Сводки и группировки данных

Методы статистической теории принятия решений (теория игр, теория массового обслуживания, стохастическое програм­мирование) дают возможность описывать реакцию потребителей на изменение рыночной ситуации.

Методы линейного и нелинейного программирования применя­ются тогда, когда имеется много взаимосвязанных переменных и надо найти оптимальное решение, например, вариант достав­ки продукта потребителю, обеспечивающий максимальную при­быль, по одному из возможных каналов товародвижения.

Статистическое наблюдение — первая стадия статистического исследования, представляющая собой научно-организованный сбор данных об изучаемых явлениях и процессах в маркетинге. Статистическим называют такое наблюдение, которое обеспечи­вает регистрацию устанавливаемых факторов в учетных докумен­тах для последующего обобщения.

Для обработки маркетинговой информации используются статистические сводки и группировки данных. Сводка — стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения, производятся 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 включают четыре этапа:

• проверку исходных данных;

• группировку данных по заданным признакам;

• разработку системы статистических показателей;

• оформление результатов сводки в виде статистических таб­лиц, удобных для восприятия информации.

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.

Группировки различают в зависимости от стоящих задач.

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

Комбинированные группировки строятся путем разбивки каждой группы на подгруппы в соответствии с дополнительными при­знаками.

Многомерные — строятся с помощью специальных алгоритмов, когда осуществляется поиск скопления в TV-мерном пространстве, где каждый объект — точка, т.е. построить многомерную группировку — найти скопление точек.

По задачам систематизации данных различают: типологичес­кие, структурные и аналитические.

К типологическим группировкам относят все группировки, которые характеризуют качественные особенности и различия между типами явлений. Типологические группировки предназна­чаются для выявления качественно однородных совокупностей, т.е. объектов, близких друг к другу одновременно по всем группировочным признакам.

Структурные группировки — это разделение однородной со­вокупности на группы, характеризующие ее структуру по опре­деленному группировочному признаку. Структурные группировки имеют большое значение для изучения структуры однотипных явлений.

Аналитические группировки предназначены для выявления зависимости между признаками.

Средние величины в статистическом понимании — это обоб­щающие показатели совокупности однотипных явлений по ка­кому-либо количественному признаку.

Средние величины разделяются на математические и струк­турные. К математическим относят среднеарифметические, сред­негеометрические и гармонические, к структурным — моду и медиану.

Мода— наиболее типичное, чаще всего встречаемое значение признака. В случаях интервальных рядов с равными интервала­ми модальным интервалом считается интервал с наибольшей частотой, а при неравных интервалах — интервал с наибольшей плотностью.