ビジネス統計の基礎
公開: 2023-02-25ビジネス統計の基本的な基礎について話すときは、まず、統計が何を表し、ビジネスに使用できる現在の形式への進化を理解することが重要です。
目次
統計とその特徴
統計という言葉の語源は、イタリア語の Statista を介してラテン語の status に由来します。 英語の単語と同様に、これらの単語は「州」、つまり地政学的な種類を意味します。 データ収集の最も初期の形態は人に関するものであり、行政上および政治上の目的で使用されたため、その名前は定着しました。 単語の現在の辞書の定義は、数値で表現でき、多くの場合、表にすることができる事実を指します。 この定義に基づいて、統計が従う特定の特性があります。
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事実をまとめたものです。 これは、スタンドアロンの数値が統計的な形を取ることができないことを意味します。 それらを比較することも、意味のある推論を引き出すこともできません。 論理的な結論に達することを可能にする一連の事実のみが統計データと見なすことができます。 すべての統計には数値データが含まれますが、すべての数値が統計を構成するわけではありません。
もう 1 つの重要な特徴は、統計の数値表現です。 データが数値化できない場合、それは統計ではありません。 したがって、客観的な事実はしばしば限定されますが、貪欲、誠実さ、腐敗などの主観的な属性は、その感情の意見を持っている人のパーセンテージとしてしか表現できません.
さらに、統計は相互に関連している必要があります。 これは、統計セット内のデータを相互に比較できることを意味します。 データに関連性がない場合、それを統計と呼ぶことはできません。
統計は、一定の目的のために体系的に収集する必要があります。 統計では、データを収集する前に、範囲とともに作業計画を定義する必要があります。 統計学者はこれらを遵守する必要があります。 これに加えて、プロセスを開始するための事前定義された目的が必要です。 いずれかを特定しないと、統計データを収集できません。
統計は可変で反応的です。 多くの場合、収集された数値データは独立しておらず、それらに影響を与えるさまざまな外部要因や変数に依存しています。
統計の最後の特徴は、統計の収集の正確性について合理的な期待があることです。 統計は、定義上、大量のデータの集合を扱います。 したがって、推論を行う場合、データ セット全体を処理できないことがよくあります。 このような場合、統計学者が使用するプロセスはサンプリングと呼ばれます。 彼らはサンプルを取り、そこから結論を導き出します。 次に、選択が表すはずの実際のデータセットにそれを適用します。 サンプルの精度は、調査の種類とその目的によって異なります。 この精度が維持されない場合、データ全体への外挿は誤った結果をもたらす可能性があります。
ビジネス統計とは
ある投資ニュース ソースのごく最近の調査では、ほぼすべての企業が非構造化データを管理する必要性に直面していると報告されています。 回答者のほぼ半数が、頻繁に行う必要があると述べています。 これらの統計は、職場におけるビジネス統計の必要性を示しています。 今日の組織は、統計データを取得して分析し、ビジネスの生産性を向上させるための論理的な推論を引き出すことができる専門家にますます依存しています。 今日の厳しいビジネス環境では、ビジネス統計を使用するか使用しないかによって、成長、競争力、財政的安定性、不況の拡大が左右されます。 この分野の資格を持つ専門家がビジネスのデータを解釈し、会社の健康と成長を促進するための提案を経営陣に与えることができます。
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ビジネス統計を定義するとき、それはデータの分析、境界設定、解釈、編集に使用される方法を意味します。 必要な資格またはビジネス統計の経験を持つ担当者は、さまざまなパラメーターに関するこれらの数値配列から結論を出すことができます。 製品、サービス、ターゲット ユーザー、競合他社、および消費者を含めることができ、これらはすべて、ビジネスを成長させるための適切な決定を下すのに役立ちます。 統計学者とアナリストは、同じデータ セットから複数のモデルを作成して、傾向線と予測を観察できます。
統計データを解釈する主な理由の 1 つは、将来の予測だけでなく、会社の現在の健全性について知ることです。 会社の現在の健全性を理解することは、リアルタイムでより良いポリシーを作成するのに役立ちます。 一方、統計を使用して、ビジネスの将来の成長の可能性を推測することもできます。 この概念は、推論統計として知られています。
さまざまな統計モデルを研究することにより、企業のビジネス統計担当者は、現在市場を混乱させているさまざまな需要と供給の傾向を区別し、企業が状況に適応するのを助けることができます。 このような統計データから意味を特定できる専門家は、多くの場合、実際のシナリオで戦略を調整できるようにすることで、自社に競争力を与える立場にあります。 このようなデータの最も重要な要素の 1 つは、組織内で長期的な思考を導くことです。 これにより、その会社の全従業員の主要業績評価指標 (KPI) を決定するビジネス目標を確立できます。
ビジネス統計の概念
ビジネス統計では、より大きな分野と同様に、その中に 2 つの流れがあります。 1 つは記述的で、もう 1 つは推論的です。 記述統計は、さまざまな中心傾向の尺度を考慮し、そこから変動性、広がり、偏差を計算することによって機能します。 一方、推論統計は、データセット全体に外挿することにより、データサンプルから推論を導き出すことを扱います。 これには複雑な数学関数が含まれており、ビジネスの専門家が一般的に使用しています。
詳細を説明すると、記述統計では、要素数が固定された有限のデータセットでその解釈が使用されます。 この分野の専門家は、1 つの特徴的なデータ セットを分析する際に、この統計学の分野を使用します。 専門家は、このデータ セットを使用して、平均値、中央値、最頻値を判断できます。 この情報を取得することで、人口全体に関するパターンを確立できます。 これは、組織が現在のデータの傾向 (1 か月あたりの平均サブスクリプション数など) を評価し、それをコンテンツ生成のコストと比較するのに役立ちます。
反対に、推論統計は、現在のデータセットからの予測を扱います。 サンプリングされたデータセットとより広い母集団との間の関係を調べます。 前述したように、母集団全体を頻繁に調査することは現実的ではありません。 たとえば、推論統計学者は、クライアントの全セットから代表的であると考えるサブセットにフィードバック調査を送信します。 サンプルサイズのフィードバックと分析に基づいて、すべてのクライアントからの潜在的なフィードバックについて推測することができます.
この分野の専門家は、測定の概念をしっかりと把握している必要があります。 このようなさまざまな概念は、記述統計と推論統計の両方に関連しています。 そのような概念の 1 つが標本分布です。これは、同じ母集団内の多くの標本を考慮することによって、統計データ セット内の確率分布を指します。 これは、専門家が母集団の複数のランダム サンプルを指定するのに役立ちます。 この概念の実際の例は、年齢の異なる 2 人の顧客が同じ製品を異なる間隔で購入する確率に見られます。 物理的に、または電子メールで尋ねることなく、時間配分を導き出すのに役立ちます。 推論統計では、母集団に関する情報を導出するためにサンプリング分布も使用されます。 このような別の測定概念は、正規確率変数です。
ビジネス統計とその価値
ビジネス統計の基本的な基礎をいくつか学んだので、企業にとってのその価値を理解する必要があります。言い換えれば、組織がこの分野で有能な専門家を必要とするのはなぜでしょうか? この質問に対する率直な答えは、ビジネス統計を使用して、現在の業務を合理化し、将来の収益性を向上させることができるということです。 KPI を調整することで、人的資源が最大限の効率で働くようにすることもできます。
効率的な人事管理に関しては、専門家はビジネス統計を社内で使用して従業員の生産性を高めることができます。 たとえば、統計データは、特定の従業員が週の終わりに定期的に目標を達成するのに苦労していることを示しています。 それでも、序盤と中盤では、むしろ先を行っています。 統計学者は、データからそのような推論を導き出し、経営陣に報告することができます。 次に、経営陣は、その特定の従業員の目標を週末の直前に設定するのではなく、週の半ばに設定する方がよいと判断する場合があります。
ビジネス統計のもう 1 つの直接的な価値は、市場での会社の財政状態をより安全にするために使用できることです。 これには、多くの場合、ビジネス統計学者とアナリストが経理チームと協力する必要があります。 彼らは統計的手法を使用して可能な利益の流れを記録することができ、同じ手法を使用して定期的に予算を作成し、会社が短期的に財政的に持続可能であることを確認できます. これらの専門家は、特に消費者の習慣に関連する市場のさまざまな傾向を識別することもできます。 年間データに基づいて、特定の時期に基づく製品需要を予測できます。
今日、ビジネス統計は、組織がデータを収集して解釈する方法を完全に変えました。 さまざまな業界にまたがるほとんどの組織は、現在、データに基づいて傾向を分析し、社内のビジネスや社外の市場関連の問題について重要な決定を下すために使用しています。
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