом население Ленинградской области в полтора раза больше, чем в Ульяновской области. Так что можно сделать вывод о том, что сами по себе пригороды Санкт-Петербурга не особо проявляют бизнес-активность: вероятно, значительная доля бизнеса здесь «уходит» именно в Северную столицу.

Что касается других регионов, то четвертое место по числу открытых фирм в прошлом году занял Краснодарский край: тут появилось около 12 тысяч новых юрлиц. Следом за ним идет один из регионов Приволжского федерального округа. И это не Татарстан и не Башкортостан, а Самарская область с 11,4 тысячи компаний. Шестое место досталось Новосибирской области с 10,8 тысячи новых юрлиц, а Татарстан оказался на седьмом месте с 10,7 тысячи. В топ-10 по числу новых компаний входит также Свердловская область с 9,7 тысячи и еще два региона ПФО — Башкортостан с почти 8 тысячами новых юрлиц и Нижегородская область с 7 тысячами.

Почти половина всех российских компаний — 164,8 тысячи, или 43,6% — зарегистрированы в Москве, Санкт-Петербурге и соответствующих областях. Фото myslo.ru

Почти по два закрытых бизнеса на каждый открытый

Несмотря на, казалось бы, хорошие результаты по количеству новых юрлиц, обольщаться не стоит: в 2018 году закрылось еще больше компаний, чем открылось. В целом по России прекратили свою деятельность 673 тысячи юрлиц. То есть на каждую открытую компанию приходится почти 1,8 закрытых.

Показатель этого соотношения очень сильно варьирует от региона к региону. При этом лишь в четырех регионах открытых компаний оказалось больше, чем закрытых. В основном это регионы с совсем небольшим количеством новых и закрытых компаний. Первое место, например, у Чукотского автономного округа — тут открылось 72 фирмы, а закрылось — 48 (соотношение — 0,67), в Ингушетии при 793 открытых компаниях закрылись 570, в Северной Осетии на 857 открытых компаний пришлось 784 закрытых. Относительно крупный показатель из всех регионов, где нового бизнеса больше, чем закрывшегося, только у Крыма. Тут показатель равен 0,97, на 2,3 тысячи новых компаний приходится 2,2 тысячи закрытых. А вот Татарстан оказался на пятом месте — правда, закрытых предприятий все же больше, чем открытых — 11 тысяч штук, пропорция составляет 1,03.

В список «антилидеров» также в основном входят регионы с общими невысокими показателями по числу новых и закрывшихся компаний. В Магаданской области на каждую из 226 новых фирм приходится по 3,02 закрывшихся, в ЯНАО с 525 новыми компаниями показатель равен 2,66, в Еврейской автономной области на каждую из 145 новых фирм приходится по 2,61 закрытой компании. Относительно крупный показатель — у Ставропольского края, здесь появилось 2,4 тысячи новых юрлиц, а закрылось 6,26 тысячи фирм.

Кроме того, из крупных регионов, где на каждую новую компанию приходится больше двух закрытых юрлиц, стоит выделить Пермский край, Челябинскую область, Калининградскую и Ярославскую области, а также Свердловскую область, Москву и Подмосковье.

Юридические лица, сведения о которых внесены в ЕГРЮЛ за 2018 год

Регион	Количество юрлиц, внесенных в ЕГРЮЛ					Количество юрлиц, прекративших деятельность						Закрытых компаний на одну открытую
	Всего	При создании	Путем создания	Путем реорганизации	Зарегистрированные до 1.07.2002	Всего
Алтайский край	4.391	4.295	4.251	44	96
Амурская область	1.179	1.131	1.123	8	48
Архангельская область и Ненецкий АО	1.048	989	945	44	59
Астраханская область	855	826	810	16	29
Белгородская область	3.877	3.312	3.280	32	565
Брянская область	1.042	1.037	1.025	12	5
Владимирская область	1.601	1.406	1.388	18	195
Волгоградская область	2.081	1.896	1.861	35	185

Акционерных обществ — лишь один процент от общего числа юрлиц

На ООО приходится около 90% всех открытых в 2018 году компаний и около 88% закрытых. Учитывая «перевес» обществ с ограниченной ответственностью в общем количестве юридических лиц, можно считать, что вышеприведенная статистика касается в первую очередь компаний именно с такой формой организации.

Однако ситуация значительно отличается в случае с акционерными обществами. Во-первых, в 2018 году было зарегистрировано лишь 4 тысячи акционерных обществ, или 1,1% от общего числа юрлиц. Во-вторых, закрывшихся акционерных обществ было 16,5 тысячи, что составляет уже 2,4% от всех юридических лиц. То есть на каждое открытое АО приходится по 4,1 закрывшихся, а в некоторых регионах этот показатель достигает вообще 28. Речь тут идет о Брянской области, в которой в 2018 году зарегистрировали лишь одно АО, а закрылось их 28 штук.

Больше всего акционерных обществ было зарегистрировано, как и в случае с юридическими лицами в целом, в Москве, Санкт-Петербурге и Московской области. Тут их открылось 1,6 тысячи, 531 и 266 штук соответственно. В Ленинградской области показатель составил 21, так что на два крупнейших города вместе с областями приходится 61% всех открытых акционерных обществ.

Из остальных регионов России самый высокий показатель — в Калининградской области (224 АО), Краснодарском крае (129), Новосибирской области (98), Челябинской и Белгородской областях (85 и 60). Девятое место оказалось у Свердловской области с 56 акционерными обществами, а замыкает десятку небольшая Вологодская область с 45 юрлицами. Показатель крупнейшего по числу открытых АО региона Приволжского федерального округа — Татарстана — оказался равен 43. Больше, чем в Татарстане, акционерных обществ зарегистрировано в Ростовской области и Приморском крае, а второй по ПФО показатель — у Самарской области, расположившейся на 15-м месте с 32 открытыми АО.

Что касается регионов с наибольшим количеством закрытых акционерных обществ на каждое открытое, то в лидерах здесь 15 субъектов федерации, в которых показатель равен 10 и больше. Из них у четырех — Брянской, Псковской, Курганской и Тамбовской областей — показатели выше 20 закрытых АО на каждое открытое. Из крупных регионов стоит отметить Саратовскую область, где на шесть открытых акционерных обществ пришлось 102 закрытых, а также Ярославскую область, где на 18 открытых АО пришлось 178 закрытых.

Акционерные общества, сведения о которых внесены в ЕГРЮЛ за 2018 год

Регион	Количество юрлиц, внесенных в ЕГРЮЛ в отчетном периоде					Количество юрлиц, прекративших деятельность в отчетном периоде						Закрытых компаний на одну открытую	Доля ООО от всех открытых компаний	Доля ООО от всех закрытых компаний
	Всего	При создании	Путем создания	Путем реорганизации	Зарегистрированные до 01.07.2002	Всего
Алтайский край	7	6	6	0	1
Амурская область	5	3	2	1	2
Архангельская область и Ненецкий АО	5	2	0	2	3
Астраханская область	3	2	2	0	1
Белгородская область	60	10	5	5	50
Брянская область	1	1	1	0	0
Владимирская область	9	2	1	1	7
Волгоградская область	18	7	4	3	11

Индивидуальные предприниматели охотнее открываются, чем закрываются

Индивидуальных предпринимателей в России значительно больше, чем ООО и АО вместе взятых — в два с лишним раза по числу зарегистрированных, и незначительно больше — по числу прекративших деятельность.

Всего по стране в 2018 году было зарегистрировано 854 тысячи индивидуальных предпринимателей и крестьянских фермерских хозяйств. Что примечательно — число прекративших деятельность, в отличие от ООО и АО, значительно меньше — 716,7 тысячи, то есть на одного начавшего деятельность ИП приходится лишь 0,84 прекратившего деятельность (по стране показатель варьирует от 0,53 в Москве до 1,72 в Ингушетии).

Что примечательно, в случае с индивидуальными предпринимателями не так заметен перевес в сторону Москвы. Тут их, конечно, по-прежнему больше всего из всех регионов России — 70,5 тысячи человек, но это лишь 8,3% от общероссийского показателя. В случае с ООО показатель составляет 29%, а в случае с АО — 40,5%.

Второе место занимает Московская область с 56,8 тысячи ИП. А вот на третьем месте неожиданно находится не Санкт-Петербург, а Краснодарский край. Тут показатель составляет 47,4 тысячи предпринимателей. В Санкт-Петербурге же их всего 40,7 тысячи. Пятое место оказалось у Свердловской области с 26,8 тысячи, за ней следует Ростовская область с 24,9 тысячи, седьмое место — у Челябинской области с 24,7 тысячи. Татарстан расположился на восьмом месте с 22,9 тысячи ИП и фермерских хозяйств, на девятом и десятом местах с совсем небольшой разницей — Новосибирская и Самарская области (21,4 и 21 тысяча ИП, соответственно).

Отметим, что в большинстве регионов России доля крестьянских и фермерских хозяйств из общего числа ИП и фермерских хозяйств не превышает 4%: таких регионов — 71 из 85. В среднем по России показатель равен вообще 2%, как и в Татарстане. Однако в семи регионах, в основном Северного Кавказа и Дальнего Востока, показатель больше 10%. В частности, в Чечне он равен 27%, в Ингушетии — 23%, в Калмыкии — 21%, в Кабардино-Балкарии — 19%. В Тыве и Республике Алтай показатель равен 14% и 12%, соответственно, а в Карачаево-Черкесии — 11%.

Индивидуальные предприниматели, сведения о которых внесены в ЕГРИП за 2018 год

Регион	Индивидуальные предприниматели и крестьянские хозяйства, внесенные в ЕГРИП						Индивидуальные предприниматели и крестьянские хозяйства, прекратившие деятельность													Закрытых ИП на одного открытого
	Всего	Индивидуальные предприниматели	Крестьянские (фермерские) хозяйства			Доля крестьянских (фермерских хозяйств)	Всего	Индивидуальные предприниматели
			Всего	Зарегистрированные до вступления в силу части первой ГК РФ	Зарегистрированные в отчетном периоде			Всего	В связи с принятием решения о прекращении деятельности	В связи со смертью
											Российская Федерация	853.992	835.451	18.541	260	18.281
г.Москва	70.462	70.328	134	1	133
Московская область	56.838	56.594	244	11	233
Краснодарский край	47.447	46.485	962	25	937
г.Санкт-Петербург	40.653	40.543	110	0	110
Свердловская область	26.777	26.612	165	2	163

Интересно отметить и еще одну категорию лиц — индивидуальных предпринимателей-иностранцев. В целом в России их немного — в 2018 году было зарегистрировано всего 32,7 тысячи на всю страну. Однако на каждого зарегистрированного приходится меньше прекративших деятельность, чем в случае с ИП-россиянами, не говоря уже об ООО и АО. Показатель равен 0,63, то есть всего прекратили деятельность лишь 20,6 тысячи иностранцев-предпринимателей.

Больше всего зарегистрированных ИП с иностранным гражданством — не в Москве, а в Московской области — 2,4 тысячи. Интересно, что Москва занимает и не второе место. На нем расположилась Калужская область с 2,2 тысячи. Третье место — у Краснодарского края с 1,8 тысячи, а столица — лишь на четвертом месте с 1,5 тысячи. Следом за ней идет Ростовская область с 1,3 тысячи. В Нижегородской области и Санкт-Петербурге было зарегистрировано почти одинаковое число иностранцев-предпринимателей — около 900, а в Ставропольском крае и Татарстане — по 878.

Индивидуальные предприниматели — иностранные граждане, сведения о которых внесены в ЕГРИП за 2018 год

Регион	Индивидуальные предприниматели и фермерские хозяйства, сведения о которых внесены в ЕГРИП					Индивидуальные предприниматели и фермерские хозяйства, прекратившие деятельность													Закрытых ИП на одного открытого
	Всего	Индивидуальные предприниматели	Крестьянские (фермерские) хозяйства			Всего	Индивидуальные предприниматели							Крестьянские (фермерские) хозяйства
																				Всего	Зарегистрированные до вступления в силу части первой ГК РФ	Зарегистрированные в отчетном периоде	Всего	В связи с принятием решения о прекращении деятельности	В связи со смертью
			Российская Федерация	32.674	32.490		184	0	184
			Московская область	2.444	2.442		2	0	2
Калужская область	2.169	2.163	6	0	6
Краснодарский край	1.838	1.832	6	0	6
г.Москва	1.533	1.532	1	0	1

Максим Матвеев, аналитическая служба «Реального времени»

АналитикаБизнесЭкономика

Бизнес-идеи

Сегодня можно смело говорить о том, что каждый современный человек старается найти для себя такой источник…

Вы настраиваете рекламу, приводите пользователей на сайт, но продаж больше не становится? Скорее всего, вы теряете…

Продажа ковров может оказаться вполне успешным направлением бизнеса. Спрос на ковровую продукцию по-прежнему на…

В сети можно встретить тысячи статей на тему заработка. Многие работы переписаны десятки раз. Авторы сами не до…

Каждый человек стремится украсить свое жилище. Комнатные цветы позволяют привнести в дом частицу природы. Они…

На организацию собственной кофейни уходит много сил и денег. При этом выгоды можно не дождаться вовсе.…

Заработком в интернете интересуются многие, но мало кто знает с чего начать поиск. Новички в любом деле – лакомый…

Пассажирские перевозки считаются довольно прибыльным занятием. Доступный интернет внес свои изменения на рынке…

Далеко не все туристы могут позволить себе остановиться в дорогом отеле. Для ночевки многие выбирают хостелы. Мини…

Вопрос утилизации отходов обсуждается на уровне правительства. Однако конкретных действий предпринимается мало. Для…

Мед сегодня довольно востребован. Его продажа способна приносить прибыль. Пчеловодство как бизнес демонстрирует…

Родители стремятся предпринять все возможное, чтобы их ребенок вырос всесторонне развитым. Предприниматель может…

Каждый год на строительном рынке появляются новые материалы более высокого качества и по доступным ценам. Многие из…

В России открывается множество небольших торговых точек и крупных заведений фастфуда. В них можно быстро перекусить…

Многие женщины ищут возможность подзаработать в декретном отпуске. Коллективные закупки товаров – шанс не только…

Сфера красоты – одно из направлений бизнеса, в котором можно начать зарабатывать без крупных вложений. Чтобы…

Металлические входные двери – товар, который всегда будут пользоваться спросом. Они обеспечивают безопасность жизни…

Наступление холодов ставит перед бизнесменами важный вопрос — на чем заработать зимой. Многие ошибочно…

Количество потребителей массажных услуг увеличивается с каждым годом. Мало кто откажется расслабиться под умелыми…

Любой автовладелец рано или поздно сталкивается с проблемой хранения резины. Особенно это актуально для тех, кто…

Во всем мире наблюдается рост количества людей, исповедующих мусульманство. Сегодня их численность составляет около…

Бижутерия высокого качества не выходит из моды, а потому покупатели, как и раньше, проявляют к ней интерес.…

Цветы при украшении интерьеров использовались с древних времен. Однако живые растения очень хрупкие и…

Нынешний темп жизни оставляет мало времени на личную жизнь. В молодости многие знакомятся в ночном клубе, институте…

Широкий ассортимент товаров позволяет открыть интернет-магазин и получить с него хорошую прибыль. Однако для этого…

Продажа товаров и услуг более выгодное направление по сравнению с производством. Для организации бизнеса достаточно…

Золотые украшения есть практически в каждой семье. Многие люди предпочитают хранить свои сбережения именно в…

Одним из самых прибыльных дел является изготовление пищевых продуктов. Однако огромный ассортимент выбора приводит…

Сегодня существует огромное количество для развития бизнеса. Однако каждый человек, желает открыть дело,…

Ковры по-прежнему являются одним из символов уютного дома. Их можно встретить в квартирах, офисах и кабинетах…

В жизни часто бывает ситуации, когда срочно необходимы деньги. Конечно, можно обратиться к друзьям, родственникам и…

Количество домашних питомцев ежегодно растет. Владельцы делают все, чтобы их любимцы были ухоженными и красивыми. В…

Для проведения строительства, ремонтных работ или благоустройства территорий требуются не только специальные…

Результат приложения огромных усилий и финансовых вложений в аптечный бизнес не заставит себя долго ждать. Успех…

Как заработать быстрые деньги – вопрос популярный среди многих. Желание улучшить финансовое состояние вполне…

Стильные, уютные беседки придают особое очарование загородному дому или даче. Шумные вечеринки, семейные чаепития…

Детские товары именно та категория, на которой экономить не принято. Многие родители заинтересованы в том, чтобы…

Все больше людей задумываются над качеством своей жизни, поддержанием здоровья, сохранением молодости и красоты…

Копирайтинг сегодня довольно распространённая профессия, особенно среди мам в декрете или людей пенсионного…

В XXI веке технологии стремительно ворвались в жизнь каждого человека. Изменились не только средства связи,…

Детские товары постоянно находятся в спросе независимо от времени года. Каждый родитель желает дать своему ребенку…

Выездные мероприятия обретают все большую популярность у жителей крупных городов. Причины – день рождение ребенка,…

Производство игрушек из дерева своими руками – это неплохой вариант для заработка. Организовать дело можно любых…

Что может быть интереснее, чем наполнять мир красотой? Задатки дизайнера и желание творить, можно реализовать,…

СТАТИСТИКА — это… Что такое БИЗНЕС-СТАТИСТИКА?



БИЗНЕС-СТАТИСТИКА

применение статистических методов учета и анализа на уровне отдельной фирмы (предприятия) в целях оценки и анализа состояния и развития локального рынка, характеристики собственного рыночного потенциала и коммерческих возможностей, информационно-аналитического обеспечения разработки инвестиционной, производственной и торговой программ.

Большой экономический словарь. — М.: Институт новой экономики. А.Н. Азрилиян. 1997.

Синонимы:

• БИЗНЕС-ПЛАН
• БИЗНЕС, ВЕНЧУРНЫЙ

Смотреть что такое «БИЗНЕС-СТАТИСТИКА» в других словарях:

• бизнес-статистика — сущ., кол во синонимов: 1 • статистика (5) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 …   Словарь синонимов

• Бизнес-Статистика — применение статистических методов для оценки состояния, коммерческих возможностей и перспектив развития компании. Словарь бизнес терминов. Академик.ру. 2001 …   Словарь бизнес-терминов

• статистика — сущ., кол во синонимов: 5 • бизнес статистика (1) • биостатистика (1) • госстатистик …   Словарь синонимов

• СТАТИСТИКА — самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может доказать что угодно, даже правду. Ноэл Мойнихан Статистика есть наука о том, как, не умея мыслить и понимать, заставить делать это цифры. Василий Ключевский Статистика все равно что купальник …   Сводная энциклопедия афоризмов

• Статистика — (statistics) 1. Одно из направлений математики, связанное со сбором, классификацией и представлением информации в числовом виде. Статистика базируется на том предположении, что если группа достаточно велика, то ее поведение, в отличие от… …   Словарь бизнес-терминов

• БИЗНЕС — Коммерция? Это очень просто. Это деньги других людей. Александр Дюма сын Бизнес это сочетание войны и спорта. Андре Моруа Бизнес это искусство извлекать деньги из чужого кармана, не прибегая к насилию. Макс Амстердам Бизнес это часто что то вроде …   Сводная энциклопедия афоризмов

• СТАТИСТИКА ЕСТЕСТВЕННОГО ДВИЖЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ — (vital statistics) Статистика населения страны или региона, включающая в себя статистику рождаемости, смертности, браков и т.д. Бизнес. Толковый словарь. М.: ИНФРА М , Издательство Весь Мир . Грэхэм Бетс, Барри Брайндли, С. Уильямс и др. Общая… …   Словарь бизнес-терминов

• Статистика Банковская — форма сбора информации о деятельности банков. В С.б. входят данные бухгалтерского и оперативного учета банков. Банк несет ответственность за своевременность и достоверность предоставляемой информации. Показатели С.б.используются в экономическом… …   Словарь бизнес-терминов

• Статистика Бюджетов Населения — направление статистики, изучающее данные о жизненном уровне семей различных категорий населения. Данные статистики бюджетов характеризуют по отдельным социальным группам населения уровень доходов и расходов семьи, потребление продуктов питания,… …   Словарь бизнес-терминов

• Статистика Государственная — государственная централизованная система сбора и обработки статистической информации. Словарь бизнес терминов. Академик.ру. 2001 …   Словарь бизнес-терминов

Что такое бизнес-статистика? (с иллюстрацией)

Бизнес-статистика — это наука об использовании данных для принятия правильных решений в условиях неопределенности. Бизнес-статистику обычно используют несколько отделов, таких как финансы, маркетинг и обслуживание клиентов. Статистические методы, обычно используемые в бизнесе, включают использование описательной статистики, вероятностей, биномиальных и нормальных распределений, тестов гипотез, доверительных интервалов, линейной регрессии и корреляции.

Менеджеры часто используют бизнес-статистику при прогнозировании или принятии решений.

Менеджеры часто используют бизнес-статистику при прогнозировании или принятии решений, связанных с определенным уровнем неопределенности. Чтобы интерпретировать и применять бизнес-статистику, требуются определенные навыки и подготовка. Специалисты по бизнесу в США обычно должны пройти курс бизнес-статистики перед выпуском. Понимание и применение бизнес-статистики может дать менеджерам и предприятиям конкурентное преимущество.

Компании, использующие статистику, имеют конкурентное преимущество при принятии решений, основанных на данных.Например, если менеджер считает, что товар в будущем устареет, и хочет снизить его цену вдвое, чтобы продать, он может обнаружить после выполнения линейной регрессии, что товар будет распродан по полной цене в течение двух месяцев. Если он снизит цены сейчас, компания без всякой причины снизит маржу прибыли. Кроме того, менеджеры обычно вычисляют среднее или среднее значение, тогда как им также следует учитывать режим или медианное значение. Могут присутствовать выбросы, делающие среднее значение и решения, основанные на этом числе, неточными.

Наиболее распространенные отделы, использующие бизнес-статистику, включают финансы, маркетинг и обслуживание клиентов. Финансовый отдел извлекает выгоду из использования бизнес-статистики для выполнения анализа финансовой отчетности, прогнозов и корреляций.Отдел маркетинга может использовать его для прогнозирования продаж и спроса, а также для поиска тенденций и определения вероятности наступления определенного события. Служба поддержки клиентов может повысить эффективность своей работы, используя бизнес-статистику для определения того, какие предложения или методы удержания работают лучше всего, а также анализируя работу персонала.

Методы, используемые для бизнес-статистики, различаются в зависимости от организации.Бизнес-школы обучают своих студентов описательной статистике, вероятности, биномиальному и нормальному распределению, тестам гипотез, доверительным интервалам, линейной регрессии и корреляции. Описательная статистика включает в себя расчет и определение наиболее подходящего времени для использования среднего, медианного значения и режима. Вероятность и распределения используются для определения вероятности возникновения события. Проверка гипотез, доверительные интервалы, линейная регрессия и корреляции обычно используются при прогнозировании или проверке верности теории.

.

UNSD — Бизнес-статистика

О программе бизнес-статистики

Бизнес-статистика предоставляет информацию о структуре, экономической деятельности и динамических показателях бизнеса. С ростом глобализации и цифровизации наших экономик пользователи требуют более широких измерений характеристик бизнеса и экономических показателей, связывающих экономику с обществом и окружающей средой.

Программа деловой статистики Статистического отдела Организации Объединенных Наций использует широкий и комплексный подход к деловой статистике для решения этих новых задач и реагирования на политику и потребности пользователей в отношении динамики бизнеса, демографии и статистики предпринимательства, глобализации, цифровизации и т.д. -бытие и устойчивость, а также Повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года.Комплексный подход к статистике предприятий и торговли означает, что их компиляция в максимально возможной степени интегрирована и согласована с экономической, социально-демографической, экологической и многосекционной статистикой. Программа деловой статистики охватывает разработку методологических указаний и передовой практики, разработку глобальных баз данных, наращивание потенциала в области деловой статистики и координацию с соответствующими заинтересованными сторонами.

Методология бизнес-статистики

Статистический отдел Организации Объединенных Наций разрабатывает стандарты и методы, утвержденные Статистическим управлением. Комиссия в сотрудничестве со странами и международными организациями, а также с Комитетом Организации Объединенных Наций Эксперты по статистике бизнеса и торговли, чтобы помочь национальным статистическим органам и другим производителям статистики в сбор, компиляция и распространение данных по статистике предприятий.

Сотрудничество в области бизнес-статистики

СОООН работает с региональными комиссиями ООН, международными организациями и соответствующими группами экспертов в области деловой статистики. СОООН также выполняет функции секретариата Комитета экспертов ООН по статистике бизнеса и торговли (UNCEBTS) и является активным членом Висбаденской группы по статистическим коммерческим регистрам.

.

26134 uts бизнес-статистика высокое звание — UTS

Лекция 1 — Введение в статистику, данные и графические данные

Цели обучения

 Как статистика используется в бизнесе

 Типы данных — качественные переменные и количественные данные.

 Свойства измерения данных — различать номинальные, порядковые, интервальные и

соотношение уровней измерения

 Графическое представление данных

Глава 1 — Введение в статистику

ВИДЫ СТАТИСТИКИ

 Статистика — это раздел математики, который преобразует данные в полезную информацию для

лиц, принимающих решения.

Описательная статистика — сбор, обобщение и описание данных.

Выводная статистика — выводы и / или принятие решений в отношении населения

основан только на выборочных данных.

ПРОЦЕСС ОПИСАТЕЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ

 Сбор данных

— Например, Обзор

 Настоящие данные

— Например, Таблицы и графики

 Характеристика данных

— Например, Среднее значение выборки =

∑௫ ೔

௡

ПРОЦЕСС ИНФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ СТАТИСТИКИ

 Оценка

— Э.г. оцените средний вес генеральной совокупности, используя средний вес выборки.

 Проверка гипотез

— Например, проверить утверждение, что средний вес населения составляет 100 кг

Делаем выводы о большой группе лиц на основе подмножества большой группы

группа.

1.1. СТАТИСТИКА В БИЗНЕСЕ

 Статистика — это математическая наука, занимающаяся сбором, представлением, анализом и

интерпретация или объяснение данных.

 Целью ДЕЛОВОЙ СТАТИСТИКИ является извлечение максимально точной информации из данных и

использует его для принятия деловых решений.

ОСНОВНОЙ СЛОВАРЬ СТАТИСТИКИ

 Популяция — это совокупность всех возможных лиц, объектов или представляющих интерес измерений.

 Выборка — это часть, часть или подмножество исследуемой совокупности.

НАСЕЛЕНИЕ ПРОТИВ ВЫБОРКИ

 Меры, используемые для описания совокупности, называются параметрами.

 Показатели, вычисленные на основе выборочных данных, называются статистикой.

1,2. ОСНОВНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ КОНЦЕПЦИИ

 Население — это совокупность объектов (часто называемых единицами или субъектами), представляющих интерес.

 Например, все малые предприятия, все работники, которые в настоящее время работают в BHP Billiton, и т. д.

 Сбор данных обо всем населении называется переписью.

 Выборка — это подмножество единиц в генеральной совокупности.

 Можно ожидать, что выборка будет репрезентативной для всего населения.

 Анализ данных выборки состоит из двух этапов — EDA и статистический вывод.

1. Исследовательский анализ данных (EDA) — это первый шаг, на котором численные, табличные и графические данные

сводки (например, таблицы частот, средние значения, стандартные отклонения и гистограммы) данных

предназначены для обобщения и выделения ключевых аспектов или любых особых характеристик данных.

2. Статистический вывод — это вывод, основанный на вероятностной модели, связывающей данные с

населения.

— Статистический вывод использует выборочные данные, чтобы сделать выводы о совокупности, из которой

проба оттянута. Делается вывод, что закономерности, наблюдаемые в данных

(выборка) присутствуют в более широкой совокупности, от которой были собраны данные.

Например, в фармацевтических исследованиях тесты должны быть ограничены небольшой выборкой из

пациентов, поскольку производство новых препаратов дорогое.

 Исследователи проводят эксперименты с небольшими репрезентативными выборками пациентов и

человек.

делают выводы обо всей популяции, используя методы статистического вывода.

 Описательная мера совокупности называется параметром. Обозначается греческими буквами.

 Примеры: среднее значение совокупности, стандартное отклонение совокупности и дисперсия совокупности.

 Описательная мера выборки называется статистикой. Обозначается латинскими буквами.

 Примерами статистических данных являются выборочное среднее, стандартное отклонение выборки и дисперсия выборки.

ЧЕТЫРЕ УРОВНЯ ИЗМЕРЕНИЯ ДАННЫХ

 Каждый уровень основан на (например, интервал имеет как порядковые, так и номинальные характеристики).

 По возрастанию от наименьшего числа к наибольшему числу (т. Е. Соотношение является наибольшим числом).

 Номинальный уровень — данные, которые классифицируются по непересекающимся категориям и не могут быть

расположены в любом порядке / отсортированы.

 Например, цвет глаз, пол, марка телевизора



Порядковый уровень — данные, которые классифицируются в отдельные неперекрывающиеся категории, в которых

Подразумевается ранжирование

, т.е. данные могут быть упорядочены / отсортированы.

 Например, Производительность теста оценивается как HD, D, C, P или F (в порядке убывания).

 Интервальный уровень — это упорядоченная шкала, в которой разница между измерениями составляет

значащая величина, но измерения не имеют истинной нулевой точки.

 Например, Температура по шкале Фаренгейта, размер обуви

 Нет истинного нуля — например, 0 градусов НЕ равняется 0 по Фаренгейту.

 Уровень отношения — интервальный уровень с присущей нулевой начальной точкой.Различия и соотношения

имеют значение для этого уровня измерения. «Ноль» имеет значение (значимость).

 Например, цена, расстояние до лекционного зала, время, затраченное на то, чтобы добраться до лекционного зала.

 Значимый ноль — например, 0 килограммов равен 0 фунтам.

1,3. ВИДЫ ДАННЫХ

 Категориальные данные представляют собой просто идентификатор или метку и не имеют числового значения.

o Категориальные данные можно дополнительно подразделить на номинальные или порядковые.

 Числовые данные имеют естественный порядок, а числа представляют некоторую величину.

o Числовые данные можно подразделить на дискретные или непрерывные.

— Дискретный тип данных, где мы можем перечислить возможные значения.

— Непрерывный тип данных, в котором мы можем указать только ДИАПАЗОН возможных значений для данных.

 Данные, которые собираются в фиксированный момент времени, называются перекрестными данными.

o Такие данные дают моментальный снимок измеряемых переменных на тот момент времени.

 Часто данные собираются с течением времени, и такие данные называются данными временных рядов.

o В отличие от данных поперечного сечения, данные временных рядов зависят от времени.

2.1. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧАСТОТ

 Необработанные данные или данные, которые не были обобщены каким-либо образом, иногда обозначаются как

.

разгруппированных данных.

 Распределение частот — удобный способ группировать непрерывные данные.

 Распределение частот — это сводка этих данных, представленных как неперекрывающийся класс

интервалов, охватывающих весь диапазон данных и соответствующие им частоты.

 Данные, которые были организованы в частотное распределение, называются сгруппированными данными.

Рисунок — Таблица распределения частот

Класс Интервал частоты Класс Средняя точка Относительная частота Суммарная частота

0–500 6250 0,27 6

500–1000 9 750 0,41 15

1000–1500 7 1250 0,32 22

Диапазон определяется как разница между наибольшим и наименьшим значениями данных.

Средняя точка каждого класса называется средней точкой класса, также иногда известной как отметка класса.

Относительная частота — это отношение частоты интервала класса к общей частоте.

Накопленная частота — это промежуточная сумма частот по классам

частотное распределение.

2.2. ГРАФИЧЕСКОЕ ОТОБРАЖЕНИЕ ДАННЫХ

 Гистограмма представляет собой вертикальную гистограмму, где площадь полосы равна частоте

соответствующий интервал.

 Гистограммы — наиболее полезные и распространенные графики для отображения непрерывных данных.

o Полигон частот — это график, построенный из точки для частот класса

.

средних точек и соединение точек.

o Огива — это многоугольник совокупной частоты.

 Огивы наиболее полезны, когда лицо, принимающее решение, хочет увидеть промежуточные итоги.

 Круговая диаграмма представляет собой круговое отображение данных, где площадь всей круговой диаграммы составляет 100% от

.

изучаемые данные и срезы представляют собой процентные доли подуровней.

 Используется для отображения КАТЕГОРИЧЕСКИХ данных и показывает относительные величины частей к целому.

Другой способ отображения непрерывных данных — использование графика стебля и листа.

— Лист — это крайняя правая цифра данных, а остальные цифры образуют основу.

Диаграмма Парето — это вертикальная гистограмма, на которой отображаются наиболее распространенные типы дефектов, ранжированные в

. Порядок появления

слева направо.

— Особый способ отображения категориальных данных.

 Диаграмма рассеяния — это график попарных данных от двух непрерывных переменных.

— Диаграмма рассеяния (также называемая диаграммой рассеяния или диаграммой рассеяния) — это графический метод для

.

качественно исследует взаимосвязь между двумя непрерывными переменными.

Лекция 2 — Описательная статистика (числовые показатели)

Цели обучения

1. Вычислить показатели местоположения / тенденции: среднее, медианное и мода

2. Объясните характеристики, использование, преимущества и недостатки каждой меры

расположение / тенденция.

3. Вычислить и интерпретировать меру дисперсии / разброса: диапазон, дисперсию и стандарт

отклонение, межквартильный размах (IQR), коэффициент вариации (CV)

4. Применение мер тенденции и мер рассеивания

Глава 3 — Краткие описательные меры

ИЗМЕРЕНИЕ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ

 Измерения центральной тенденции дают информацию о центре набора чисел — например,

среднее, или среднее значение

 Общие меры центральной тенденции:

 Режим (номинальный, порядковый, интервальный, передаточный)

 Медиана (порядковый номер, интервал, отношение)

 Среднее (интервал, отношение)

ИЗМЕРЕНИЕ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ — СРЕДНЕЕ

 Среднее арифметическое — наиболее широко используемый показатель местоположения.

— СВОЙСТВА

 Среднее значение набора чисел

 Применимо для данных интервала и соотношения

 Влияет на каждое значение в наборе данных, включая экстремальные значения.

 Рассчитывается путем суммирования значений и деления на количество значений.

Среднее по совокупности (mu)

Среднее значение выборки (x бар)

МЕЖКВАРТИЛЬНЫЙ ДИАПАЗОН (IQR)

 Межквартильный диапазон — это диапазон значений между первым и третьим квартилями.IQR = Q3-Q

 Диапазон «средней половины», т.е. середины 50% данных

 Первый квартиль (Q1) равен

чт

процентиль, т.е. как минимум 25% данных лежат ниже этого значения.

 Третий квартиль (Q3) равен

чт

процентиль, т.е. не менее 75% данных лежат ниже этого значения.

 Менее подвержен влиянию крайностей и полезен для порядковых данных.

— ПРИМЕЧАНИЕ: См. Приложение о том, как рассчитать Q1 и Q3.

ГРАФИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ДАННЫХ: BOXPLOTS

 Графически BOXPLOTS являются полезным визуальным представлением данных и представляют 5

номер «сводка» данных, включая IQR.

РАЗНИЦА И СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ

 РАЗНИЦА — это среднее квадратичное отклонение от среднего арифметического.

 СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ — это квадратный корень из дисперсии.

 Для популяций, значения которых отличаются от среднего, дисперсия совокупности и

стандартное отклонение будет большим.

5 номеров:

 Наименьшее значение (мин.) В данных

 Наибольшее значение (макс.)

 Первый квартиль (Q1)

 Медиана (Q2)

 Третий квартиль (3 квартал)

Интерпретация IQR — «»

значений средних 50% выборки

или население охватывает диапазон

IQR. ’’

КОЭФФИЦИЕНТ ИЗМЕНЕНИЯ

 Коэффициент вариации (CV) определяется как отношение стандартного отклонения к среднему значению,

в процентах.

 Измерение относительной дисперсии и используется для сравнения стандартного отклонения / изменчивости

наборов данных с разными средствами.

ПРАКТИЧЕСКОЕ УПРАЖНЕНИЕ

1. Что более полезно для понимания изменчивости — дисперсия или стандарт

отклонение? Почему?

— Стандартное отклонение (причина — ЕДИНИЦЫ)

2. Какая лучшая мера для сравнения изменчивости двух акций? Почему?

— Как видно из таблицы ниже, обе акции имеют разные средства, поэтому лучше использовать CV

(КОЭФФИЦИЕНТ ВАРИАЦИИ) выше SD или дисперсии.

Интерпретация стандарта

отклонение просто — «отклонение»

индивидуальных значений из

среднее значение. ’’

ПОДГОТОВКА К ВОПРОСУ 1 — РЕЗЮМЕ

Пример уровня цвета

удовлетворение

Размер обуви FB посещений страницы

ежедневно девушкой

Уровень

измерение

НОМИНАЛЬНОЕ ОТНОШЕНИЕ ИНТЕРВАЛЬНЫХ ИНТЕРВАЛОВ

Измерение

центральная тенденция

MODE MODE, MEDIAN MODE,

MEDIAN,

MEAN

MODE,

MEDIAN,

MEAN

Измерение

изменчивость

Н / Д IQR (или диапазон) Стандартный

Отклонение

Стандартный

Отклонение

3.1. МЕРЫ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ

 Меры центральной тенденции дают информацию о центре или средней части набора из

номеров.

 Режим — это наиболее часто встречающееся значение в наборе данных.

 В случае ничьей по наиболее часто встречающемуся значению — бимодальному.

 Наборы данных с двумя или более режимами называются мультимодальными.

 Медиана — это среднее значение в упорядоченном массиве чисел.

 Среднее арифметическое — это среднее значение набора чисел, которое вычисляется путем суммирования всех

чисел и деление суммы на количество чисел.

3.2. МЕРЫ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ

 Измерения местоположения дают информацию об определенных разделах набора чисел, когда

в порядке возрастания.

 Процентили — это меры местоположения, которые делят набор данных таким образом, что определенная часть

Данные

могут быть описаны как находящиеся в этом месте или ниже него.

 Квартили — это меры местоположения, которые делят набор данных на четыре подгруппы или части.

3.3. МЕРЫ ИЗМЕНЧИВОСТИ

 Показатели изменчивости описывают разброс или разброс набора данных.

 Диапазон — это разница между максимальным и минимальным значениями набора данных.

 Межквартильный размах — это расстояние между первым и третьим квартилями.

 IQR = Q3 — Q1, по сути, это диапазон средних 50% данных.

 Вычитание среднего из каждого значения данных дает отклонение от среднего.

 Дисперсия — это среднее квадратов отклонений от среднего для набора чисел.

 Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии.

 Эмпирическое правило — это важное практическое правило, которое используется для определения приблизительного

процент значений, лежащих в пределах заданного числа стандартных отклонений от среднего значения

— набор данных, если данные распределены нормально или приблизительно нормально.

 Нормальное распределение — это унимодальное и симметричное распределение (колоколообразное распределение).

— Полезное применение ЭМПИРИЧЕСКОГО ПРАВИЛА заключается в обнаружении потенциальных выбросов. Выбросы

наблюдений, которые имеют необычно большие или малые значения, которые кажутся несовместимыми с

остальные данные.

— Эмпирическое правило предполагает, что для нормально распределенных данных почти все (99,7%) наблюдения

должен находиться в пределах трех стандартных отклонений от среднего. Только небольшое количество (менее

0,3%) данных, как ожидается, выйдут за пределы этих диапазонов, если данные распределены нормально.

Где:

i = местоположение в процентиле

P = процентиль интереса

n = количество

В наборе данных

наблюдений.

Лекция 3 — Описание данных: проблемы в данных

Цели обучения

1. Определите положение среднего, медианы и моды как для симметричных, так и для наклонных

раздач.

2. Обнаружение выбросов в данных

 IQR

 Z-оценка и применение эмпирического правила

3. Анализирующий тип взаимосвязи количественных переменных

Глава 3 — Краткие описательные меры

ОТНОСИТЕЛЬНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ СРЕДНЕГО, СРЕДНЕГО И МОДЫ

 Можем ли мы определить положение среднего, медианы и моды как для симметричного, так и для

перекошенных дистрибутивов? ДА!

o Пример симметричного распределения — время, необходимое для завершения марафонского забега.

ВОПРОСЫ ДАННЫХ — АУТЛЕРЫ

1. Полезно ли включать значение типа номера «P» при изучении цен на стандартный номер
?

номеров?

— НЕТ, это крайнее наблюдение

2. Как экстремальные наблюдения влияют на среднее значение?

— Цена на номер типа «P» очень высока и, как правило, превышает среднюю

.

и выше!

3. Как экстремальные наблюдения влияют на медианное значение и моду?

— Медиана и мода не так чувствительны к экстремальным значениям, как среднее значение!

 Крайнее БОЛЬШОЕ или МАЛЕНЬКОЕ значение в наборе чисел называется выбросом.

ВОПРОСЫ ДАННЫХ — ОБНАРУЖЕНИЕ ИСКЛЮЧИТЕЛЕЙ

4. Как можно обнаружить экстремальные наблюдения в данных?

— Включение выбросов в анализ данных может повлиять / изменить результаты.

 Мы можем обнаружить выбросы в данных, используя:

 IQR (диаграмма коробок и усов).

 Z-оценка

 Эмпирическое правило

ПРОБЛЕМЫ ДАННЫХ — ТИП ДВОЙНОЙ СВЯЗИ КАЧЕСТВЕННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

 Двумерные данные — это данные, в которых для отдельного человека / единицы измеряются две переменные.

— Пример: продуктовый магазин собирает данные о продажах и суммах, потраченных на рекламу для

марка шампуня.

 Здесь единицей измерения является марка шампуня, для которой собираются данные. Информационный номер

собрано для переменных продаж и рекламы.

 Таблица непредвиденных обстоятельств используется для анализа взаимосвязей категориальных / качественных переменных.

Шаг 1: применить эмпирическое правило и вычислить:

420 и 476 — выбросы

3.4. МЕРЫ ФОРМЫ

 Меры формы относятся к инструментам, которые можно использовать для описания внешнего вида

.

распространение данных.

ПРОСМОТР

 Распределение данных, где правая половина является зеркальным отображением левой половины, называется

.

симметричный. Распределение искажается, если оно асимметрично или несимметрично.

— Симметричный = без перекоса.

— Распределение смещено влево = ОТРИЦАТЕЛЬНО СКОРОСКОЕ.

— Распределение смещено вправо = ПОЛОЖИТЕЛЬНО СКОРОСКОЕ.

 Симметричное распределение (без перекоса)  среднее значение = медиана = мода.

 Отрицательный перекос  режим> медиана> среднее

 Положительно смещено  среднее> медиана> мода

ЯЩИКИ И УЧАСТНИКИ

box Ящичковая диаграмма, иногда называемая ящичной диаграммой, представляет собой диаграмму, в которой используется пять сводных данных

мер (первый и третий квартили, а также медиана и два самых крайних значения

не считаются выбросами) для графического изображения распределения.

Лекция 4 — Простая линейная регрессия

Цели обучения

 Корреляция

 Коэффициент корреляции

 Анализ отношений — Простая линейная регрессия

 Основы простой линейной регрессии

Глава 3 — Описательные сводные показатели

Глава 13 — Простой регрессионный анализ

ИЗМЕРЕНИЕ АССОЦИАЦИИ — КОРРЕЛЯЦИЯ

 Корреляция — это мера степени взаимосвязи двух переменных.

 Обычно масштабные (интервальные или пропорциональные) переменные

 Используйте диаграммы рассеяния для изучения взаимосвязи между двумя переменными, т. Е. Двумерных ассоциаций

 Статистической мерой корреляции является коэффициент корреляции (r)

КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ (r)

 Статистика, которая количественно определяет линейную связь между двумя переменными.

 Падение от -1.00 до 1.

 Знак числа указывает направление взаимосвязи.

 Значение числа указывает на силу отношения.

 Помните — увеличение X на единицу вызовет эффект  1 на Y.

РАСЧЕТНОЕ УРАВНЕНИЕ ПРОСТОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

 Используя данные, мы оцениваем уравнение простой линейной регрессии:

ПРИМЕР: Анализ модели простой линейной регрессии

1. Есть ли свидетельства существенной линейной зависимости между продажами компакт-дисков и концертами?

посещаемость?

 Чтобы проверить наличие значимой регрессии, мы должны провести тест, чтобы определить

, равно ли значение β1 нулю.

 Для этого проводим t-тест.

 T-тест указывает на значимость отдельных независимых переменных, т.е. на наличие линейного

взаимосвязь между переменной x и y.

— В t-тесте мы проверяем две конкурирующие гипотезы:

T-ТЕСТ

 В выходных данных регрессии результат t-теста отображается как t-статистика (т. Е. Статистика t-критерия)

и p-value.

 Мы используем p-значение статистики t-теста, чтобы сделать наш вывод!

1) Представляет ли «r» сильную или слабую связь между ценой и рейтингом?

— Сильная линейная зависимость

2) Вычислите квадрат модели R (с точностью до двух десятичных знаков).

— 0.

3) Как цена влияет на рейтинг?

— Коэффициент наклона цены = 0,01. Это означает, что рейтинг вырастет в среднем на

.

0,01 за рост цены на доллар.

4) Какие факторы помимо цены могут повлиять на рейтинг? Качество, потребляемая мощность и т.д …

РЕЗЮМЕ ЛЕКЦИИ

 Форма связи проверяется с помощью диаграммы рассеяния, а сила

Отношение

измеряется коэффициентом корреляции.

 Уравнение простой линии регрессии — это уравнение линии с пересечением наклона.

 Уравнение регрессии используется для выражения взаимосвязи между зависимой переменной (Y) и

независимых переменных / с (X).

 R-квадрат — это мера соответствия простой модели линейной регрессии.

3,5. МЕРЫ АССОЦИАЦИИ

 Меры ассоциации — это числовые дескрипторы, которые дают информацию о

родство числовых переменных.

КОРРЕЛЯЦИЯ

Корреляция — это мера степени взаимосвязи переменных.

Статистика r — коэффициент корреляции произведение-момент Пирсона, названный в честь Карла

.

Пирсон (1857-1936), английский статистик, разработавший несколько коэффициентов

.

корреляция вместе с другими важными статистическими концепциями.

Член r является мерой линейной связи между двумя переменными (приведена формула).

Это число в диапазоне от -1 до +1, представляющее направление и относительную силу

.

линейная зависимость между переменными.

 Значение r, равное +1, означает идеальную (линейную) положительную взаимосвязь между двумя наборами из

номеров. Значение r, равное -1, обозначает идеальную (линейную) отрицательную взаимосвязь, что указывает на

обратная связь между двумя переменными — чем больше одна, тем меньше другая.

 Значение r, равное 0, означает, что между двумя переменными нет линейной зависимости.

Лекция 5 — Множественная линейная регрессия

Цели обучения

 Построение модели множественной регрессии и интерпретация коэффициентов

 Проверка гипотез: понимание и применение критериев значимости регрессионной модели и ее

коэффициенты

 Оценка модели в целом

 Прогноз

МНОЖЕСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ РЕГРЕССИИ

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ РЕГРЕССИИ

— Решите, что вы хотите сделать, и выберите зависимую переменную

— Определите потенциальные независимые переменные для вашей модели

— Сбор выборочных данных (наблюдений) для всех переменных

 ВОПРОС — Менеджер продуктового магазина хочет оценить факторы, влияющие на

спрос на йогурт.Определите факторы, влияющие на спрос.

 ПРОДАЖА, далее цена и реклама.

 Определите факторы (переменные X), которые влияют на спрос (Y) и указывают направление

отношения

 Например, Если k = 7, то имеется 7

независимых переменных.

 Однако в этом случае было бы

— 8 коэффициентов, так как ܾ ଴

— это

коэффициент, но не переменная.

 Y

෡

ൌ прогнозируемый

 Y ൌ фактическая

 Остаточная ошибка ሺ ε ୩

ሻ ൌ ሺ Y െ Y

෡

ሻ

ОЦЕНКА УРАВНЕНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ

— Уравнение, сформированное с использованием оцененных коэффициентов наклона, является уравнением регрессии /

уравнение прогноза

— Перехват, это значение y, когда все переменные принимают нулевое значение.

— Коэффициенты измеряют величину + направление, а значение p измеряет силу!

— Оценка модели подразумевает, что мы проверяем общую валидность / полезность модели.

МОДЕЛЬ РЕГРЕССИИ

: РЕЗЮМЕ ОЦЕНКИ МОДЕЛИ

 R

2

всегда увеличивается с добавлением независимых переменных в модель независимо от

, влияют ли эти переменные на общее соответствие модели. Это может ввести в заблуждение

об оценке модели… Следовательно, мы можем использовать другую меру — Скорректированный R

2

.

No related posts.