商务数据分析与应用 课件 4.1商务数据分析的价值（基于对比视角的分析方法）

基于对比视角的分析方法项目四：0108商务数据分析基于对比视角的分析方法是商务数据分析中常用的技术手段，通过比较不同维度的数据，揭示变化趋势、差异性和潜在规律。在所有的对比方式中，空间对比和时间对比是最基础也是最重要的两种，它们分别从横向和纵向的视角对数据进行剖析，为全面理解问题提供了多维度的支撑。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.学会计算频数统计和均值分析2.学会交叉分析和比较均值3.学会水平分析和速度分析4.学会用移动平均法测定长期趋势知识目标能力目标素养目标1.能够根据数据类型选择合适的对比方法2.能够理解对比视角的相关理论3.能够掌握对比视角Wyn平台的操作1.培育学生比较辨别的辩证主义思想2.培养学生时间思维、空间思维和趋势思维3.培养学生学以致用和知行合一02任务一空间对比任务1.1频数统计与均值分析（1）频数统计按照对比指标性质的不同，对比分为频数统计和均值分析。频数统计是统计学中常用的一种数据描述方法，用于统计某个特定数值或数值范围在样本或总体中出现的次数。在频数统计中，通常将数据按照一定的间隔进行分组，然后统计每个组的出现次数，这样可以更清晰地分析和表示数据的分布情况。具体来说，频数是指一个变量在样本中出现的次数。是总数据按某种标准进行分组，统计出各个组内含个体的个数。例如在一组样本中，某个性别为女性的人员数是100人，那么这个变量的频数就是100。频数通常与频率一起使用。频率是指某个变量在样本中的比例，即该变量的频数除以样本总数。例如在一个大小为500的样本中，性别为女性的人员数是100，那么这个变量的频率就是100/500=0.2。频数（频率）数值越大表明该组标志值对于总体水平所起的作用也越大，反之，频数（频率）数值越小，表明该组标志值对于总体水平所起的作用越小。（2）均值分析均值分析是一种常用的统计方法，反映一组数据的集中度的指标，指这组数据求和后除以数据个数的值，例如老师统计每个学生的身高，然后把学生是身高加起来，除以学生数，得到这个班级学生的平均身高，平均身高就是身高的均值。均值分析优点包括简单易懂、计算方便、适用范围广等。然而，它也有一些局限性，例如对异常值敏感、无法考虑变量之间的相关性等。因此在进行均值分析时，需要注意数据的分布和异常值情况，并考虑使用更复杂的统计方法来提高分析的准确性和可靠性。任务1.1频数统计与均值分析实训操作：【实训要求】使用Wyn平台自带的保险数据，统计各分公司的保单数和保单金额均值【操作步骤】第一步：创建空白报表在“文档门户”页面点击左侧菜单栏“+”,点击“报表”，选择“空白RDL报表”（见图4-1），双击，进入报表创建页面。图4-1创建空白报表任务1.1频数统计与均值分析第二步：绑定数据源在右侧“绑定数据”，添加数据集（图4-2），找到要添加的数据（图4-3），点击右下角“添加”按钮。图4-2添加数据集图4-3添加指定的数据任务1.1频数统计与均值分析第三步：计算保单数量和保单金额均值在右侧菜单选择“矩阵”（图4-4），拖放到空白画布，弹出类似EXCEL透视表的“距表设计向导”，功能与使用方法也类似EXCEL透视表，将字段“一级机构”拖入“行分组”，“订单号”“总保额”拖入“数值”，同时将“总保额”的计算方式，将求和改为均值（图4-5）,点击右下角“确认”按钮，创建保单报表。图4-4选择计算菜单图4-5计算频数和均值任务1.1频数统计与均值分析第四步，保存报表并设置报表格式点击左上角“保存”按钮（图4-6），保存报表并命名（图4-7）。图4-6点击保存按钮图4-7保存报表并命名任务1.1频数统计与均值分析点击右侧“属性设置”，对报表的进行基础的设置（图4-8）。图4-8点击属性设置双击表头，对字段进行重命名，最终报表如4-9所示。图4-9获取保单报表任务1.2交叉分析与比较均值

前面统计了每个省份的保单数量，但是如果想要获取更多的信息，比如，各个渠道销售的保险，都是什么样的险种，不同渠道销售的保险存在差异吗，对于这些特征的统计和对比，就需要用到交叉分析以及比较均值两种分析方法。任务1.2交叉分析与比较均值（1）交叉分析交叉分析（又称交叉表）是常用的分类汇总方法，用于对同类数据进行频数合并，并显示字段的汇总值。交叉分析的形式为一组数据列在表的左侧作为行标签，而另一组数据列在表的上部作为列标签。行和列交叉处可对数据进行多种汇总计算，如求和、平均值、记数、最大值和最小值等。交叉分析被广泛应用于调查研究、商业智能、工程和科学研究等领域。它们提供了两个或多个变量之间相互关系的基本画面，有助于发现变量间的相互作用和潜在关系。使用交叉分析查询数据直观明了，可以方便地对数据进行分组、筛选和汇总，从而得出有价值的统计信息。在交叉分析时，需要选择合适的行变量和列变量，并确保数据的准确性和完整性。通过对交叉表中的数据进行分析和解读，可以发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联，从而为决策和进一步研究提供有力支持。需要注意的是交叉分析虽然功能强大，但在使用时也需要考虑其局限性和注意事项。例如，当变量数量过多时，交叉表的规模和复杂度会急剧增加，可能导致维度灾难问题。此外在进行交叉分析时还需要注意样本大小、显著性水平以及结果的解释和呈现方式等问题。总之，交叉分析是一种重要的数据分析工具，在各个领域都有广泛的应用价值。掌握交叉分析的基本原理和使用方法对于数据分析和决策支持具有重要意义。任务1.2交叉分析与比较均值（2）比较均值比较均值的方法有很多种，其中最常用的是T检验和方差分析（ANOVA）。T检验适用于比较两个样本的均值差异，而方差分析则适用于比较多个样本的均值差异。在进行比较均值时，需要注意以下几个问题：①样本的配对或非配对性：根据研究设计确定样本是配对样本还是非配对样本。配对样本指的是同一组观测对象在不同条件下的观测值，而非配对样本则是指不同组观测对象的观测值。②样本的正态性：T检验和方差分析都假设样本数据来自正态分布总体。因此在进行比较均值之前，需要对样本数据进行正态性检验。③样本的方差齐性：方差分析还需要假设不同组样本的方差相等。因此，在进行方差分析之前，需要对样本数据进行方差齐性检验。④如果样本数据满足上述假设，就可以使用相应的统计方法进行比较均值。在比较均值的结果中，通常会给出样本均值、标准差、t值或F值、p值等指标。其中，p值是最常用的指标之一，用于判断样本均值之间是否存在显著差异。通常情况下如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），则认为样本均值之间存在显著差异。需要注意的是比较均值只能告诉我们不同组别之间的差异是否具有统计意义，而不能告诉我们这些差异的实际意义或原因。因此在进行比较均值时，需要结合实际情况进行解释和推断。同时，也需要注意避免第一类错误和第二类错误的发生，以确保结果的准确性和可靠性。任务1.2交叉分析与比较均值实训操作实训1：比较均值【操作要求】以8.1任务中的保单明细为基础，对比不同渠道的平均保费【操作步骤】第一步：数据准备

数据接入方法同1.1任务中的图4.1-图4.3。第二步，计算不同渠道保额均值差异在右侧菜单选择“矩阵”（图4-10），拖放到空白画布图4-10选择计算菜单任务1.2交叉分析与比较均值弹出类似EXCEL透视表的“距表设计向导”，将字段“销售渠道”拖入“行分组”，“总保费”拖入“数值”，同时将“总保费”的计算方式，由求和改为均值（图4-11）,点击右下角“确认”按钮，创建保单报表。

图4-11计算比较均值任务1.2交叉分析与比较均值第三步，保存报表并设置报表格式点击左上角“保存”按钮（图4-12），保存报表并命名（图4-13）。

图4-12保存图4-13保存报表并命名任务1.2交叉分析与比较均值最终报表如4-14所示。

图4-14生成最终报表从各销售渠道的总保费均值来看，个险渠道的总保费均值最高，经济公司的总保费金额最低。为了进一步研究不同渠道总保费均值差异的原因，我们利用交叉表来进行分析。任务1.2交叉分析与比较均值实训2：交叉分析【实训要求】以8.1任务中的保单明细为基础，对比不同渠道各险种的平均保费【操作步骤】第一步：计算不同渠道保额均值差异在右侧菜单选择“矩阵”（图4-15），拖放到空白画布，弹出类似EXCEL透视表的“距表设计向导”，将字段“销售渠道”拖入“行分组”，“险种类别”，“总保费”拖入数值，同时将“总保费”的计算方式，由“求和”改为“均值”（图4-16）,点击右下角“确认”按钮，创建保单报表。图4-15选择计算菜单图4-16生成交叉表任务1.2交叉分析与比较均值第二步：保存报表并设置报表格式点击左上角“保存”按钮（图4-17），保存报表并命名（图4-18）。图4-17保存图4-18保存报表并命名任务1.2交叉分析与比较均值最终报表如4-19所示。图4-19生成最终报表从各销售渠道不同险种的总保费均值来看，从渠道来看，经济公司在分红保险、寿险的总保费均值最低，这两项保险的销售均值影响到经济公司的总保费均值。从险种来看，寿险中经济公司平均保费偏，养老保险中银保渠道平均保费偏低，分红保险中的经济公司渠道的平均保费极低，重大疾病保险中的车行渠道平均保费偏低，企业财产保险中的团险渠道平均保费偏低，机动车辆