Бізнес-статистика та статистичний аналіз

Ціль заходу

формирование единого подхода к терминологии аналитиков предприятия и согласование наиболее эффективных методов бизнес-статистики, используемых аналитическими службами предприятия. 

Програма

Типы аналитических данных

• Качественные характеристики
• Количественные характеристики
• Дискретные количественные данные
• Непрерывные количественные данные
• Порядковые качественные данные
• Номинальные качественные данные
• Временные ряды
• Правила планирования выборки для анализа данных

Представление данных в виде таблиц и диаграмм и графиков

• Организация числовых данных
• Распределение частот
• Вычисление интервала  группирования
• Функция распределения
• Гистограмма
• Представление категорийных данных в виде таблиц и диаграмм
• Сильно отклоняющиеся данные

Направления измерений

• Обобщающие показатели
• Изменчивость, изучение разнообразия
• Изучение неопределенности
• Исследование взаимосвязей. Причинно-следственный анализ
• Анализ изменений во времени

Статистические методы анализа

• Простых средних, простых средних скользящих и двойных средних скользящих.
• Математическое ожидание, дисперсия и стандартное отклонение
• Построение трендов. Анализ временных рядов. Анализ сезонности.
• Экспоненциального сглаживания. Статистические тесты на основе отслеживающего сигнала.
• Корреляция и регрессионный анализ. Коэффициент автокорреляции.
• Нормальное и другие непрерывные распределения. Построение доверительных интервалов
• Линейная и множественная регрессия.

Качественные методы анализа

• Эвристические модели
• Статистика нечисловых данных
• Сценарные экспертные модели
• Понимание возможностей анализа с использованием качественных методов
• Метод Монте-Карло

Использование методов анализа данных в различных сферах деятельности предприятия

• Продажи, взаимодействие с клиентами
• Производственно-техническая деятельность предприятия
• Транспортировка, логистика
• Анализ затрат, контроллинг
• Обеспечения трудовыми ресурсами и производительностью труда
• Обеспечения финансовыми ресурсами
• Рассмотрение прикладных задач с использованием различных методов анализа данных