Практическая бизнес-статистика

Купить Это пособие предназначено главным образом для менеджеров, экономистов, бизнесменов, маркетологов и должно помочь им при решении практических задач, связанных с обработкой анализом статистической информации в среде версий При управлении предприятием ежедневно приходится решать задачи, связанные с различными производственными вопросами, среди которых и сбыт готовой продукции, и оптимизация поставок, и повышение эффективности работы персонала. Если руководство компании и персонал серьезно думают о перспективах своей работы, собирают и анализируют информацию о результатах своей деятельности, пытаются выделить закономерности для принятия обоснованных решений, то данное практическое руководство обеспечит их инструментарием для решения задач с использованием статистических методов и покажет, как их правильно и эффективно применять. В книге рассматриваются основные статистические концепции, описаны методы проверки гипотез о средних и дисперсиях, методы определения наличия и величины связи между факторами корреляционный и дисперсионный анализ , методы получения зависимостей регрессионный анализ, анализ временных рядов. Отдельный раздел посвящен основам бизнес-прогнозирования, что позволит не только проанализировать имеющуюся в наличии информацию, но и спрогнозировать будущие показатели производственной деятельности с целью принятия наилучшего решения. В этом самоучителе даны определения базовых понятий статистического анализа и приведены теоретические сведения, необходимые для усвоения предмета. Предлагается необходимый практический материал, используемый для демонстрации методов решения задач статистического анализа с помощью . — это приложение, которое входит в состав и на сегодняшний день установлено практически на каждом компьютере.

Анализ и прогнозирование продаж: методология, технология, кейсы

Оценка влияния стратегии компании на развитие тренда 3. Применение коэффициентов сезонности 4. Построение прогноза продаж Экстраполяция динамических рядов предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом внутри ряда динамики , сохранится и в будущем. Тренд тенденция — это долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда.

Временной ряд — это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени.

Экзамен май , вопросы и ответы. Course: Прогнозирование и планирование. 1. Макроэкономическое планирование: сущность, содержани е. 2.

Понять, насколько критичной является просадка либо рост той или иной метрики. Условно весь процесс анализа данных можно разделить на три части: -аналитик сможет: Подсказать источник, где есть резкое падение трафика. Определить время, когда проявилось снижение. Подсчитать точный процент падения трафика для разных источников. Прогнозировать практически любые важные для вашего бизнеса показатели.

Можно использовать для этого модель Бокса-Дженкинса. Классифицировать пользователей с помощью логистической регрессии , пробит-регрессии или -кривой. Например, для таргетирования. Вот интересный материал о том, как использовать логистическую регрессию для диагностики заболеваний и оценки кредитоспособности. Графически это выглядит так: Чем меньше площадь пересечения доверительных интервалов, тем выше достоверность результатов тестирования.

Развитие и повышение социально-экономического статуса и положения страны выдвигает на первый план задачу анализа и перспектив развития субъектов рыночных отношений на различных иерархических уровнях управления с целью выбора оптимальных управленческих решений, направленных на повышение эффективности и деловой активности их функционирования.

Вэтой связи возрастает роль методологии статистического моделирования и прогнозирования состояния, структуры и основных тенденций развития субъектов рыночных отношений вне зависимости от отраслевой принадлежности, форм собственности и внутренней структурной градации. Важнейшая задача прогнозирования явлений и процессов — выявление закономерностей и установление основных тенденций развития.

Для анализа общих тенденций не целесообразно рассматривать каждый случай в отдельности.

Серия: Мастер бизнес-прогнозирования емкости рынка и спроса на основе макроэкономической статистики. Ответы на вопросы.

Цель курса Ознакомить слушателей с различными концепциями и технологиями интеллектуального анализа данных, с акцентом на возможности многомерного статистического анализа и применение ПО для его использования в процессах планирования и принятия бизнес решений. Развить понимание возможностей и ограничений популярных технологий анализа данных. Темы Введение. Обзор основных задач и технологий анализа данных.

Типы данных. Предварительная обработка данных. Описательная статистика и визуализация данных. Практическое занятие 1. Визуализация многомерных данных. Проверка статистических гипотез и использование в анализе данных маркетинг, анализ надежности транспортных услуг и т.

Анализ временных рядов и прогнозирование

Транскрипт 1 2 О. Издательский дом Высшей школы экономики, 4 Оглавление Предисловие Глава 1. Учетная система бизнес-статистики, или Как с пользой. Задачи для аудиторной и самостоятельной работы Тесты для контроля и самоконтроля Глава 2. Информационные ресурсы официальной.

Бухгалтерский учет, анализ и аудит Мировая экономика Бизнес-статистика и прогнозирование Математические методы в экономике.

Дисперсионный анализ Корреляционный и ковариационный анализ Описательная статистика Экспоненциальное сглаживание Скользящее среднее Анализ Фурье Генерация случайных чисел Ранг и персентиль Регрессионный анализ Статистические функции Базовые статистические показатели

СТАТИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЙ И БИЗНЕС-СТАТИСТИКА

Меньше Примечание: Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки.

с БИЗНЕС-СТАТИСТИКА Предмет и метод статистики Статистика как Садовникова Н.А. Шмойлова Р.А. Бизнес-статистика и прогнозирование.

Вильямс, , с. Тематический раздел: Менеджмент Книга представляет собой прекрасно организованный вводный курс статистических методов анализа данных. Дидактически грамотно представленный теоретический материал не перегружен математическими подробностями и дополняется большим количеством тщательно отобранных примеров. Здесь есть анализ финансового состояния предприятий и конъюнктуры фондового рынка, прогнозирование уровня продаж и результатов избирательных кампаний, анализ качества продукции и эффективности рекламы, изучение аудитории средств массовой информации и много других непростых и практически важных задач.

Книга может быть полезна преподавателям, студентам, научным сотрудникам, аналитикам консалтинговых фирм и рекламных агентств, всем тем, кто занимается или еще только собирается заняться прикладным статистическим анализом эмпирических экономических и социальных данных. Предисловие Традиционный курс бизнес-статистики изменился и в основном к лучшему: Книга Практическая бизнес-статистика является лидером этих перемен.

В предисловии к первым трем изданиям говорилось следующее. В настоящее время в связи с доступностью и широким использованием компьютеров для обработки числовой информации нет необходимости в подробном освещении многих старомодных тем. Это дало огромную возможность для подачи в учебное время нового материала, который необходим бизнес-менеджеру, - нового материала, который подводит фундамент под понятия и приложения статистики применительно к бизнесу и экономике. Например, менеджерам не обязательно знать, как вывести формулу для вычисления коэффициентов регрессии в методе наименьших квадратов, но они должны уметь интерпретировать коэффициенты регрессии, чтобы, опираясь на эти важные показатели, принимать верные решения в сложных ситуациях.

Практическая бизнес-статистика была написана с учетом этих изменений. Студенты экономических специальностей могут выучить статистику на"отлично", если изучение статистики сопровождать реальными практическими примерами и простыми и доступными объяснениями, из которых видно, почему стоит осваивать статистический взгляд на мир.

Расписание

Книга в типографии Программа позволяет решать разнообразные практические бизнес-задачи с помощью сводных таблиц Назначение этой книги состоит в том, чтобы предоставить читателю основной статистический аппарат, который он сможет использовать для проведения индивидуальных статистических исследований и подготовки деловых прогнозов с помощью пакета . Книга написана в простом доступном стиле. В ней широко используются практические деловые примеры, позволяющие увидеть связь между теоретическими концепциями и их практическим применением.

Книга предназначена для бизнесменов и руководителей различного уровня, желающих освоить соответствующие математические методы и научиться применять их в свой повседневной практике, поэтому основной акцент в ней делается на практическом применении менеджером изучаемого математического аппарата для принятия деловых решений. Не предполагается, что читатель знаком хотя бы с вводным курсом математической статистики, однако совершенно необходимо, чтобы он владел компьютером в такой степени, которая позволит ему эффективно работать с пакетом .

Расскажи про книгу своим друзьям и коллегам:

Автор: Эндрю Сигел Название: Практическая бизнес-статистика прогнозирование уровня продаж и результатов избирательных.

Найти на него ответ трудно и приходится пользоваться методом индукции то есть делать вывод о том, что там происходит на самом деле, на основе того небольшого количества данных, которое есть в нашем распоряжении. Я, например, люблю ходить в лес и собирать грибы. Каждый раз, приходя домой, в моём распоряжении оказывается огромная корзина с выборками лисичек, опят, подберёзовиков и сыроежек. Хотя вру, конечно.

Сыроежки я не беру. Так вот, по этой выборке иногда волей — не волей делаешь вывод о том, что собой представляют соответствующие генеральные совокупности, то есть та самая поляна с лисичками и тот лес с подберёзовиками. Сам собой напрашивается вывод о том, что одно место грибное, а другое — нет. Этот вывод индуктивный, так же как и любой другой вывод, который можно сделать о виде, форме, вкусе и цвете собранных грибов.

Собрать все грибы в лесу, очевидно, не представляется возможным, поэтому мы делаем выводы на основе того, что имеем в корзине. Аналогично любые статистические методы используют метод индукции. Когда бы мы ни делали какие-либо выводы о том или ином показателе, мы всегда имеем в виду, что вывод сделан лишь по выборке из всех потенциально имеющихся данных. Я не собираюсь вдаваться в детали того, как правильно формировать выборку для временных рядов это не так актуально, как для пространственных и не хочу углубляться в теорию вероятностей.

Поэтому для ответов на вопросы, касающиеся этих тем, рекомендую обратиться к специализированной статистической литературе, например, к учебнику Гмурмана В. Здесь я хочу обсудить кратко наиболее важные вопросы выборочного метода с точки зрения прогнозирования.

Тест по теме «Тесты с ответами по статистике»

Настоящая публикация не содержит ни кода, ни картинок, поскольку суть вопроса несколько шире, а на конкретные вопросы всегда можно ответить в комментариях. За последние пару лет мне довелось применять для решения весьма разнообразных задач в различных вертикалях. Естественно, что применение заведомо подразумевает решение задач, связанных с той или иной математической обработкой цифровых данных, а разнообразность задач определялась, в первую очередь, самой предметной областью в которой эти прикладные задачи возникали.

Прогнозирование на основе полученной функции при Ответы с готовыми решениями: Практическая бизнес-статистика.: Пер. с.

О центре Методы прогнозирования продвинутый курс Этот курс демонстрирует, как выбрать подходящую модель временного ряда, подходящую к данным, и использовать модель для того, чтобы предсказать поведение переменной. Курс фокусируется на методах авторегрессии, сглаживания, включая скользящее среднее значение. Если вы уже знакомы с использованием этих методов и хотели бы знать больше, этот курс для вас. Участники будут учиться анализировать данные временного ряда и делать прогнозы на будущее.

Этот курс более детальный и глубокий, чем"Методы стратегического прогнозирования краткий курс". Методы прогнозирования, обсуждаемые в этом курсе, могут быть осуществлены, используя большинство статистических пакетов программ. Аудитория Бизнес-аналитики, экономисты, финансовые и коммерческие аналитики и все, кто должен сделать и интерпретировать или оценить прогнозы, найдет этот курс полезным. Этот курс ориентируется на практику и обсуждается исключительно на реальных данных.

Участники должны быть знакомы с основами статистики, включая линейную регрессию и, в идеале, должны иметь немного опыта прогнозирования. Программа 1. Характеристики временного ряда для прогнозирования.

Каталог библиотеки

.

Бизнес-статистика и прогнозирование в Ms Excel. предлагается несколько вопросов, ответы на которые можно найти в приложении А. В приложении.

.

Бизнес статистика и прогнозирование Часть 1 1