常用的分析方法

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原因分析常用方法

通过现状调查及分析， 弄清了问题的来龙去脉， 找到问题的症结所在， 并设定了目标，明确了要吧问题解决到什么程度， 接下来就是分析问题的原因了。 原因分析从程序上来讲，只要能够针对现状调查所确定的问题， 正确， 恰当的应用统计方法， 这一步就是正确的。 但分析过程中， 经常会因为小组成员考虑问题不全面或缺乏系统性， 从而影响分析结果的有效性。 在分析原因时， 应让小组成员充分开阔思路， 可以从所有角度收集可能产生问题的全部原因。

在分析问题原因时要注意以下几个方面：

（1） 要针对所存在问题分析原因。

（2） 分析问题要展示问题的全貌。 可以从“5M1E”即人， 机，

料， 法， 环， 测这五个方面进行分析。 而对于组长应从展示问题的全貌入手引导小组进行讨论。 小组成员提出的每一条可能影响的因素， 不管目前状态如何， 是否真正影响， 只要有可能影响都应该记录下来。

（3） 分析原因要彻底。 分析原因常用的方法是针对某一方面的原因， 通过反复思考为什么， 把它一层一层的展开分析下去， 也可以直接从采取对策的程度进行分析， 这两种方式不同， 但目的都最新资料欢迎阅读

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是一样的， 都是要找出最末端的影响原因， 要不然制定的对策就很笼统， 很难保证对策的有效性。

（4） 要正确， 恰当的应用统计方法。 在 QC 小组活动中用于原因分析的工具有三种，它们是： 因果图， 树图， 关联图。

一． 因果图

因果图首先要明确结果， 也就是针对什么问题来进行分析， 然后设定原因的类别，再按每一个原因类别一层一层的展开分析， 一直分析到很具体的原因， 即分析到可以直接采取对策程度为止。 这里特别指出的是， 一个因果图只能对一个问题进行分析， 不同的两个问题就要分别用两个因果图来各自分析。

最常用分析方法

1、聚类分析（Cluster Analysis）

它可以将被访者从人口背景、消费习惯、生活方式、个性等方面进行分类，并将这些特性与消费习惯结合起来，是营销管理中“市场区隔划分”的主要手段。

2、因子分析（Factor Analysis）

影响消费者购买的原因有很多，但有些原因是相关的，有内在的必然性，只要深入了解这些内在的必然性，就可以将复杂问题简单化，在执行上变得轻而易举。还有在品牌差异性方面，通过因子分析，也可以发现各品牌内在的联系，从而不会被外表所迷惑，对于分析品牌地位有很大的帮助。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。

3、相关分析（Correlation Analysis）

相关分析提供影响消费者消费、评价品牌/产品与品牌/产品特性之间的内在关系。通过相关分析，可以看到自己品牌和竞争品牌的市场驱动力（Driver）和阻碍力（Barrier）。从而明确自身努力的方向。

4、对应分析（Correspondence Analysis）

对应分析是品牌形象分析最有效的工具，它可以将品牌、形象非常直观地表现在二维平面上，清楚地看到自身品牌的形象以及各竞争品牌的关系。对应分析对于品牌定位和重定位，以及定位跟踪是非常合适的。

5、象限分析（Quadrant Analysis）

象限分析能揭示研究结果之间的内在关系，对于发现市场问题和机会有非常好的效果；象限分析需要研究人员有较强的营销基础和数据敏感度。

6、SWOT分析

分析品牌的内在环境和外在环境，从而明确优势和劣势，认清市场机会和威胁，对于策略性决定有很大的指导作用。

7、目标群体指数分析（Target Group Index）

有助于明确目标市场，是设定目标时经常使用的主要工具。

8、数据显著性分析（Significance Test）

用于个目标群体之间在消费习惯和态度方面的差异，通常是决策的行动标准。

常用决策分析方法（基本方法）

上一节我们说了决策分析的基本概念，这一节我们谈谈决策分析常用的三种方法：决策树法、Bayes方法、Markov方法。

决策树法决策树法（decision tree-based method）：是通过确定一系列的条件（if-then）逻辑关系，形成一套分层规则，将所有可能发生的结局的概率分布用树形图来表达，生成决策树（decision tree），从而达到对研究对象进行精确预测或正确分类的目的。树的扩展是基于多维的指标函数，在医学领域主要用于辅助临床诊断及卫生资源配置等方面。

决策树分类：按功能分：分类树和和回归树按决策变量个数：单变量树和多变量树按划分后得到分类项树：二项分类树和多项分类树

决策树的3类基本节点：决策节点（用□表示）机会节点（用○表示）结局节点（用?表示）

从决策节点引出一些射线，表示不同的备选方案，射线上方标出决策方案名称。射线引导到下一步的决策节点、机会节点或结局节点。从机会节点引出的线表示该节点可能出现的随机事件，事件名称标在射线上方，先验概率在下方。每个结局节点代表一种可能的结局状态。在结局节点的右侧标出各种状态的效用（utility），即决策者对于可能发生的各种结局的（利益或损失）感觉和反应，用量化值表示。 绘制决策树基本规则：各支路不能有交点每一种方案各种状态发生概率之和为1 决策树分析法步骤：1 提出决策问题，明确决策目标2 建立决策树模型--决策树生长2.1决策指标的选择的两个步骤：2.1.1 提出所有分值规则2.1.2 选择最佳规则2.2 估计每个指标的先验概率3 确定各终点及计算综合指标3.1 各终点分配类别3.2 各终点期望效用值得确定3.3 综合指标的计算3.4 计算值排序选优 树生长停止情况：子节点内只有一个个体子节点内所有观察对象决策变量的分布完全一致，不能再分达到规定标准 一棵树按可能长到最大，通常是过度拟合（overfit）的。训练集：用于决策树模型建立的数据集测试集：决策树进行测评的数据集。过度拟合的树需要剪枝，即去掉噪声（拟合中的误差）。剪枝需要兼顾复杂度（节点数目）和预测精度（决策损失）。决策损失（decision lose）：指随机抽取的某一个个体，在树的某决策节点被错误分类所引起的效用损失。 建立决策树的目的在于获得最高精度的分类或预测值，以期为决策提供依据。可按照这几个特性对其评估：准确、简洁、易行、易理解和能发掘复杂数据内在关系。 Bayes方法在实际决策过程中，决策者通常是将状态变量当作随机变量，状态变量发生的可能性用先验概率（prior probability）表示，以期望值准则（expectation rule）作为选择最优方案的标准。但是先验概率来源于历史资料和主观判断，有一定偏差。为了提高质量，就需要进行实验、抽样等工作计算出当前条件下的概率，这就是后验概率（posterior probability）。后验概率是对先验概率的修正。根据自然状态的先验概率和条件概率，利用样本信息求得后验概率并进行决策的方法就称为贝叶斯决策（Bayesian decision）。 基本步骤：先验分析后验分析决策分析 Markov方法马尔科夫模型（Markov model）：是利用某一变量的现在状态和动向来预测该变量未来的状态及动向，以辅助决策的一种分析方法。

管理经济学常用的分析方法

【本讲重点】

管理经济学常用的分析方法

市场与企业（一）

管理经济学的分析方法

均衡分析法边际分析法数学模型分析法

(1) 均衡分析方法

均衡 --是指获得最大利益的资源组合和行为选择。

企业的行为必然要受多种因素的约束，而这些因素往往是相互制约的。均衡分析方法就是在考虑这些制约的条件下，确定各因素的比例关系，使其最有利于企业的发展。

均衡分析方法的主要应用方向：

制定价格。企业在制定价格的时候，并不是定得越高越好。

公式：销售收入=价格×销售量

◆ 价格的高低直接影响销售收入，价格太高，必然会降低销售量，销售收入不一定就高；同样，为了达成更多的销售量，企业必然要以较低的价位来刺激购买力，如果价位过低，也不能达到较高的销售总额。所以，企业在定价的时候，总是要面对这样一个矛盾：提高价格可能会减少销售量，扩大销售量就必然要降低价格。如何既保持一定的市场占有率，同时又能使企业获利？这就涉及到"均衡"问题。肯定有一个价格水平，能够使销售总收入达到最大。在这个价格之上或之下，都会使企业的收益减少。管理经济学就为企业提供了均衡分析的方法，帮助企业制定合适的价格。

◆ 产量（规模）决策。企业规模的大小会影响其生产、销售及各种成本，进而影响投入和产出的关系。小规模生产的企业，可能致力于产品的质量，以较高的价格获得盈利。而大规模的企业则以较低的成本和较低的价格取胜。如何选择一个适合自身发展的规模，就要用到均衡分析的方法。

◆ 要素组合。企业在生产经营中，需要投入各种要素。其中有些要素可以相互替代。由于各种要素的价格不一样，组合起来的要素的成本是有差异的。选择哪一个方案，也需要利用均衡分析的方法。

均衡分析方法主要应用方向制定价格确定产量确定要素组合

【自检】

你如何制定价格策略？

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