Уважаемый посетитель сайта! На нашем сайте вы можете скачать без регистрации книги, тесты, курсовые работы, рефераты, дипломы бесплатно!

Авторизация на сайте

Забыли пароль?
Регистрация нового пользователя

Наименование предмета

Яндекс.Метрика
ВВЕДЕНИЕ 3
1.ПОДГОТОВКА ДАННЫХ ДЛЯ МАРКЕТИНГОВОЙ ИНФОРМАЦИИ, КРИТЕРИИ ВЫБОРА ШКАЛ 5
2. СВОДКИ И ГРУППИРОВКИ ДАННЫХ, АНАЛИЗ ВАРИАЦИОННЫХ РЯДОВ, ТАБУЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ 10
2.1. ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГРУППИРОВОК 10
2.2. АНАЛИЗ ВАРИАЦИОННЫХ РЯДОВ 20
3.МЕТОДЫ КОРРЕЛЯЦИОННОГО И РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА В МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ 28
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 36
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 37


Введение

Чтобы принять оптимальное управленческое решение в условиях жесткой конкурентной борьбы, предприятию нужно располагать огромными объемами информации. Необходим серьезный анализ рынков выпускаемой и намеченной к производству продукции, сырья, капиталов и рабочей силы, что совершенно невозможно без маркетинговых исследований. Между тем, неверная оценка экономической ситуации или неправильная интерпретация экономических новостей часто бывают связаны с ошибочным выбором источника информации. Нередко самые известные по рекламе поставщики информации не являются лучшими, так как большая часть их усилий сосредоточена на организации рекламной деятельности, а проблемы качества поставляемых продуктов остаются на втором плане. Поэтому любому исследованию предшествует детальный анализ рынка маркетинговой информации на предмет поиска источников данных высокой достоверности и полноты отражения реальных рыночных процессов. Такое определение наиболее точно раскрывает целевую направленность маркетинг-статистики, одной их главных составляющих которой является повышение эффективности использования информационных ресурсов в маркетинговой деятельности предприятий, отраслей и хозяйственных комплексов. Таким образом, маркетинг-статистика предполагает изучение состава и движения информационных ресурсов, необходимых для проведения маркетинговых исследований, методологии расчета и анализа важнейших показателей, используемых в практической работе маркетинговых служб, современных методов обработки и анализа маркетинговой информации, а также системы организации отечественного и зарубежного рынков информационных услуг. Формирование качественных информационных фондов предприятия – процесс сложный. При комплектовании информационных фондов особенно важно учитывать потребности предприятия. Исходя из потребностей определяют какие услуги необходимы. Затем требуемые информационные ресурсы разделяют по секторам информационного рынка и в каждом секторе выбирают возможные варианты баз данных и информационных систем. Комплексное исследование рынка информационных услуг предполагает анализ товарной конъюнктуры, отслеживание уровня цен на информационные услуги, определение потенциальных производителей потребной информации и т.д. Предлагаемая курсовая работа посвящена основным методам и проблемам анализа маркетинговой информации, так как проблема получения и обработки маркетинговой информации – одна из особо значимых проблем современного маркетинга. В этой работе я попытаюсь достаточно полно рассмотреть основные аспекты методов анализа маркетинговой информации, и показать в чем состоят особенности маркетинговой информации, процесса и дизайна маркетинговых исследований.
В маркетинговых исследованиях наряду с важностью выбора методов сбора информации, не менее важным является выбор адекватных методов анализа собранной информации, а от этого в значительной мере зависит не только правильность сделанных выводов, но и их точность и определённость.
Цель работы – рассмотреть обработку и анализ маркетинговой информации.
Задачи работы:
Показать роль маркетинговых исследований в реализации маркетинговой деятельности.
Изучить последовательность шагов при проведении маркетинговых исследований и раскрыть их содержание.
Ознакомиться с содержанием и особенностями использования количественных и качественных методов маркетинговых исследований.
Ознакомиться с методами анализа собранных маркетинговых данных.
Обосновать методы построения выводов из анализа данных в проведенном маркетинговом исследовании.
Объект работы – маркетинговое исследование, предмет - обработка и анализ маркетинговой информации

1.Подготовка данных для маркетинговой информации, критерии выбора шкал

Обычно при проведении маркетинговых исследований используется информация, полученная на основе первичных и вторичных данных.
Первичные данные получаются в результате специально проведенных для решения конкретной маркетинговой проблемы так называемых полевых маркетинговых исследований; их сбор осуществляется путем наблюдений, опросов, экспериментальных исследований, выполняемых, как правило, над частью общей совокупности исследуемых объектов – выборкой [12, C. 154].
Под вторичными данными, применяемыми при проведении так называемых кабинетных маркетинговых исследований, понимаются данные, собранные ранее из внутренних и внешних источников для целей, отличных от целей маркетинговых исследований. Другими словами, вторичные данные не является результатом проведения специальных маркетинговых исследований.
Различают (по отношению к фирме) внешние и внутренние источники для вторичных исследований. В качестве внутренних источников информации могут быть – маркетинговая статистика (характеристика товарооборота, объем сбыта, объем распродаж, импорт, экспорт, рекламации), данные о маркетинговых затратах (по продукту, рекламе, продвижению, сбыта, коммуникациям), прочие данные (о производительности установок, оборудования, прайс-листы на сырье и материалы, характеристика системы складирования, карты потребителей и др.).
В качестве внешних источников выступают:
- публикации национальных и международных официальных организаций;
- публикации государственных органов, министерств, муниципальных комитетов;
- публикации торгово-промышленных палат и объединений;
- ежегодники статистической информации;
- отчеты и издания отраслевых фирм и совместных предприятий;
- книги, сообщения в журналах и газетах;
- публикации учебных, научно-исследовательских, проектных институтов и общественно-научных организаций, симпозиумов, конгрессов, конференций.
Основными достоинствами вторичных исследований являются [16, C. 143]:
- затраты на проведение кабинетных исследований меньше, чем на проведение таких же исследований с помощью полевых исследований;
- большей частью вполне достаточно для решения исследований только вторичной информации, поэтому первичные исследования становятся не нужными;
- возможность использования результатов кабинетного исследования, в случае если поставленная цель маркетингового исследования не достигнута, для определения задач полевого исследования, его планирования и использования выборочного метода.
В тех случаях, когда вторичное исследование не дает нужного результата проводят первичное (полевое) исследование.
Основными методами получения первичных данных являются опрос, наблюдение, эксперимент и панель. Наибольшее распространение получил метод опроса и интервью. Каждый из методов может использоваться в сочетании с другими, полевые исследования почти всегда дороже кабинетных. Поэтому они применяются в случаях, когда:
- в результате вторичного исследования не достигнут требуемый результат и не возможно проведение соответствующего маркетингового мероприятия;
- высокие затраты на полевые исследования могут быть компенсированы значением и необходимостью решения соответствующей задачи.
Полевое исследование может быть полным или сплошным, если им охвачена вся группа интересующих исследователя респондентов и частичным, если им охвачен определенный процент респондентов.
В общем случае проведения кабинетных или полевых исследований следует иметь ввиду, что сбор и обработка данных в процессе исследования осуществляется методами, которые теория маркетинга заимствовала из математики, статистики, психологии, социологии социальной экономики.
Данные, полученные в процессе маркетингового исследования должны пройти процедуру обработки, обобщения и интерпретации. При этом выделяют три области: упорядочения, масштабирования (шкалирования), обобщения и анализа.
Упорядочение данных заключается в распределении данных по категориям, их редактировании и кодировании результатов, а также их табулировании [15, C. 199].
Под редактированием понимается просмотр данных, имея ввиду возможности их использования. Представление просмотренного материала данных в форме таблиц означает их табулирование.
Шкалирование означает классификацию данных по определенным критериям. На практике применяются номинальная шкала (классификационные), порядковая шкала (ранговые) и количественные (метрические).
Анализ и обобщение данных осуществляется методами ручной, компьютерной (полукомпьютерной), когда используется карманный компьютер и электронной (с использованием персонального или большого компьютера) обработки. Для обработки используются как описательные, так и аналитические методы. Среди аналитических методов в маркетинге часто применяются: анализ трендов, методы нелинейной регрессии и коррекции, дискриминантный анализ, кластерный анализ, факторный анализ и другие. Возможные направления применения отдельных аналитических методов показаны в табл. 1.




Таблица 1.
Примеры использования аналитических методов
Метод Вопросы
Регрессионный анализ Как изменится объем сбыта, если объем рекламных мероприятий сократить на 10%?
Как оценить цену на хлопок в последующие шесть месяцев?
Имеет ли влияние объем инвестиций в промышленности автомобилестроения и строительство?
Дисперсионный анализ Влияет ли упаковка на уровень объема сбыта?
Влияет ли цвет объявления на число лиц, которые вспоминают о рекламе?
Имеет ли влияние выбор каналов сбыта на объем сбыта?
Дискриминантный анализ Чем различаются курящий и некурящий?
Разработайте классификацию кредитоспособности покупателей кредита по признакам: «заработная плата», «образование», «возраст».
Факторный анализ Как установить зависимость многочисленных операций, к которым особо чувствительны покупатели автомобилей от нескольких комплексных факторов?
Как описать влияние этих факторов на различные марки строящихся автомобилей?
Кластерный анализ Распределить на группы покупателей крупного торгового центра в соответствии с их потребностями.
Как определить тип читателей известного журнала?
Можно ли классифицировать покупки в соответствии с Вашими интересами в политических процессах?
Многоразмерное шкалирование В какой мере соответствует продукт Вашей фирмы идеальному представлению покупателей?
Какой имидж имеет Ваша фирма?
Изменится ли позиция покупателей к приобретению в течение пяти лет?
По общепринятой классификации для субъективных измерений обычно рассматривают четыре основных типа шкал:
1 Классификационная шкала строится на единственном отношении — отношении эквивалентности. Деления на шкале характеризуют критерии, на основании которых производится классификация. Способность человека оценить любой стимул по заданному критерию как принадлежащий или не принадлежащий данному классу настолько очевидна, что возможность построения шкалы наименований для реакций различного уровня сложности обычно не вызывает возражений.
2. Шкала порядка строится на основании сразу двух отношений — эквивалентности и порядка. Естественно, что далеко не все объекты субъективно можно подчинить отношению порядка. Например, сразу очень трудно сказать, что больше — круг или треугольник, однако если выделить в этих объектах такое свойство, как площадь, то установить порядковые отношения для этих объектов уже значительно легче. Такие упорядочивания объектов по их отдельным свойствам широко используются при составлении различных оценочных шкал.
3. Шкала интервалов. Этот тип шкалы требует дополнительной возможности устанавливать равенство попарных различий между двумя парами стимулов, иначе говоря, определять равенство субъективных интервалов. Возможность построения такой шкалы позволяет большую часть свойств существующих числовых систем приписывать тем числам, которые получены на основе субъективных оценок. Построение для реакций шкалы интервалов является в психологии уже значительным достижением. Но, с другой стороны, интуитивно не очевидно, что человек всегда может делать оценки, соответствующие шкале интервалов. Действительно, если субъективные оценки не соответствуют некоторому физически измеряемому свойству, то совсем не очевидно, как можно установить соответствие оцениваемых стимулов шкале интервалов.
4. Шкала отношений получается, когда, кроме уже перечисленных операций: эквивалентности, порядка и сравнения разностей — можно осуществить для объектов сравнение попарных отношений. Это обусловлено возможностью оценивать абсолютное значение величины реакции и требует наличия на шкале нулевой точки, как на шкале температур Кельвина, например.
Последние две шкалы можно назвать "сильными", т.е. по результатам таких измерений можно строить более точные, более однозначные психофизические функции, к ним можно применить более тонкий статистический аппарат, чего нельзя сделать по отношению к первым двум типам шкал. Немаловажное значение имел и тот факт, что все физические измерения приводят обычно именно к "сильным" шкалам. Поэтому для психофизиков большее значение имели методические процедуры построения шкал интервалов и отношений, чем каких-либо других.
Первые две шкалы получили название неметрических, вторые две — метрических. В соответствии с этим в психологии говорят и о двух подходах к психологическим измерениям: метрическом (более строгом) и неметрическом (менее строгом).

2. Сводки и группировки данных, анализ вариационных рядов, табулирование данных

2.1. Применение статистических группировок

В результате статистического наблюдения получают большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования. В дальнейшем главная задача заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки.
Статистическая сводка – это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин).
В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
Статистическая группировка – это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей.[1, с.35]
Признак, который кладется в основу образования групп в процессе статистической группировки, называется группировочным или основанием группировки.
Он может быть количественным (возраст) и атрибутивным (уровень образования), в том числе альтернативным (пол).
Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучение взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.
Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки.
Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования: выделение социально-экономических типов явлений; изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем; изучение связей и зависимостей между отдельными признаками явления.
Группировки классифицируются по следующим признакам:
• цель
• число группировочных признаков
• соподчиненность группировочных признаков
• исходная информационная база
В зависимости от цели исследования группировки бывают типологическими, структурными, аналитическими.
Типологическая группировка – разделение качественно разнородной совокупности на качественно однородные группы (классы, типы), при этом под однородностью понимается подчинение всех единиц совокупности одному закону развития в отношении рассматриваемого свойства.[2, с.207] Такие группировки дают возможность в составе массового явления выделить те его части, которые однородны по качеству и условиям развития, в которых действуют одни и те же закономерности, на которые влияют одни и те же факторы.
Структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку.[1, с.37]
С помощью структурных группировок изучается состав населения по полу, возрасту, месту проживания; состав предприятий по стоимости основных фондов, численности занятых; структура основных фондов по степени их изношенности.
Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.
Структурные группировки являются описательными, так как при их помощи нельзя объяснить причины выявленных закономерностей и их изменения во времени и пространстве. Эти задачи статистика решает другими методами, среди которых основным считается метод аналитических группировок.
Для того, чтобы ориентироваться в сложных причинно-следственных связях, статистика концентрирует свое внимание на изучении связей между главными, решающими факторами и результативными показателями в однородной совокупности. Группировки, применяемые для решения этой задачи, называются аналитическими.
Признак, значения которого влияют на значения другого признака, называется факторным. Зависимый признак называется результативным.
Группировка производится по факторному признаку, рядом с которым фиксируются значения результативного. Производится анализ поведения результативного признака при изменении факторного.
Разделение на три вида, в зависимости от решаемых задач, носит относительный характер, так как группировка нередко бывает универсальной, одновременно выделяя типы, показывая структуру совокупности и отражая закономерности изменения значений одного признака в зависимости от другого.
В зависимости от степени сложности массового явления и от задач анализа группировки могут производиться по одному или нескольким признакам. Если группы образуются по одному признаку, группировка называется простой (например, распределение населения по возрастным группам).
Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной.
Сложные группировки, в свою очередь, бывают комбинационными (два – четыре признака) и многомерными (любое число признаков свыше четырех).
Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков. Однако при изучении влияния большого числа признаков применение комбинационных группировок становиться невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации затушевывает проявление закономерностей. Даже при наличии большого массива первичной информации приходится ограничиваться двумя – четырьмя признаками.
Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.
Многомерные группировки позволяют решать целый ряд таких задач экономико-статистического исследования, как формирование однородных совокупностей, выбор существенных признаков, выделение типичных групп и др.
Группируемые данные могут быть не упорядоченными, в этом случае полученная группировка является первичной. Если группировка производится на основании систематизированных в результате первичной группировки данных, то она относится ко вторичной.
Особым видом группировок является классификация.
Классификация – систематизированное распределение явлений и объектов на определенные группы, классы, виды, разряды на основании общих существенных признаков.[2, с.226]
По экономическому содержанию это типологическая группировка, в которой отражены значения группировочного признака, но отсутствует численность единиц в группах. В основе классификации лежат атрибутивные (качественные, описательные) признаки. Классификация выступает в роли своеобразного статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени, например, ЕГРПО. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности, продукции и услуг (ОКПД), классификация основных фондов в промышленности, строительстве, капитальных вложений, затрат на производство и т.д.
Из изложенного о различных видах группировок видно, что основные задачи всех группировок тесно связаны между собой, взаимно переплетаются, дополняют друг друга. Так, выделение социально-экономических типов и размеров связано с изучением структуры явлений общественной жизни, а это в свою очередь дает возможность определять взаимосвязь между установленными типами и признаками, их характеризующими.
При построении группировки вначале следует определить группировочный признак, а затем количество групп.
Если признак атрибутивный (качественный) и имеет мало разновидностей, то количество групп определяется числом этих разновидностей. Таковы, например, группировки населения по полу, семейному положению, образованию; распределение население на городское и сельское.
При составлении группировок на основе количественного признака необходимо определить количество групп с помощью специальных расчетов и интервалы группировки.
Интервал группировки – количественное значение, отделяющее одну единицу (группу) от другой, т.е. интервал очерчивает количественные границы групп.
Как правило, величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.
Количество групп и величина интервала связаны между собой: чем больше образовано групп, тем меньше интервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа единиц исследуемого объекта и степени колеблемости группировочного признака. При небольшом объеме совокупности нельзя образовывать большое число групп, так как группы будут малочисленными.
При определении числа групп необходимо стремиться к тому, чтобы были учтены особенности изучаемого явления. Поэтому число групп должно быть оптимальным, в каждую группу должно входить достаточно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших чисел. Однако в отдельных случаях представляют интерес и малочисленные группы: новое, передовое, пока оно не станет массовым, проявляется в незначительном числе фактов; поэтому задача статистики – выделить эти факты и изучить их.
На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень вариации группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.
Ориентировочно определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:
n= 1+3,322 lg N,
где N – численность единиц совокупности.
Формула Стерджесса пригодна при условии, что распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному и при этом применяются равные интервалы в группах. Чтобы получить группы, адекватные действительности, необходимо руководствоваться сущностью изучаемого явления.
Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие) интервалы. При неравных интервалах промежуток между двумя значениями признака изменяется от одной группе к другой. Возрастающие интервалы, которые увеличиваются от одной группы к другой, убывающие – уменьшаются.
Неравные интервалы чаще применяются при большой вариации группировочного признака.
Группировки с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным (например, при группировке рабочих одной профессии по размеру заработной платы).
Для группировок с равными интервалами величина интервала находится по следующей формуле:
i = R/n = Xmax – Xmin / n,
где Xmax, Xmin - наибольшее и наименьшее значения признака, n – число групп.
Прибавляя к минимальному значению признака найденное значение интервала, получаем верхнюю границу первой группы. Прибавляя далее величину интервала к верхней границе первой группы, получаем верхнюю границу второй группы, и т.д.
359 Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указаны верхняя и нижняя границы, и открытыми, когда указана одна из границ (обычно в первой и последней группах). Например, при группировке работников по месячной заработной плате первая группа может быть определена до 2500 тыс.руб, а последняя – более 10 000 тыс.руб. В первой группе не обозначена нижняя граница интервала, в последней – верхняя.

Предполагается по данным по 30 предприятиям построить статистический ряд распределения организаций по прибыли от продаж, образовав 5 групп с равными интервалами.


Таблица 1
Исходные данные
№ п/п Объем продаж, млн.руб. Прибыль, млн.руб.
1 36,45 6,20
2 23,4 2,28
3 46,54 8,38
4 59,752 12,55
5 41,415 7,87
6 26,86 4,03
7 79,2 18,22
8 54,72 10,94
9 40,424 7,28
10 30,21 4,83
11 42,418 8,06
12 64,575 13,56
13 51,612 9,81
14 35,42 5,67
15 14,4 1,87
16 36,936 5,91
17 53,392 10,68
18 41 7,38
19 55,68 11,69
20 18,2 2,55
21 31,8 5,41
22 39,204 6,67
23 57,128 11,43
24 28,44 4,55
25 43,344 7,80
26 70,72 16,27
27 41,832 7,53
28 69,345 15,26
29 35,903 4,74
30 50,22 9,54

Для определения групп предприятий определяем размер интервала по прибыли от продажи:
i = R / n = хmax – xmin / n
i = 18,22- 1,87 / 5 = 3,27 млн. руб.


Формируем группы:
I. 1,872– 5,142 [1,872; 1,872+ 3,27]

II. 5,142 – 12 [5,142; 5,142 + 3,27]

III. 8,412 – 11,682 [8,412; 8,412 + 3,27]

IV. 11,682 – 14,952 [11,682; 11,682 + 3,27]

V. 14,952 – выше [14,952; 14,952 + 3,27]


Делаем разноску предприятий по группам. Если значение показателя соответствует значению верхней границы интервала одной группы и нижнему значению границы интервала другой группы, то эту организацию мы относим к последнему.
Таблица 2
Разработанная таблица
№ п/п Группы организации по прибыли, млн.руб. Прибыль, млн.руб. Удельный вес прибыли в %, к итогу
А 2 3
1 До 5,142 24,853 23%

2 5,142-8,412 84,136 40%

3 8,412-11,682 52,396 17%

4 11,682-14,952 37,802 10%

5 14,952 и выше 49,738 10%

Итого 248,925 100

На основании разработанной таблицы строим ряд распределения.
Таблица 3
Ряд распределения организаций по прибыли
№ п/п Группы организации по прибыли, млн.руб. Число предприятий
А 1 в % к итогу S
1 До -5,142 7 23
7,00

2 5,142-8,412 12 40
16,00
3 8,412-11,682 5 17
23,00
4 11,682-14,952 3 10
28,00
5 14,952-и выше 3 10
30,00
Итого 24 100

Наибольшее число организаций сосредоточено в группе с прибылью от 5,1 до 8,4 млн.руб. – 12 организаций (40%); 7 организаций (23%) имеют прибыль от 1,8 до 5,1 млн.руб.; 5 организаций (17%) – в 3 группе с прибылью от 8,4 до 11,67 млн.руб. и в пятой группе сосредоточено 3 организации (7%) с выручкой от 11,67 до 14,94 млн.руб.
Построим аналитическую группировку:

Таблица 4
Аналитическая группировка предприятий по объему продаж и сумме ожидаемой прибыли

Предприятия по объему продаж, млн.руб. Число предприятий, ед. Уровень объема продаж, млн.руб. Прибыль предприятий, млн. руб.
всего в среднем на одно предприятие всего в среднем на одно предприятие
12,528-22,2192 3 49,30 16,43333 6,70 2,23
22,2192-31,9104 8 220,68 27,585 41,34 5,17
31,9104-41,6016 9 315,90 35,1 70,50 7,83
41,6016-51,2928 7 316,20 45,17143 80,66 11,52
51,2928-60,984 3 108,54 36,18 49,75 16,58
Итого 30 1010,63 33,68767 230,71 8,3

Из данных таблицы можно сделать вывод о том, что с увеличением объема продаж прибыль от первой к пятой группе увеличиваются. Это свидетельствует о наличии прямой связи между показателями.
В связи с тем, что уровень продаж продукции от первой к пятой группе возрастает в 2,04 раза, прибыль возрастает в 3,72 раза. Это свидетельствует о том, что связь между показателями корреляционная. Данные таблицы свидетельствуют о наличии корреляционной связи между прибылью и объемом продаж.


2.2. Анализ вариационных рядов

Ряды динамики – статистические данные, отображающие развитие во времени изучаемого явления. Их также называют динамическими рядами, временными рядами.
В каждом ряду динамики имеется два основных элемента:
1) показатель времени t;
2) соответствующие им уровни развития изучаемого явления y;
В качестве показаний времени в рядах динамики выступают либо определенные даты (моменты), либо отдельные периоды (годы, кварталы, месяцы, сутки).
Уровни рядов динамики отображают количественную оценку (меру) развития во времени изучаемого явления. Они могут выражаться абсолютными, относительными или средними величинами.
Проанализируем объем продаж ООО «Неотек» за 1999 – 2003 гг.
Для количественной оценки динамики социально–экономических явлений применяются статистические показатели: абсолютные темпы роста и прироста, темпы наращивания и т. д.
В основе расчета показателей рядов динамики лежит сравнение его уровней. В зависимости от применяемого способа сопоставления показатели динамики могут вычисляться на постоянной и переменной базах сравнения.
Для расчета показателей динамики на постоянной базе каждый уровень ряда сравнивается с одним и тем же базисным уровнем. Исчисляемые при этом показатели называются базисными. Для расчета показателей динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Такие показатели называются цепными.
Абсолютный прирост – важнейший статистический показатель динамики, определяется в разностном соотношении, сопоставлении двух уровней ряда динамики в единицах измерения исходной информации. Бывает цепной и базисный :
1) Базисный абсолютный прирост определяется как разность между сравниваемым уровнем и уровнем, принятым за постоянную базу сравнения (формула 1):


2) Цепной абсолютный прирост – разность между сравниваемым уровнем и уровнем, который ему предшествует, :


Абсолютный прирост может иметь и отрицательный знак, показывающий, насколько уровень изучаемого периода ниже базисного.
Между базисными и абсолютными приростами существует связь : сумма цепных абсолютных приростов равна базисному абсолютному приросту последнего ряда динамики :


Ускорение – разность между абсолютным приростом за данный период и абсолютным приростом за предыдущий период равной длительности:



Показатель абсолютного ускорения применяется только в цепном варианте, но не в базисном. Отрицательная величина ускорения говорит о замедлении роста или об ускорении снижения уровней ряда.
Темп роста – распространенный статистический показатель динамики. Он характеризует отношение двух уровней ряда и может выражаться в виде коэффициента или в процентах.
1) Базисные темпы роста исчисляются делением сравниваемого уровня на уровень, принятый за постоянную базу сравнения , по формуле:

2) Цепные темпы роста исчисляются делением сравниваемого уровня на предыдущий уровень :


Если темп роста больше единицы (или 100%), то это показывает на увеличение изучаемого уровня по сравнению с базисным. Темп роста, равный единице (или 100%), показывает, что уровень изучаемого периода по сравнению с базисным не изменился. Темп роста меньше единицы (или 100%) показывает на уменьшение уровня изучаемого периода по сравнению с базисным. Темп роста всегда имеет положительный знак.
Между базисными и цепными темпами роста имеется взаимосвязь: произведение последовательных цепных темпов роста равно базисному темпу роста, а частное от деления последующего базисного темпа роста на предыдущий равно соответствующему цепному темпу роста.
Темпы прироста характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах. Исчисленный в процентах темп прироста показывает, на сколько процентов изменился сравниваемый уровень по отношению к уровню, принятому за базу сравнения.
1) Базисный темп прироста вычисляется делением сравниваемого базисного абсолютного прироста на уровень, принятый за постоянную базу сравнения :


2) Цепной темп прироста - это отношение сравниваемого цепного абсолютного прироста к предыдущему уровню :
= :

Между показателями темпа роста и темпа прироста существует взаимосвязь, выраженная формулами:

(%) = (%) -- 100
(при выражении темпа роста в процентах).

= -- 1
(при выражении темпа роста в коэффициентах).

Формулы используют для нахождения темпов прироста по темпам роста.
В статистической практике часто вместо расчета и анализа темпов роста и прироста рассматривают абсолютное значение одного процента прироста. Оно представляет собой одну сотою часть базисного уровня и в то же время – отношение абсолютного прироста к соответствующему темпу прироста: % = 0,01 * yi-1.
Важным статистическим показателем динамики социально–экономических процессов является темп наращивания, который в условиях интенсификации экономики измеряет наращивание во времени экономического потенциала.
Вычисляются темпы наращивания Тн делением цепных абсолютных приростов на уровень, принятый за постоянную базу сравнения, по формуле:

Для получения обобщающих показателей динамики социально-экономических явлений определяются средние величины: средний уровень, средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста и пр.
Средний уровень ряда динамики характеризует типическую величину абсолютных уровней.
В интервальных рядах динамики средний уровень у определяется делением суммы уровней на их число n:

В моментном ряду динамики с равноотстоящими датами времени средний уровень определяется по формуле:

В моментном ряду динамики с неравноотстоящими датами средний уровень определяется по формуле:
,
где – уровни ряда динамики, сохранившиеся без изменения в течение промежутка времени .
Средний абсолютный прирост представляет собой обобщенную характеристику индивидуальных абсолютных приростов ряда динамики. Для определения среднего абсолютного прироста сумма цепных абсолютных приростов делится на их число n:

Средний абсолютный прирост может определяться по абсолютным уровням ряда динамики. Для этого определяется разность между конечным и базисным уровнями изучаемого периода, которая делится на m – 1 субпериодов:

Основываясь на взаимосвязи между цепными и базисными абсолютными приростами, показатель среднего абсолютного прироста можно определить по формуле:

Средний темп роста – обобщающая характеристика индивидуальных темпов роста ряда динамики. Для определения среднего темпа роста применяется формула:


где Тр1, Тр2 ,..., Трn -- индивидуальные (цепные) темпы роста (в коэффициентах), n -- число индивидуальных темпов роста.
Средний темп роста можно определить и по абсолютным уровням ряда динамики по формуле 19:


На основе взаимосвязи между цепными и базисными темпами роста средний темп роста можно определить по формуле:

Средний темп прироста можно определить на основе взаимосвязи между темпами роста и прироста. При наличии данных о средних темпах роста для получения средних темпов прироста используется зависимость, выраженная формулой:

(при выражении среднего темпа роста в коэффициентах)

Таблица 5
Объем продаж ООО «Неотек»
в тыс. рублей Темп роста базисный, % Темп роста цепной, % Абсолютный прирост, руб. Относительный прирост базисный, % Относительный прирост цепной, % Абсолютное значение 1% прироста, тыс. руб.
2003 г. 122
2004 г. 245 200,82% 200,82% 123 1,22
2005 г. 311 254,92% 126,94% 189 153,66% 153,66% 2,45
2006 г. 433 354,92% 139,23% 311 252,85% 164,55% 3,11
2007 г. 511 418,85% 118,01% 389 316,26% 125,08% 4,33

Анализируя таблицу 1 можно видеть, что в 2004 году наблюдается рост продаж в ООО «Неотек» по отношению к 2003 году, а именно 100,82%. В 2005 году также наблюдается рост продаж – 154,92%, в 2006 - 254,92%, в 2007 г. – 318,85%.
Анализируя цепной темп роста можно видеть, что в 2004 году наблюдается рост продаж по отношению к 2003 году на уровне 100,82%, в 2005 году по отношению к 2004 году - на уровне 26,94%, в 2006 году рост продаж по отношению к 2005 году составил 39,23%, в 2007 г. по отношению к 2006 г. – 18,01%.
Абсолютный прирост в 2004 году составил 123 тыс. руб. по отношению к 2003 году, в 2005 году – 189 тыс. руб., в 2006 году – 311 тыс. руб., в 2007 году – 389 тыс. руб. по отношению к 2003 году.
Относительный прирост базисный показывает, что по отношению к 2003 году наблюдается значительный рост продаж, также прирост продаж показывает относительный прирост цепной.
Абсолютное значение 1% прироста также демонстрирует устойчивый рост продаж в течение 5 лет.
Таблица 6
Объем продаж и аналитические показатели (средние) изменения уровней ряда динамики
в тыс. рублей средний уровень, руб средний абсолютный прирост, руб средний темп роста, % средний темп прироста, %
2003 г. 122 324,4 97,25 143,06% 43,06%
2004 г. 245
2005 г. 311
2006 г. 433
2007 г. 511

Анализируя таблицу 2 можно видеть величину среднего уровня продаж, которая находится на уровне 324,4 тыс. рублей. Средний абсолютный прирост за 5 лет равен 97,2 тыс. руб., средний темп роста – 143,06%, средний темп прироста 43,06%.




Тэги: обработка и анализ маркетинговой информации, подготовка данных для маркетинговой информации, критерии выбора шкал, методы корреляционного и регрессионного анализа в маркетинговых исследованиях



x

Уважаемый посетитель сайта!

Огромная просьба - все работы, опубликованные на сайте, использовать только в личных целях. Размещать материалы с этого сайта на других сайтах запрещено. База данных коллекции рефератов защищена международным законодательством об авторском праве и смежных правах. Эта и другие работы, размещенные на сайте allinfobest.biz доступны для скачивания абсолютно бесплатно. Также будем благодарны за пополнение коллекции вашими работами.

В целях борьбы с ботами каждая работа заархивирована в rar архив. Пароль к архиву указан ниже. Благодарим за понимание.

Пароль к архиву: 4Q3525

Я согласен с условиями использования сайта