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  • M-K趋势分析法

    2015-08-17 10:30:02
    Mann-Kendall 非参数检验不需要数据遵从一定的分布,不受少数异常值的干扰,因此被广泛应用到水文气象数据的时间序列趋势分析
  • 对变阶滑动趋势分析法进行改进,提出变阶滑动迭代趋势分析法,用最优趋势面的值迭代窗口内数据,作为下次趋势分析的数据,使窗口内的趋势面具有较好的继承性,提高了识别微弱重力异常信号的能力,能在强干扰背景下较...
  • 是一种近年来提出的复杂度分析方法,相对其他复杂度分析方法,它更侧重于揭示隐藏在序列中内部的细节信息以及局部波动信息,非常适合特征提取
  • 在上篇文章《用数据说话,贸B2C产品选择(上篇)-热门搜索》中我们能搜索出来几种产品了,那我们就拿上次搜索出来的热门产品来做一个趋势分析。我们经过几个网站挑出了几种热卖产品Wedding dress(婚纱),hearing ...

    在上篇文章《用数据说话,贸B2C产品选择(上篇)-热门搜索法》中我们能搜索出来几种产品了,那我们就拿上次搜索出来的热门产品来做一个趋势分析。我们经过几个网站挑出了几种热卖产品Wedding dress(婚纱),hearing aid(助听器),wigs(假发),nail polish(指甲油),oil painting。我们现在挑出来了5种产品。
    我们现在要借助工具google trends工具来对这几类产品做分析。
    首先,从这几种产品里,我们应该能够了解到外贸b2c领域里边比较热门的产品有:Wedding Dress,wigs,oil painting这3个应该算是相对竞争激烈的产品,另外2类产品至少在外贸b2c领域听起来还不太热门:nail polish,hearing aid.我们把这5类产品都放入google trends里边进行对比。

    5productvs

    我们从上边的2013年12月29号—到2014年1月4号的趋势值来看:
    Hearing aid:9
    Nail polish:76
    Wedding dress:93
    Wigs:31
    Oil painting:10
    助听器和油画产品的热门度是一样的,婚纱和指甲油的热门度是一样的,假发处于这5类产品的中间位置。
    现在我们要选择其中的产品,我想如果我们对市场上已经非常热门的婚纱,油画,假发不是特别有优势的话,就不要去做这3类产品.
    很明显,指甲油和助听器应该是我们首选的产品。
    然后我们再来对比指甲油和助听器.
    2productvs2productvs1我们从上边的2013年12月29号—到2014年1月4号的趋势值来看:
    指甲油是助听器的将近9倍。
    到这里的分析基本就结束了,如果不考虑重量,货值的话,那直接就是指甲油了。
    其实这5种产品都可以做,就看你怎么想了。每个产品都有每个产品的优点,也有每个产品的缺点,我想对于生意人来说,每个人跟每个人的看法是不同的,最后你要做什么产品还是你自己来做决定,我只是抛砖引玉的跟你来个分析。

    《用数据说话,外贸产品的选择(下篇)》介绍:我们的产品价格怎么定,需要free shipping 吗?什么样的价格下成交最高?欢迎加我微信(fordqiu)或者微信公众号(meidaole)探讨,嘿嘿!



    除非注明,文章均为FordQiu(外贸B2C)攻略原创,转载请保留链接:http://www.fordqiu.com/archives/152.html

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  • 分析方法论-对比分析法,突出值/异常值分析法,拐点/交叉点分析法,放大/缩小分析法,关联分析法,时间趋势分析法

    分析方法论-对比分析法,突出值/异常值分析法,拐点/交叉点分析法,放大/缩小分析法,关联分析法,时间趋势分析法

    图表分成几个大类,分别为「比较类、占比类、趋势或关联类、分布类、和其他」

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  • 当然是趋势分析法。只要和数据有关,几乎每个人,时时刻刻都在用。很多同学一听:“啥?还有这方法啊?我咋没感觉到呢!”今天我们系统讲解一下。 请听题 下图是本月1到8号的销售业绩走势,看图回答: 【判断题】8...

    要说数据分析里,什么方法最常用?当然是趋势分析法。只要和数据有关,几乎每个人,时时刻刻都在用。很多同学一听:“啥?还有这方法啊?我咋没感觉到呢!”今天我们系统讲解一下。

    请听题
    下图是本月1到8号的销售业绩走势,看图回答:
    在这里插入图片描述

    【判断题】8号比7号的业绩好,对不对
    【判断题】7号比6号的业绩好,对不对
    【判断题】6号比5号的业绩好,对不对
    【判断题】所以本月业绩向好好,对不好

    思考一秒钟,估计一秒钟不到,很多同学都能脱口而出答案了

    一、趋势分析法的做法

    上题就是通过业绩趋势图进行分析的直观体验。很多同学是不是脱口而出四个“对、对、对、对”。是滴,趋势分析法的基本原理就是这么简单,几乎是个人都会用。

    **第一步,明确一个指标是正向/负向。**比如本题里,销售业绩是个正向指标,肯定大家都希望销售得越多越好。因此,正向指标一天比一天大,就是趋势向好,一天比一天小,就是趋势不好。

    **第二步,收集数据,观察指标走势。**因为已经明确了“销售指标越高越好”,所以只要观察数据就好了,我们看到一天比一天好,所以能下结论:销售趋势向好。下边可以分析为啥销售这么好了。你看简单吧,90%的网上文章、数据分析课都是这么教的。

    *然而,这个回答是错的。 *

    因为根本没考虑,到底是什么行业、什么产品的销售业绩。不同行业、产品的销售,在一定时间内会呈现不同的销售走势。比如吃喝玩乐类销售,往往集中在周末,会呈现以周为单位的周期性波动。比如3C类电子产品,新品上市是最火热的时候,之后会呈现逐步衰退的迹象。当销售趋势增加了时间维度后,才会呈现出规律性。
    在这里插入图片描述

    所以,这个题的前三问,都是“对、对、对”,第四问则是“不确定”。想要确定,还至少需要,在已经做的两步工作基础上,再多做两步。

    **第三步,树立趋势标杆,建立判断标准。**树立标杆的方法有两种,如果自己熟悉这个行业,可以直接根据行业特点,画出大致走势图。如果不熟悉,可以把时间往前拖长,看之前几周的趋势。当然,想观察趋势,最好是画出同比、环比、三年比三张图。这样看的最准,能最大程度的避免短期波动的影响(顺便一提,也是为啥大家在做报表的时候,经常有同比、环比、三年比三个指标,并且分日、周、月三种口径统计,就是为了避免短期影响,观察趋势是否正常)。

    **第四步,将现状数据套入标杆,得出结论。**如果我们已经树立了标杆形态,套入文章开头的题目的数据,马上会有不一样的解读(如下图)
    在这里插入图片描述

    所以,为啥有个名字叫“趋势分析法”,而不是“我画个折线图,高了就是好,低了就是不好”。是因为即使画个折线图,想要不作出错误判断,也得按规矩一步步来。这就是方法和随便玩玩的区别。而下边我们会看到,随便玩玩,经常玩出问题来。

    二、趋势分析法的优点

    趋势分析法最大的好处,就是:省事!因为它无需任何理论基础,无需任何专业知识,无需很多数据,只要有一个结果数据,无论是正向还是负向,都能直接得出判断。所以它是所有数据分析方法里最先被总结出来,并且沿用了20多年的祖传手艺。

    要知道,在20年前,企业的数字化系统还在洪荒混沌状态,那时候的职业经理们想做判断,可没有现在这么多明细数据进行分析,于是只能死磕利润、成本、销售额几个结果数据。因此只能死磕曲线走势,你会发现60、70后的职业经理人,和85前的数据人,都对曲线走势特别敏感,特别喜欢拖三年走势,过往12个月的走势之类数据看。

    第二个好处:直接!还拿销售举例,很多辅助性活动,比如营销活动、拉新裂变,到底对销售有没有用?不需要很复杂的漏斗分析,只要看一眼趋势,立马见效果。越简单的方法,在评估结果时越靠谱!(如下图)。
    在这里插入图片描述

    第三个好处:自带标准。曲线走势本身,可以成为判断指标好坏的标准,除了上文说的自然周期/生命周期型标准,涨跌程度,也能成为判断标准,这样省去了大量找标准的时间。(如下图)。
    在这里插入图片描述

    今时今日,这个方法也很好用。因为虽然我们有条件做ABtest,做漏斗,做多维度交叉分析,但是每天、每时、每刻都让你这么搞,你试试看。且不说做数据的会累死,为了搞这么多分析,要业务延迟上线,APP开发进度减缓,活动hold住去一个个做埋点、做测试,你问问业务干不干。所以大量常规的分析,依然要依靠日报、周报的数据做趋势分析来满足。

    况且,每天、每时、每刻的数据变化,搞得业务神经过敏,嚷嚷着要深入分析,结果事后发现屁事没有的情况:非常多!

    三、趋势分析法的不足

    不足之一:神经过敏。三人成虎的效应,在趋势分析里非常常见。具体的如下图所示。人们往往习惯于对:突发巨大的、连续几次的、与前边连续几次不一样的神经过敏。却容易忽视更大的问题。
    在这里插入图片描述

    不足之二:混杂因素。趋势分析在观察因果效果的时候,无法处理混杂因素。在多个因素叠加的时候,是无法区分出来真正的关键影响因素的。

    不足之三:乱用滥用。注意,趋势分析是有前提的,在指标是结果指标,有明确的正向/负向判断的时候,才可以使用。其他场景,比如活跃率、消费率这种比例,比率类指标,不能直接套用,比例/比率类指标得先看分子分母到底哪个引起的变化。比如:用户注册数、浏览数这种不明确正负的,也不适合用,至少得跟转化率连起来看。至于文章开头所说的:看着高了就是好,低了就是不好,更是典型的乱用。

    不足之四:缺少洞察。最最最经典的场景,就是炒股票。直接上图,一看就懂。
    在这里插入图片描述

    因为本质上,趋势是由背后的原因推动的。看趋势,更得看背后的原因,而不是单纯的看着结果走势想当然。这也是我们为啥会研发出ABtest、漏斗图、多维度交叉对比等等方法的原因。我们需要简单的方法短平快做决策,也需要更复杂的方法深入问题。

    四、还有哪些祖传方法

    还有一些方法是数据分析领域的祖传手艺。比如多维度交叉分析,如果是2维的话,就是矩阵法,如果3维以上,就是切割对比法。是滴,这些在网络文章里被吹得云里雾里的各种“底层逻辑”“核心思想”其实一点都不神奇。都是基于具体场景、数据限制、业务需求所产生的方法。有兴趣继续了解的话,关注微信公众号【接地气学堂】,我们下一篇再找个传统手艺来分享,敬请期待哦。

    作者:接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂。十年资历的数据分析师,拥有多个行业的CRM经验。

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  • 趋势分析法相关资料

    千次阅读 2006-06-29 15:28:00
    趋势分析法又叫比较分析法,它是通过对财务报表中各类相关数字进行分析比较,尤其是将一个时期的财务报表和另一个或几个时期的财务报表相比较,以判断一个公司的财务状况和经营业绩的演变趋势及其在同行业中地位变化...

    趋势分析法又叫比较分析法,它是通过对财务报表中各类相
    关数字进行分析比较,尤其是将一个时期的财务报表和另一个或
    几个时期的财务报表相比较,以判断一个公司的财务状况和经营
    业绩的演变趋势及其在同行业中地位变化等情况。
        应用趋势分析法的目的在于:确定引起公司财务状况和经营
    成果变动的主要原因;确定公司财务状况和经营成果的发展趋势
    对投资者是否有利;预测公司未来发展的趋势。这种分析方法属
    于一种动态分析,它是以差额分析法和比率分析法为基础,同时
    又能有效地弥补其不足。
        趋势分析法总体上分四大类:(一)纵向分析法;(二)横向
    分析法;(三)标准分析法;(四)综合分析法。此外,趋势分析
    法还有一种趋势预测分析。
        趋势预测分析运用回归分析法、指数平滑法等方法来对财务
    报表的数据进行分析预测,分析其发展趋势,并预测出可能的发
    展结果。以下先简要介绍如何运用趋势线性方程来作趋势预测分
    析,其它四类方法后面分别介绍。
        趋势线性方程是作趋势分析时,预测销售和收益所普遍采用
    的一种方法。公式表示为:
        y=a+bx
        其中:a和b为常数,x表示时期系数的值,x是由分配确定,
    并要使∑x=0。为了使∑x=0。当时期数为偶数或奇数时,值的分
    配稍有不同。
        当时期数为奇数时,x可确定如下:

        当时期数为偶数时,x可确定如下:

        常数a和b则可由下式确定:

       下面以某公司产品销售收入数据为例,运用趋势线性方程分
    析预测如下:

        因此,预测的趋势方程为:
        Y=1069.6+ 87.1X
        其中:Y为预测的销售收入,x为时期系数值。
        要预测1996年该公司的产品销售收入,只要确定x值就可计
    算出来,在例中,我们分配给1995年值为+2,因此在这里1996
    年的时期系数值即被确定为+3,于是,1996年的产品销售收入
    测算为:
        Y=1069.6+87.1X
        =1069.6+87.1x3
        =1330.9(万元)

    销售预测·趋势分析法之算术平均法
     
    销售预测是在对市场进行充分调查的基础上,根据市场供需情况的发展趋势,以及结合本企业的销售状况和生产能力等实际情况,对该项商品在计划期间的销售量或销售额所做的预计和推测。

    最常用的销售预测方法有趋势分析法、因果预测分析法、判断分析法和调查分析法四类,其中前两类属于定量分析,后两类属于定性分析。

    趋势预测分析法

    趋势分析法,也称时间序列许测分析法,是应用事物发展的延续性原理来预测事物发展的趋势。该方法是基于企业的销售历史资料,运用数理统计的方法来预测计划期间的销售量或销售额。该方法的优点是信息收集方便、迅速;缺点是没有考虑市场供需情况的变动趋势。

    趋势预测分析法根据所采用的具体数学方法的不同,又可分为算术平均法、移动加权平均法、指数平滑法、回归分析法和二次曲线法。

    算术平均法

    算术平均法是以过去若干期的销售量或销售金额的算术平均值作为计划期间的销售预测值。其计算公式为:

    该方法具有计算简单的优点,但由于该方法简单地将各月份的销售差异平均化,没有考虑到近期的变动趋势,因而可能导致预测数与实际数发生较大的误差。为了克服这个缺点,我们引人标准差。来预计未来的实际销售量将会在多大程度上偏离这个平均数。计算标准差的公式为:

    在正态分布的情况下,实际发生在平均数上下1个。范围的概率为0.685;在2个。范围的概率为0.954。

    趋势分析  

     

        趋势分析(TrendAnalysis)最初由Trigg's提出,采用Trigg's轨迹信号(Trigg'sTrackingSignal)对测定方法的误差进行监控。此种轨迹信号可反映系统误差和随机误差的共同作用,但不能对此二者分别进行监控。其后,Cembrowski等单独处理轨迹信号中的两个估计值,使之可对系统误差和随机误差分别进行监控,其—即为“准确度趋势”(均数)指示系统—Trigg's平均数规则,其二即为反映随机误差的“精密度趋势”(标准差)指示系统—Trigg's方差卡方规则。趋势分析与传统的Shewhart控制图在表面上有类似之处,即用平均数来监测系统误差.而用极差或标准差来监测随机误差。然而,在趋势分析中,平均数(准确度趋势)和标准差(精密度趋势)的估计值是通过指数修匀(exponential smoothing)方法获得的。指数修匀要引入权数来完成计算,而测定序列的每一次测定中,后一次测定的权数较前一次为大,因此增加了对刚刚开始趋势的响应,起到了“预警”和“防微杜渐”的作用。

        ()Trigg's轨迹信号

        Trigg's轨迹信号=修匀预测误差(SFE)/平均绝对偏差(MAD)。与其有关的基本数学关系如下。

        通过指数修匀获得的平均值估计值称为修匀平均数(smmean)。在测定序列中每一次测定的smmean,由公式91进行计算:

        smmeana×(新的一次控制测定值)+(1a)×(smmean)    (91)

    式中a是修匀系数,由控制测定值个数(N)决定,a2(N+1)(0<a1)

        由上述计算公式可知,最近的控制测定值由a加权,倒数第二个最近控制测定值由a(1a)加权,倒数第三个最近控制测定值由。a(1a)2加权,等等。若a0.2,则最近的控制测定值的权数为0.2,按逆顺序,前面的控制测定值的权数依次为0.160.128等等。

           对于标准差可进行类似的计算,但其计算更加复杂,因为必须首先计算新的控制测定值与平均数估计值之间的差,而该差值则被称为预测误差。

                     预测误差=新的控制测定值一前smmean   (92)

                     修匀预测误差(SFE)a×(新的预测误差)(1a)×(前修匀预测误差)    (93)

        预测误差通过指数修匀计算处理得出精密度估计值,称为平均绝对偏差(MADMean Absolute Deviation)

                       MADa×(新的预测误差)(1a)×(MAD)    (94)

    最后可得:

                     轨迹信号=修匀预测误差(SFE)/平均绝对偏差(MAD))    (95)

    一般把轨迹信号在95%99%可信水平定为警告和失控的界限(见表93)

    93  不同N时轨迹信号的控制限

    N

    a

    警告界限

    失控界限

    5

    0.33

    0.71

    0.82

    10

    0.20

    0.61

    0.80

    15

    0.10

    0.41

    0.54

    20

    0.10

    0.41

    0.54

     

        ()Trigg's平均数规则(Pfr=001Pfr0002)

        此规则主要用于监测系统误差,即是趋势分析中“准确度趋势分析”指示系统。在应用此规则时,最初开始计算修匀平均数(smmean)的“前smmean’,实际上即为质控物测定值的平均数(Tmean)。若最初质控物的标准差为Ts,则用此平均数规则评价质控状态时,系由质控物的平均数检验修匀平均数的估计值,而以Z-值进行检验:

    ZN(smmeanTmean)/Ts   96)

    其中Z相当于标准差的个数,与统计检验“显著性水平”有关。由Pfr确定的不同水平的Z值,即可根据公式96计算出Trigg's平均数规则中修匀平均数(smnlean)的控制限(见表94)

    94  Trigg's平均数规则的控制限

    N

    a

    控制限

    Pfr=0.01

    Pfr=0.002

    5

    0.33

    1.25Ts

    1.38Ts

    10

    0.20

    0.82Ts

    0.98Ts

    15

    0.10

    0.67Ts

    0.79Ts

    20

    0.10

    0.58Ts

    0.69Ts

     

        ()Trigg's方差卡方规则(Pfr0.05Pfr001Pfr0002)

        此规则主要用于监测随机误差,即趋势分析中“精密度趋势分析”指示系统;其中最关键的统计量为修匀标准差smssms的数学表达式为:

    修匀标准差                                  (97)

    式中的aMAD在上面已定义。具体方法是:由卡方(X2)统计检验对修匀标准差(sms)估计值的显著性变化进行检验,即将“真”方差(T2s)与修匀标准差的平方(sm2s)进行比较:

        X2(sm2s/T2s)×(N1)                                                 (98)

    Pfr确定在不同水平的临界卡方值(X2)并根据公式98计算的Trigg's方差卡方规则的控制限-见表95

    95  Trigg's方差卡方规则的控制限

     

    N

     a

    控制限

    Pfr=0.05

    Pfr=0.01

    Pfr=0.002

    5

    0.33

    1.54Ts

    1.82Ts

    2.15Ts

    10

    0.20

    1.37Ts

    1.55Ts

    1.75Ts

    15

    0.10

    1.30Ts

    1.44Ts

    1.61Ts

    20

    0.10

    1.26Ts

    1.38Ts

    1.52Ts


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