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战略数据分析,统计学数据分析

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统计分析策略1)侧重于数据的描述(数据的特征)，如:数据的平均水平、数据的可行范围、数据的波动和离散程度2)帮助数据分析人员掌握和理解数据3)描述性统计分析_作用:易数据的频数分析:集中趋势分析(均值、中值、众数等 。)的离群数据可以通过频率分析和交叉频率分析进行检验:一般水平数据的离散度分析用来反映数据(标准差)的变异系数等，):数据分布(偏度值、峰度值等)，)用于反映数据之间的差异:检查样本数据是否符合正态分布的基本统计图形(饼图、直方图、箱线图等，):用图形表示数据；4)描述性统计的指标解释平均值:一组数据之和除以数据个数；标准差:标准差除以样本量的平方根计算出中位数:排序后中间的数据的值模式:最频繁出现 。最常用的反映数据离散方案的量化形式是方差，方差是表达精度的一个重要指标:每个数据与其平均值之差的平方和的平均峰值；衡量数据分布波动的指标偏度；测量数据峰值偏差的指标区；最大值和最小值之差的最小值；一组数据中具有最小值的数据 。

1、 战略与绩效分析理论(简称PIMSPIMS分析简介PIMS分析是英文profitaimpactofmarketstrategies的缩写 。PIMS分析又叫战略和业绩分析 ， 又叫PIMS数据库分析法，意思是行情战略对利润的影响 。PIMS研究最早于1960年在通用电气公司进行 。其主要目的是找出市场份额如何影响一个业务单位的绩效 。

该模型能够识别出一些与投资回报率密切相关的因素，这些因素能够很好地解释投资回报率的变化 。到1972年，PIMS研究的参与者不再局限于通用电气公司内部的研究人员 ， 而是包括了来自哈佛商学院和市场科学研究所的学者 。在这一阶段，本研究所使用的数据库不仅涉及通用电气公司的情况，还包括许多其他公司的业务单位的信息 。1975年 ， 由参与PIMS研究的成员公司发起成立了一个名为“战略 Planning Institute”的非营利性研究机构，负责管理PIMS项目并继续研究 。

2、8个典型案例看懂零售巨头的“大数据” 战略【战略数据分析,统计学数据分析】8典型案例了解零售巨头的“大数据”战略_ 数据分析未来的零售分析需要零售商借助于集成的业务流程和信息系统来支持客户洞察，并将客户洞察发展为一种企业级的战略能力，而在这种情况下，零售商的所有业务职能部门都会将基于场景的客户洞察作为决策的重要依据 。分析公司EKN认为，为了真正以客户为中心，零售商需要具备许多关键能力，所有这些能力都是由业务分析驱动的 。

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