Область статистики связана со сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.
В бизнес-среде статистика важна по следующим причинам:
Причина 1. Статистика позволяет бизнесу лучше понять поведение потребителей, используя описательную статистику.
Причина 2. Статистика позволяет бизнесу выявлять тенденции с помощью визуализации данных.
Причина 3. Статистика позволяет бизнесу понять взаимосвязь между различными переменными с помощью регрессионных моделей.
Причина 4. Статистика позволяет бизнесу сегментировать потребителей на группы с помощью кластерного анализа.
В оставшейся части этой статьи мы подробно остановимся на каждой из этих причин.
Причина 1: понять поведение потребителей с помощью описательной статистики
Описательная статистика используется для описания наборов данных.
Компании почти во всех областях используют описательную статистику, чтобы лучше понять, как ведут себя их потребители.
Например, продуктовый магазин может рассчитать следующую описательную статистику:
- Среднее количество клиентов, которые приходят каждый день.
- Средний заказ на продажу на одного клиента.
- Стандартное отклонение возраста покупателей, которые приходят в магазин.
- Сумма продаж, сделанных каждый месяц.
Используя эти показатели, магазин может получить четкое представление о том, кто их клиенты и как они себя ведут.
С другой стороны, банк может рассчитать следующую описательную статистику:
- Процент клиентов, не выплативших кредит.
- Среднее количество новых клиентов, которые присоединяются к банку каждый день.
- Сумма общих депозитов, сделанных всеми клиентами каждый месяц.
Используя эти показатели, банк может получить представление о том, как ведут себя его клиенты и как они распоряжаются своими деньгами.
Не все компании строят статистические модели или выполняют сложные расчеты, но практически каждая компания использует описательную статистику, чтобы лучше понять своих клиентов.
Причина 2: выявляйте тренды с помощью визуализации данных
Другим распространенным способом использования статистики в бизнесе является визуализация данных, такая как линейные диаграммы, гистограммы, ящичные диаграммы, круговые диаграммы и другие диаграммы.
Эти типы диаграмм часто используются, чтобы помочь бизнесу определить тенденции.
Например, небольшой бизнес может создать следующую комбинированную диаграмму , чтобы визуализировать количество новых клиентов и общий объем продаж, которые они делают каждый месяц:
Используя эту простую диаграмму, бизнес может быстро увидеть, что их продажи и количество новых клиентов имеют тенденцию к большему увеличению в последнем квартале года.
Это может позволить бизнесу быть подготовленным с большим количеством персонала, более поздними часами, большим количеством запасов и т. д. в это время года.
Причина 3: понимание взаимосвязи между переменными с помощью регрессионных моделей
Другим способом использования статистики в бизнес-среде являются модели линейной регрессии .
Это модели, которые позволяют бизнесу понять взаимосвязь между одной или несколькими переменными-предикторами и переменной- откликом .
Например, продуктовый магазин может отслеживать общую сумму, потраченную на печатную рекламу, общую сумму, потраченную на онлайн-рекламу, и общий доход.
Затем они могут построить следующую модель множественной линейной регрессии:
Продажи = 840,35 + 2,55 (телевизионная реклама) + 4,87 (интернет-реклама)
Вот как интерпретировать коэффициенты регрессии в этой модели:
- На каждый дополнительный доллар, потраченный на телевизионную рекламу, общий доход увеличивается на 2,55 доллара (при условии, что онлайн-реклама остается неизменной).
- На каждый дополнительный доллар, потраченный на онлайн-рекламу, общий доход увеличивается на 4,87 доллара (при условии, что реклама на телевидении остается неизменной).
Используя эту модель, продуктовый магазин может быстро увидеть, что их деньги лучше потратить на онлайн-рекламу, чем на телевизионную рекламу.
Примечание.В этом примере мы использовали только две переменные-предикторы (реклама на телевидении и реклама в Интернете), но на практике компании часто строят регрессионные модели с гораздо большим количеством переменных-предикторов.
Причина 4: сегментировать потребителей на группы с помощью кластерного анализа
Другой способ использования статистики в бизнес-среде — это кластерный анализ .
Это метод машинного обучения, который позволяет бизнесу группировать похожих людей по разным признакам.
Розничные компании часто используют кластеризацию для выявления групп домохозяйств, которые похожи друг на друга.
Например, розничная компания может собирать следующую информацию о домохозяйствах:
- Семейный доход
- Размер семьи
- Глава семьи Род занятий
- Удаленность от ближайшего населенного пункта
Затем они могут передать эти переменные в алгоритм кластеризации, чтобы, возможно, идентифицировать следующие кластеры:
- Кластер 1: маленькая семья, большие траты
- Кластер 2: Большая семья, большие траты
- Кластер 3: Маленькая семья, низкие траты
- Кластер 4: Большая семья, низкие траты
Затем компания может рассылать персонализированные рекламные объявления или рекламные письма каждому домохозяйству в зависимости от того, насколько вероятно, что они отреагируют на определенные типы рекламы.
Дополнительные ресурсы
Следующие статьи объясняют важность статистики в других областях:
Значение статистики в экономике
Важность статистики в образовании
Важность статистики в здравоохранении