统计分析工具之常用数据分析方法PPT(48张)
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业务记录用检查表
合计 检查数 不良率
检查表
排列图（帕累拉图）
关键的少数，次要的多数。 通常所说的80/20法则。 针对问题所收集的数据按其重要性的顺序，记录在
50%
73.7% 71.5%
72.9% 73.1%
72.9% 70.9% 71.9% 71.6%
40%
70%
69.0%
68.9% 69.0%
30%
68.1%
67.7% 67.1%
20%
65%
10%
0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
62.2%
60% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
5、数据分析误区
误区四：为避免图表的欺骗性，图线最好占据2/3 至3/4的高度（调整Y轴刻度）
100%
85%
83.5%
ห้องสมุดไป่ตู้
90%
80% 70%
83.5%
73.7%
71.5% 68.1%
75.4% 69.0%
79.0% 72.9%
图形可以帮助我们将数 据转换成信息
2、数据分析目的
让数据说话； 行动的向导； 杜绝浪费； 提供决策的依据。
3、数据的分类
按数据的性质一般可归纳为：
定性数据。往往用于频数或频率分析。 定量型数据。可以用数字量化的数值。
按数据的来源可分为：
人力资源数据； 财务数据； 营销数据； 采购数据； 仓储数据； 生产数据； 编辑数据。
抽样方法
分层抽样
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分 层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层 内差异，增加样本的代表性。
抽样
样本
当到货产品较多时，分层抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
在销售公司日常管理中最强调的是事实管理，就是要掌 握事实，要掌握事实就必须设计检查表收集数据。
477
410 403
366
330 343
255 254 237 211
247
171 166
0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
描述性分析：数据分时段走势、差距变化情况以及 相应的时间背景
数据表现形式三
销售码洋结构比
90% 85.3%
80%
70%
64.3% 67.0%
4、运用统计方法应遵循的原则
坚持用数据说话的基本观点。 有目的地收集数据。 掌握数据的来源。 认真整理数据。
5、统计分析流程
确定问题确定分析目标 采用科学方法收集数据 考察数据时效性整理数据 统计分析 出具分析报告，提出解决 意或建议
5、数据分析误区
误区一:展示元素不宜大于3个
1000000 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
5、数据分析误区
误区三:研究用数据最好不使用三维立体图
1000000 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 S3 S1
1000000 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
5、数据分析误区
误区二:时间序列数据最好使用折线图，而不宜使 用柱状图等
数据表现形式
表现形式一
2010年店铺销售分析报表
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
东朝阳
99 98 98 100 101 108 108 114 110
金桥
67 70 73 74 75 77 82 80 80
太平洋
87 84 88 85 79 85 91 92 93
二道国贸
148 143 143 145 137 141 136 134 139
7735..18%%
7756..69%%
74.5% 70.9%
7618..99%%
7712..69%%
77.3% 69.0%
67.7%
79.6% 75.57%5.7% 67.1%
80%
60%
62.2%
75%
79.0% 76.9%
75.4% 75.8% 75.6% 74.5%
79.6%
77.3% 75.5%75.7%
国三
75 76 76 77 79 78 82 78 78
春城
87 86 92 100 103 100 97 89 91
跑一
益民
数据
列表
数据表现形式二
销售码洋趋势图
800
700 667
600
595
500
400
422
412 420 381
300
303 320
200
248 269 224 245
100
470
第二部 常用的数据分析方法
学用的统计抽样方法主要有以下三种 随机抽样法 分层抽样法 系统抽样法
公 司
抽样方法
随机抽样
指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法 事先不能考虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签 或利用随机数表来抽取样品以保证样品代表性。
抽样
当商品款式不多时，随机抽样是一种有效的 抽样方法；
60%
57.5% 60.2%
50%
49.0%
51.5%
53.5%
47.3%
47.4%
40%
43.4%
36.2%
36.41%
30%
31.0%
30.8%
43.3%
37.4%
39.5% 30.4%
35.5%33.0% 25.5%27.3%
20%
21.1%
10%
13.2%
0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
常用数据分析方法
有一些统计分析工具可供公司用来解决经营问题，它们有助于收集 和分析数据以便为决策提供依据。
对帐单（检查表）; 流程图； 散布图； 直方图； 排列图； 控制图； 因果分析图；
统计分析工具
第一部 数据分析概述
1、什么是数据？
数据是对服装销售业务全过程记录下来的、可 以以鉴别的符号。数据是销售业务全过程的属 性数量、位置及相通关系等等的抽象表示。
合计 检查数 不良率
检查表
排列图（帕累拉图）
关键的少数，次要的多数。 通常所说的80/20法则。 针对问题所收集的数据按其重要性的顺序，记录在
50%
73.7% 71.5%
72.9% 73.1%
72.9% 70.9% 71.9% 71.6%
40%
70%
69.0%
68.9% 69.0%
30%
68.1%
67.7% 67.1%
20%
65%
10%
0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
62.2%
60% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
5、数据分析误区
误区四：为避免图表的欺骗性，图线最好占据2/3 至3/4的高度（调整Y轴刻度）
100%
85%
83.5%
ห้องสมุดไป่ตู้
90%
80% 70%
83.5%
73.7%
71.5% 68.1%
75.4% 69.0%
79.0% 72.9%
图形可以帮助我们将数 据转换成信息
2、数据分析目的
让数据说话； 行动的向导； 杜绝浪费； 提供决策的依据。
3、数据的分类
按数据的性质一般可归纳为：
定性数据。往往用于频数或频率分析。 定量型数据。可以用数字量化的数值。
按数据的来源可分为：
人力资源数据； 财务数据； 营销数据； 采购数据； 仓储数据； 生产数据； 编辑数据。
抽样方法
分层抽样
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分 层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层 内差异，增加样本的代表性。
抽样
样本
当到货产品较多时，分层抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
总体、样本、数据间的关系
在销售公司日常管理中最强调的是事实管理，就是要掌 握事实，要掌握事实就必须设计检查表收集数据。
477
410 403
366
330 343
255 254 237 211
247
171 166
0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
描述性分析：数据分时段走势、差距变化情况以及 相应的时间背景
数据表现形式三
销售码洋结构比
90% 85.3%
80%
70%
64.3% 67.0%
4、运用统计方法应遵循的原则
坚持用数据说话的基本观点。 有目的地收集数据。 掌握数据的来源。 认真整理数据。
5、统计分析流程
确定问题确定分析目标 采用科学方法收集数据 考察数据时效性整理数据 统计分析 出具分析报告，提出解决 意或建议
5、数据分析误区
误区一:展示元素不宜大于3个
1000000 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
5、数据分析误区
误区三:研究用数据最好不使用三维立体图
1000000 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 S3 S1
1000000 900000 800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
5、数据分析误区
误区二:时间序列数据最好使用折线图，而不宜使 用柱状图等
数据表现形式
表现形式一
2010年店铺销售分析报表
12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月
东朝阳
99 98 98 100 101 108 108 114 110
金桥
67 70 73 74 75 77 82 80 80
太平洋
87 84 88 85 79 85 91 92 93
二道国贸
148 143 143 145 137 141 136 134 139
7735..18%%
7756..69%%
74.5% 70.9%
7618..99%%
7712..69%%
77.3% 69.0%
67.7%
79.6% 75.57%5.7% 67.1%
80%
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62.2%
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79.0% 76.9%
75.4% 75.8% 75.6% 74.5%
79.6%
77.3% 75.5%75.7%
国三
75 76 76 77 79 78 82 78 78
春城
87 86 92 100 103 100 97 89 91
跑一
益民
数据
列表
数据表现形式二
销售码洋趋势图
800
700 667
600
595
500
400
422
412 420 381
300
303 320
200
248 269 224 245
100
470
第二部 常用的数据分析方法
学用的统计抽样方法主要有以下三种 随机抽样法 分层抽样法 系统抽样法
公 司
抽样方法
随机抽样
指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法 事先不能考虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签 或利用随机数表来抽取样品以保证样品代表性。
抽样
当商品款式不多时，随机抽样是一种有效的 抽样方法；
60%
57.5% 60.2%
50%
49.0%
51.5%
53.5%
47.3%
47.4%
40%
43.4%
36.2%
36.41%
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31.0%
30.8%
43.3%
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39.5% 30.4%
35.5%33.0% 25.5%27.3%
20%
21.1%
10%
13.2%
0% 12月 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
常用数据分析方法
有一些统计分析工具可供公司用来解决经营问题，它们有助于收集 和分析数据以便为决策提供依据。
对帐单（检查表）; 流程图； 散布图； 直方图； 排列图； 控制图； 因果分析图；
统计分析工具
第一部 数据分析概述
1、什么是数据？
数据是对服装销售业务全过程记录下来的、可 以以鉴别的符号。数据是销售业务全过程的属 性数量、位置及相通关系等等的抽象表示。