商务数据分析与应用 课件 项目4 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，机动车辆保险中的银保渠道的平均保费偏低，对于平均保费偏低的渠道，需要给予重视，尤其是平均保费极低的渠道，需要查找原因，并判断异常的原因，给予处理方案。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。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任务二时间对比任务2.1水平与速度分析1.水平分析时间数列的水平分析主要关注数列中各个指标数值的大小和变化情况，包括发展水平和平均发展水平。（1）发展水平与平均发展水平发展水平是时间数列中各个指标数值，可以是总量指标、相对指标或平均指标。这些数值的大小和变化可以反映不同时间上达到的绝对水平或相对水平。通过计算时间数列中各个指标数值的平均数，可以得到平均发展水平，即序时平均数。序时平均数帮助我们了解一段时间内某一现象的平均状况或趋势。（2）增长量与平均增长量除了发展水平和平均发展水平，时间数列水平分析还包括计算增长量和平均增长量等指标。增长量是某一时期内某个指标数值与上一时期相比的增量，而平均增长量则是各期增长量的平均值。这些指标可以帮助我们了解现象在不同时间上的增长情况。总之，时间数列的水平分析可以帮助我们了解现象在不同时间上的发展水平和变化趋势，为预测和决策提供有力支持。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的分析方法和指标，并对结果进行合理的解释和推断。任务2.1水平与速度分析2.速度分析时间数列的速度分析主要关注数列中各个指标数值的变化速度和趋势，包括发展速度、增长速度和平均速度等指标。（1）发展速度与增长速度发展速度是以相对数表示的动态指标，是报告期水平与基期水平的比率，表示报告期水平是基期水平的多少倍，当这个数值大于1，表明报告期水平高于基期水平，否则低于基期水平。增长速度是发展速度减去1，表示报告期水平比基期水平增长了百分之多少。当这个数值为正，表明报告期水平高于基期水平，否则低于基期水平。不论是发展速度还是增长速度，基于基期水平的不同，均可分成环比和同比两类。即如果基期为上一期，则为环比速度，反映本期与上一期相比的变动情况；而如果基期为去年同期，则为同比速度，反映本期与去年同期相比的变动情况。例如，如果计算2024年3月的环比增长速度，要以2024年2月为基期；如果计算2024年3月的同比增长速度，要以2023年3月为基期。需要注意的是，同比增长速度和环比增长速度可能会受到季节性因素的影响。例如，某一年份第一季度的同比增长速度可能会高于第二季度，但环比增长速度可能会低于第二季度，这是因为同比增长速度是相对于去年同期而言的，而环比增长速度是相对于上一期而言的。任务2.1水平与速度分析（3）平均速度平均速度包括平均发展速度和平均增长速度。其中平均增长速度等于平均发展速度减去1。而平均发展速度是数列中各指标数值的平均值，可以通过几何平均法、算术平均法等方法计算得到。平均发展速度可以帮助我们了解一段时间内某一现象的平均变动情况。在进行时间数列的水平和速度分析时，需要注意以下几点：首先，确定时间数列的平稳性或趋势性，即数列中各个指标数值的变化是否具有规律性或趋势性。如果数列是非平稳的，需要对数列进行差分或取对数等转换，使其变得平稳。第二，确定时间数列的季节性或周期性，即数列中各个指标数值是否具有周期性变化规律。如果数列存在季节性或周期性变化，需要使用季节调整或周期性分析方法进行处理。第三，结合实际情况对数列进行解释和推断，例如结合经济、社会、人口等因素进行分析。同时，需要注意避免数据失真和偏差等问题，确保分析结果的准确性和可靠性。任务2.1水平与速度分析实训操作实训1：水平与速度分析【实训要求】以Wyn平台“销售明细”为数据源，计算销售额的增长速度【操作步骤】第一步：创建空白仪表板在“文档门户”页面点击左侧菜单栏“+”,点击“仪表板”，选择“空白仪表板”（图4-20），双击，即进入仪表板创建页面。图4-20创建空白仪表板任务2.1水平与速度分析第二步：数据绑定将左侧“组件”里的“透视表”拖入空白画布（图4-21）。图4-21选择透视表任务2.1水平与速度分析第三步：数据绑定点击右侧的“数据绑定”，选择“销售明细”（图4-22）图4-22数据绑定任务2.1水平与速度分析第四步：创建数据表将字段“实际日期(年)”、“实际日期（月）”两个字段拖入“行”，“订单金额”拖入“数值”（图4-23），对“订单金额”设置字段，点击齿形状图形，进行字段设置，依次选择“快速计算”下的“当前-历史增长率”，“环比增长率”（图4-24），此时计算的是环比发展速度。如果要计算环比增长速度，依次选择“快速计算”下的“当前-历史比较”“环比差值”（图4-25）。图4-23创建透视表图4-24计算环比发展速度图4-25计算环比增长速度任务2.1水平与速度分析第五步：报表保存及命名点击左上角“保存”按钮，保存报表并命名（图4-26），最终报表如4-27所示图4-26报表保存及命名图4-27环比增长速度计算结果同样的，我们可以根据需求，在字段设置的中，如第三步中操作一样，进行“累计运算”、“移动运算”等各种快速计算方法，对累计增长率、累计增长金额、移动增长率、移动增长额、占比等各种不同的计算逻辑进行数值的计算。任务2.2趋势分析时间数列水平变动影响因素非常复杂，有来自社会、政治、经济、自然等各种各样的因素有些因素对现象发展变化起主导、决定性作用，使现象发展变化呈现某种规律性。而有的因素属于偶然性的，使现象发展变化出现一些不规则波动。趋势分析用于研究时间数列的发展变化趋势。趋势分析可直接观察数据的增减变动情况及变动幅度，考查其发展趋势，预测其发展前景。常用的时间数列趋势分析方法如下：（1）观察分析法通过观察时间数列数据的变化趋势，分析其发展规律。这种方法简单直观，适用于数据量较小、变化趋势较为明显的情况。（2）对比分析法将不同时间数列的数据进行对比，找出它们之间的共同点和差异点，从而分析发展趋势。这种方法可以帮助我们了解不同时间数列之间的相互关系和变化规律。（3）平均分析法通过对时间数列的数据进行平均化处理，消除短期波动的影响，突出长期趋势。这种方法适用于数据量较大、短期波动较明显的情况。（4）因素分析法通过分析影响时间数列数据的各种因素，了解其变化趋势和规律。这种方法需对影响数据的因素进行深入分析，以便更好地了解数据的发展趋势。（5）季节性分析法对于存在季节性变化的时间数列数据，可以采用季节性分析法来分析其季节性变化规律。这种方法可以帮助我