服装营销数据处理与可视化

“十四五”普通高等教育本科部委级规划教材服装营销数据处理与可视化刘小红

著国家一级出版社全国百佳图书出版单位目

录CONTENTS第一章

服装营销分析数据来源

第五章

服装营销数据可视化之统计表第二章

建立服装营销分析数据库

第六章

服装营销数据可视化之统计图第三章

服装营销数据处理

第七章

服装营销数据报表分析第四章

服装营销数据统计描述

第八章

服装营销数据统计分析方法第一章

服装营销分析数据来源第一节数据分析基础一、数据分析的技术基础（1）信息技术快速发展，为数据分析提供了海量、快速、高效的信息存储、信息处理、信息传递的技术支持。（2）互联网技术大幅提升了数据采集与应用能力。（3）云计算技术改变了数据的存储和访问方式，大大提高了数据存储和利用效率。（4）物联网应用先进的传感器技术，将现实世界虚拟为信息世界，形成互通互联的整体，为智能技术应用奠定了数据采集基础。（5）社交网络将现实生活中的人际交往虚拟到互联网空间，赋予了人际交往媒体特性、群体特性、消费学习特性，大幅提升了人际交往的营销价值，成为分析顾客消费行为及顾客关系管理的重要工具。第一章

服装营销分析数据来源二、数据分析的市场基础

（1）消费个性化趋势改变了传统的规模化生产盈利模式，客户的细分管理与服务成为企业必要的竞争力，并形成了对客户数据管理的需求。

（2）消费时尚化趋势改变了传统的长周期经营模式，快时尚营销成为市场营销的重要特征，并形成了对时尚消费数据分析的需求。

（3）供应链管理改变了传统的企业中心模式，建立了以顾客和最终消费者为经营导向的供应链系统，并形成了对系统数据集成的需求。

（4）电商快速渗透改变了传统单一的实体经营模式，线上线下双渠道经营成为快时尚行业的主流营销模式，并形成了对销售数据实时快速分析的需求。

（5）网购消费改变了传统实体店铺的现场体验模式，品类管理与商品组合成为电商营销策略的重要组成部分，并产生了对商品进销存数据实时快速分析的需求。第一章

服装营销分析数据来源三、数据分析的理论基础（一）专业理论

（1）统计学。

（2）数学。

（3）行业理论。（二）数据库理论

数据分析工作的起点在于收集数据与处理数据，要清楚数据来源与数据处理过程，掌握数据库的结构、基本原理、建立分析数据库、自由提取分析数据等理论知识。（三）数据分析工具

（1）WPS办公软件或Office办公软件。

（2）专业数据分析软件。

（3）数据库。第一章

服装营销分析数据来源四、数据分析的目的

（1）化繁为简，揭示流水数据之规律。

（2）利用数据分析结果，发现问题，管理和控制经营风险。

（3）提供专题分析报告。数据分析人员可以利用自身掌握的大量行业数据，应用专业工具，为数据需求用户提供定制的专题分析报告。

（4）为精准营销提供数据支持，将数据转化成经营战略和竞争优势。

（5）最大限度地唤醒沉睡的数据。五、数据分析的框架

（1）明确数据分析主题，建立分析数据库。

（2）明确数据采集流程，收集分析数据。

（3）明确数据分析流程，建立数据分析关键绩效指标（KPI）及分析模板。第一章

服装营销分析数据来源第二节数据的含义与分类一、数据的含义及特点（一）数据的含义数据是指科学实验、检验、统计等获得的，可用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。（二）数据的特点1.可扩充性2.可压缩性3.可传递性4.时效性5.可分享性（三）大数据及其特点1.大容量2.多样性3.快速度4.真实性5.价值第一章

服装营销分析数据来源三、数据的类型

（一）内部数据与外部数据

（五）正式数据与非正式数据

（二）状态数据与行动数据

（六）同比数据与环比数据

（三）重复数据与更新数据

（七）绝对数据与相对数据

（四）历史数据与预测数据二、数据的构成要素

（一）数据对象

（三）数据元素

（二）数据属性

（四）个案或观测第一章

服装营销分析数据来源第三节数据来源之服装市场问卷调查一、市场问卷调查的含义市场问卷调查是指企业按照预定的目标，通过一定的组织程序，采用科学的方法设计问卷，对目标市场的供求情况进行全面或局部地了解，收集市场信息，掌握市场动态，揭示市场变化规律，为企业调整或制订营销组合方案提供依据的过程。市场问卷调查的内容主要包括以下方面。（1）产品调查。（2）价格调查。（3）渠道调查。（4）促销调查（5）供应链调查。（6）消费行为调查。（7）环境调查。二、市场问卷调查的程序

（一）准备阶段

（三）总结阶段

（二）调查阶段

（四）跟踪调查阶段

第一章

服装营销分析数据来源三、问题设计的类别（一）开放式问题

所设计的问题，没有答案选项，由被访者自由作答。（二）封闭式问题

所设计的问题，给出了答案选项，被访者只能从答案选项中做出选择。

（1）单选题。

（2）多选题。

（3）排序题。

（4）跳转问题。（三）复合式问题

在问题设计中，将一组答案选项相同的若干问题（又称为一组平行问题），应用表格或矩阵方式复合成一个问题，称为复合式问题，也称为矩阵式问题或表格式问题。复合式问题第一章

服装营销分析数据来源四、数据编码的技巧

在进行问卷设计时，要考虑问卷的数据编码及数据录入的便利性。为了充分利用问卷中的调查数据，提高问卷的录入效率及分析效果，需要对问卷中的数据进行科学编码，数据编码包括变量名称编码与变量值编码。（一）问卷标识变量编码

问卷标识变量是指表征问卷本身属性的变量，不是问卷中涉及的调查问题，可直接用英文缩写编码。一般包括以下几个变量。

（1）问卷序号变量。

（2）调查地点变量。

（3）时间变量。

（4）其他属性变量。（二）单选题编码

每个问题只需要一个变量来记录调查数据。变量名称编码可由字母和数字组成，字母描述变量属性，数字描述变量所对应问题的题号，如Q1。这样编码，有助于数据的录入与核对。第一章

服装营销分析数据来源（三）复合式问题编码在进行变量设计时，需要将复合式问题拆分为单个问题，按单选题进行变量编码，变量编码可由字母与数字组成，字母代表问题属性，数字代表大题号与小题号，大题号与小题号可用下划线分开，如Q1_1、Q1_2。（四）多选题编码对于多选题的变量设计，需要将多选题重新分解为若干个单选题，以便记录被访者给出的各种不同答案。有以下两种分解方法。1.二分法将多选题中的每一个备选答案设计成一个单选题，其答案设计为选中或没选中两个（可用1或0表示）。第一章

服装营销分析数据来源2.类别法将多选题设计成要求被访者进行多次选择，每次只能选择一个答案的单选题，每次选择的答案与原问题的答案设计是相同的。（五）跳转问题编码跳转问题是若干个递进式的问题，其编码方法与复合式问题编码方法类似。（六）排序题编码排序题编码与复合式问题编码相似，每一个等级可设计成一个单选问题，进行编码。（七）开放式问题编码对于定性的开放式问题，SPSS难以处理，对于定量的开放式问题，可按单一问题来设计变量和编码。由于数据具有连续性，为了便于类别分析，通常需要应用SPSS数据重新编码的功能进行必要的数据转换。第一章

服装营销分析数据来源五、服装市场问卷调查实例为了了解消费者的品牌偏好、选购因素、购买地点、消费能力、持卡消费情况、品牌满意度，设计了一份市场调查问卷。该问卷综合应用了单选题、多选题、复合题、排序题。根据上面提到的编码技巧，给该问卷进行编码，其编码的基本方法如下。

（1）问卷标识变量用英文或拼音字母编码，可直观识别编码含义。

（2）问卷主体问题用英文字母与数字混合编码，可直观识别问题顺序。

（3）问卷的答案用数字编码，方便数据录入。服装市场调查问卷第一章

服装营销分析数据来源根据以上编码方法，上表编码结果见下表。服装市场调查问卷编码列表第一章

服装营销分析数据来源第四节数据来源之服装店铺观察调查一、观察调查的含义观察调查又称实地调查，指调查人员深入调查现场，凭感觉或辅助工具，在特定的时空内，直接观察记录市场中的有关现象，获取第一手资料，以判别消费者的行为、反应或偏好等内容的一种调查方法。二、观察调查的类型（一）按照观察人与被观察对象之间的互动关系划分

1.神秘人观察2.公开观察（二）按照观察目标是否确定划分

1.系统观察2.随机观察第一章

服装营销分析数据来源（三）按照选择观察时间的方法划分1.时间横向断面观察2.时间纵向断面观察三、服装店铺观察调查的程序

（1）确定观察主题，设计观察项目表。

（2）确定观察调查范围及观察工作量，并做好开支预算。

（3）准备观察调查所需材料物资。

（4）确定观察调查的起始时间、地点、线路，并挑选与培训观察调查人员。

（5）进行实地观察，并记录观察结果。

（6）对观察结果进行汇总，进行对比分析，归纳出观察结果及结论。第一章

服装营销分析数据来源四、观察调查的误差及成因

观察调查的误差是指观察结果与实际结果之间的偏差。产生观察调查误差的原因主要有：个人原因、观察对象、组织工作。五、服装店铺服务水平观察调查实例服装店铺服务水平调查采用神秘人调查方法，每个店铺按照繁忙时段和非繁忙时段观察两次。同时，该调查为系统观察调查，需要事先对店铺的服务水平观察项目进行设计，并确定每个观察项目服务水平等级的划分标准。调查完毕之后，首先对观察调查问卷的质量进行分析，筛选出有效的调查问卷。然后将这些问卷的原始数据录入到已建立好的数据库，按照事先设计的分析框架进行整理与分析，将数据分析结果用图、表等形式表达出来，并用文字揭示数据图表中所显示的规律或存在的问题等。第一章

服装营销分析数据来源第五节数据来源之服装企业进销存数据一、服装企业商品编码

进销存数据的核心内容是服装商品属性，为了对服装商品数据进行有效地组织、管理与利用，必须对所经营的服装商品进行科学编码。商品编码就是用一组阿拉伯数字来标识商品属性，这组数字被称为商品代码。将商品编码用一组可被扫描阅读设备自动识别的信息符号表示出来，这组信息符号被称为条码。下面介绍EAN条码与服装企业内部商品编码方法。（一）EAN条码

EAN条码是按照国际物品编码协会统一规定的规则编制的，分为标准版和缩短版两种。标准版商品条码的代码由13位阿拉伯数字组成，简称EAN-13码。缩短版商品条码的代码由8位阿拉伯数字组成，简称EAN-8码。第一章

服装营销分析数据来源EAN-13码和EAN-8码的前3位数字叫“前缀码”，是用于标识EAN成员的代码，由EAN统一管理和分配，不同国家或地区有不同的前缀码。中国的前缀码目前有10个：690～699，中国香港特别行政区前缀码为489，中国澳门特别行政区前缀码为958，中国台湾省前缀码为471。企业通过向国家申请获得厂商代码后，其获得的代码容量取决于商品代码的位数。以下两图的商品代码位数分别为5位和4位，其他编码容量分别为10万个和1万个。EAN-8代码结构EAN-13代码结构第一章

服装营销分析数据来源（二）服装企业内部商品编码1.商品内部编码管理企业获得厂商识别代码后，商品编码人员在此基础上给具体商品项目进行内部编码。对商品内部编码分配条码有以下两种方法。（1）内部编码与商品条码是一一对应关系。（2）内部编码与商品条码是多对一关系。2.内部编码原则（1）码长适当。码长一般为8～15位。（2）编码的唯一性。每款服装只有一个编码，一个编码只对应一款服装。（3）反映服装商品的重要属性。（4）分块设计代码。（5）编码最好采用数字。第一章

服装营销分析数据来源3.内部编码方法服装企业13位内部编码1～3位：序号，就是商品品种的序列号，可以用来扩展产品属性。4位：小类，一般用来表示服装的具体款式特征。5位：大类，一般用来表示服装具体品种类别。6位：性别，表示服装适应性别，包括男、女。7～8位：销售波段，分别表示产品的销售季度与年度信息，用于产品波段分析。9～10位：品牌，可以用来分析企业销售各品牌构成情况。11～13位：品种，用来表示产品组合中时尚程度不同的品种。二、服装企业采购数据为了控制存货水平，确保现货供应，通常采用不同的采购模式。采购计划通常是根据往年的销售数据预测制订的，但也会保留一定水平的存货（底仓）。服装企业的采购数据反映与采购业务相关的数据，既包括制造单（MO）、采购订单（PO）、客户订单（CO）等流水数据，也包括商品采购表、采购计划或采购预算等综合数据。三、服装企业存货数据服装企业的存货组织形式不同，存货数据库结构设计也不同。服装企业的存货数据反映货品出入仓库的相关业务信息，既包括物流数据，也包括货品出入库综合数据。第一章

服装营销分析数据来源四、服装企业销售数据服装企业销售数据反映与销售业务相关的数据，既包括流水数据，也包括综合数据。一、数据文件的常见格式在数据分析过程中，需要利用一些常用办公软件，对数据文件进行格式转换或对数据文件内容进行规范整理。

文档文件、网页文件、图片文件、数据库文件

、音频文件

、视频文件、其他文件格式。

第一章

服装营销分析数据来源第六节数据文件的格式及转换二、数据文件的共享方式（1）利用应用程序本身提供的多种文件存储格式实现文件共享。（2）利用应用程序提供的数据转换功能，实现数据共享。（3）利用公共剪切板，在不同类型程序之间进行数据复制转移，实现共享。

三、文本文件的格式转换

一般来讲，服装企业要想有效地组织、管理与利用销售数据，与销售业务有关的所有进、销、存数据都应该通过数据管理系统，以电子文档记录。在所有文件格式中，文本文件具有较高的共享性，数据分析软件一般都能识别。纯文本文件通常采用以下两种格式。（一）定界文本格式第一章

服装营销分析数据来源（二）固定宽度文本格式

固定宽度文本格式是指文本中的每个数据宽度固定，每行为一条记录，每条记录的变量个数根据预设的数据宽度而定。

定界文本格式是指文本中的数据由特殊字符分隔，数据宽度不一定相等，每行作为一条记录，每条记录的变量个数根据分隔符的多少来确定。四、文档文件的批量转换在开展数据分析过程中，文档内容组织及格式往往与数据分析的要求存在差距，为了最大限度地利用这些文档数据，可以利用WPS办公软件提供的编辑功能，进行批量处理。（一）WPS批处理编辑功能第一章

服装营销分析数据来源（二）图片压缩功能在文档文件中，图片往往占有较大的存储空间，可应用WPS的图片压缩功能，将文件压缩到可接受的范围。使用WPS中的替换功能、选择性粘贴功能等批量处理编辑功能，可对一些不规范的文本数据进行整理，使文本数据规范化，满足数据分析需要。SPSS操作窗口包括数据文件编辑窗口和数据分析窗口。数据文件编辑窗口包括数据库文件编辑窗口、输出文件编辑窗口、语法文件编辑窗口三种类型。数据分析窗口会打开一些分析功能的操作窗口，包括一级对话框窗口和二级对话框窗口。采用不同操作，SPSS操作窗口有所不同。一、SPSS安装第二章

建立服装营销分析数据库以SPSS第24版为例，安装Windows中文版。在安装光盘上，找到安装文件，根据计算机配置，选择32位或64位安装程序。根据安装界面提示，选择中文语言，逐步完成安装。要正常使用SPSS软件，需要购买授权码，运行许可证授权向导，输入授权码激活。第一节SPSS操作窗口二、数据文件编辑窗口第二章

建立服装营销分析数据库该窗口为默认窗口，相当于一个数据表格，行表轴列示数据库中的全部变量。（一）数据库文件编辑窗口1.数据录入窗口该窗口可使用常用的各种编辑功能，大大方便了数据库结构的建立。2.变量定义窗口数据录入窗口变量定义窗口第二章

建立服装营销分析数据库（二）输出文件编辑窗口在打开输出文件或生成输出文件时，会自动进入输出文件编辑窗口。该窗口被分成左右两个部分，分别为输出文件列表窗口和文件内容显示窗口。输出文件编辑窗口位于输出文件编辑窗口右边，显示被选中文件的内容（光标所指的文件）。2.文件内容显示窗口1.输出文件列表窗口位于输出文件编辑窗口左边，为输出文件列表。第二章

建立服装营销分析数据库（三）语法文件编辑窗口在打开语法文件或生成语法文件时，会自动进入语法文件编辑窗口，该窗口的名称连同已打开的语法文件名称显示在窗口的左上角，在该窗口中可进行语法文件的编辑或运行。语法文件编辑窗口第二章

建立服装营销分析数据库三、数据分析窗口（一）一级对话框窗口（1）备选变量列表框。（2）选中变量列表框。（3）变量移动按钮。（4）功能性选择按钮。（5）五个标准按钮。①确定按钮。

②粘贴按钮。

③重置按钮。

④取消按钮。

⑤帮助按钮。（二）二级对话框窗口（1）下拉列表框。

（2）单选框。

（3）复选框。

（4）文本输入框。二级对话框窗口一级对话框窗口第二章

建立服装营销分析数据库四、SPSS主菜单

包括文件管理菜单、编辑菜单、查看菜单、数据菜单、转换菜单、分析菜单、图形

菜单、窗口菜单、其他菜单。文件管理菜单

编辑菜单

查看菜单

数据菜单

转换菜单

分析菜单

图形菜单

窗口菜单第二章

建立服装营销分析数据库第二节数据库变量的分类一、根据数据的运算类型进行分类（一）数值型变量

数值型变量是存放数字的变量，其取值属于数值型数据，可以反映事物的数字特

征，如产量、销售额、年龄、时间等都是数值型变量。

（二）字符型变量

字符型变量是存放字符的变量，其取值为数字、字母、汉字及一些特殊字符。（三）日期型变量

根据年、月、日、时、分、秒的组合方式不同，日期型变量有多种不同格式，在SPSS中，当日期型变量被定义后，只有输入相应格式的日期数据才能被接受。（四）自定义货币变量

可以根据使用的货币单位定义货币变量的前缀与后缀，显示方式为：数字前面或

后面加上自定义的货币符号。第二章

建立服装营销分析数据库二、根据数据的测量尺度进行分类

数据是用来测量目标与事件的，测量过程实际上是将给定的数值分配给被测量的

目标或事件，通过这些数值反映被测量目标或事件的水平或实际情况。（一）测量尺度的概念

在SPSS中，将变量划分为标度变量、有序变量、名义变量三种类型。（二）按测量尺度划分的变量类型三、根据描述变量特征的方法进行分类

（一）频数变量

（二）综述变量四、根据变量之间的关系进行分类

（一）因变量

（二）自变量第二章

建立服装营销分析数据库第三节分析数据库的建立一、定义变量名称与变量名称标签（一）定义变量名称的规则

（1）变量名称第一个字符必须为字母，不能用数字，最好不使用汉字。

（2）不能用空格或特殊字符。

（3）长度一般不超过8个。

（4）应是唯一的，不能使用系统内设变量名称。

（5）如果输入的变量名称不合法，系统将会提示出错信息，需要修改。（二）定义变量名称

以店铺销售数据为例，对顾客在店铺的每一笔交易，都需要记录各种交易属性，每个属性都对应一个变量，而这里的变量数据属性与后文的变量名称标签是一致的。第二章

建立服装营销分析数据库（三）定义变量名称标签

变量名称标签用来标注变量名称的具体含义，通过给变量名称加上标签，将变量

名称的全部含义用汉字表达出来，有助于理解数据的含义。（二）定义变量值标签

通过给变量值域中的每个数值加上一个标签，就能将每个数字的特定含义清楚地表达出来，有助于理解数据的含义。二、定义变量值与变量值标签（一）定义变量值

变量值就是观测变量获得的具体数据，每个变量都会在指定的观测期内进行连续观测，并获得该观测变量的一组连续的观测数据，或称为时间序列数据。第二章

建立服装营销分析数据库（二）变量定义的基本内容

（1）名称。

（7）缺失值。

（2）类型。

（8）定义栏宽。

（3）宽度。

（9）数据对齐方式。

（4）小数位数。

（10）变量测量尺度。

（5）变量名称标签。

（11）角色。

（6）变量值标签。

三、变量定义的基本操作（一）变量定义的窗口

变量值就是观测变量获得的具体数据，每个变量都会在指定的观测期内进行连续观测，并获得该观测变量的一组连续的观测数据，或称为时间序列数据。第二章

建立服装营销分析数据库（三）变量清单

变量清单是描述数据库结构的文件，SPSS文件菜单下的“显示数据文件信息”提供了生成变量清单的功能。（一）定制编辑窗口

（五）定义变量属性（二）快捷编辑功能

（六）复制数据库的变量属性（三）数据查找

（七）定义日期和时间（四）个案定位

（八）设置测量级别未知变量的测量尺度四、数据文件的编辑操作第三章

服装营销数据处理第一节分析数据的输入一、录入原始数据

包括自动录入和手工录入。二、直接调用数据文件（一）*.txt数据文件转化为SPSS数据文件

在SPSS主菜单【文件】下子菜单点击【打开】或【导入数据】均可打开文本文件。SPSS提供了“定界和固定宽度”两种数据分界方式。（二）*.xlsx数据文件转化为SPSS数据文件

SPSS软件可以直接打开*.xlsx，其将Excel转化为SPSS数据文件时，会自动将Excel表格的第一行作为数据库的变量，并使用其名称作为变量名。（三）其他输入数据的方法

（1）将应用程序生成的其他数据文件，通过其应用程序文件格式的转化功能，转化为*.txt，即可在SPSS中打开。

（2）通过粘贴板，将其他应用程序的数据复制到SPSS数据库中，实现与SPSS文件数据共享。

（3）将列表数据，通过执行语法文件输入。三、数据审核

数据采集完成后，需要对数据进行审核，确保数据录入正确，数据质量可靠。包括录入数据的有效性及录入数据的正确性。数据的有效性审核没有统一的标准，主要是根据调查过程及可能存在的问题设定有效或无效的判断标准。第三章

服装营销数据处理第三章

服装营销数据处理第二节数据整理一、个案排序

个案排序是根据排序变量值的升序或降序重新组织数据库中的个案排列顺序。个案排序的作用有以下几个方面。

（1）观察数据序列的变化规律，或按规定的排序显示。

（2）根据排序情况，检查数据序列的错误，如最大值、最小值是否符合要求，数据是否按预定的要求保持连续等。

（3）在SPSS的一些数据处理过程中，往往需要对数据进行排序才可进行，否则可能会出现错误的分析结果。如在数据合并时，通常需要将参加合并的数据库按关键值升序排列。二、数据转置

数据转置就是将数据表格行列数据互换，形成新的数据库文件。通常为了改变数据显示的格式或为了分析方便时，会使用数据转置功能。第三章

服装营销数据处理三、数据库结构重构

数据库结构重构是指利用原有数据库，通过改变数据的组织方式，形成新的数据库结构。数据库重组有以下两种情况：一是将长型数据转变为宽型数据，二是将宽型数据转变为长型数据。（一）宽型数据与长型数据1.宽型数据的特点

（1）具有唯一键变量。

（2）具有一组平行变量。

2.长型数据的特点

（1）具有复合键变量。

（2）具有一个重构变量。

（二）长型数据转变为宽型数据

这个数据重构过程可调用SPSS中“将选定个案重构为变量”的功能来实现，需要输入标识变量与索引变量，重构变量系统自动识别。第三章

服装营销数据处理（三）宽型数据转变为长型数据

这个数据重构过程可调用SPSS中“选定变量重构为个案”的功能来实现，需要输入一组或多组平行变量及其产生的目标变量、固定变量、个案组标识（可选择无），系统默认产生一个索引变量。四、数据文件的合并（一）添加个案

1.添加个案的含义2.活动数据集（工作文件）

和非活动数据集（外部文件）

3.非成对变量4.添加个案要求5.添加个案操作添加个案查找窗口添加个案变量配对窗口第三章

服装营销数据处理（二）变量合并

1.变量合并定义

如果用来描述数据对象的各种属性的数据，分别保存在不同数据文件中（如每个老师上交的学生成绩），需要将这些反映不同属性的数据，合并到一个数据库中，即横向合并，形成一个新的数据文件。新数据文件的变量个数增加了，但个案数没变，这个操作过程就是变量合并。

2.排除的变量

在数据库合并的过程中，系统会识别共有变量和各自独有的变量。

3.按键变量匹配个案

（1）一一对应关系。（2）多对一的关系。（3）一对多的关系。（4）多对多的关系。

4.按键变量添加变量操作

在变量合并的实际操作中，通常会选择“按键变量匹配个案”，并选择“两个数据集中的个案都按键变量的顺序进行排序”，对需要合并变量的数据库，按键变量进行排序预处理。第三章

服装营销数据处理五、数据分类汇总

分类汇总在SPSS主菜单【数据】中的子菜单【汇总】中进行，需要指定的项目和选择的参数如下。

（1）分界变量列表框。

（3）个案数及变量名称。

（2）变量摘要列表框。

（4）保存。六、重复数据识别

重复数据识别是指对数据库中的一个或多个变量的重复值进行识别并标识：

（1）识别无效的重复个案。

（2）识别错误的重复个案。

（3）依据重复个案产生有特定含义的标识变量。第三章

服装营销数据处理七、拆分文件

（1）不创建组。

（2）比较组。

（3）按组来组织输出。八、选择个案

（1）所有个案。

（2）满足条件。

（3）随机取样。

（4）基于时间或个案范围。

（5）用过滤变量。条件筛选窗口拆分文件窗口给定筛选条件表达式窗口第三章

服装营销数据处理九、正交试验方案设计

正交试验设计用来产生多因素、多水平下的正交试验设计方案。在SPSS主菜单【数据】中的子菜单【正交设计】中，可生成正交实验设计方案。十、个案加权

数据加权是通过人为的方法，调整数据的大小。数据加权有以下两种形式。

（1）将多个变量通过加权计算产生一个综合指标，称为变量加权。

（2）将某个变量的所有个案进行加权，对每个个案的重要程度或影响程度加以区分，称为个案加权。这个加权操作可在SPSS主菜单【数据】中的子菜单【个案加权】中实现。第三章

服装营销数据处理第三节数据转换一、计算转换（一）计算转换的含义

计算转换就是以原始数据库中的若干变量为基础，按照一定约束条件或函数关系，计算新的变量或替换原值，实际上就是给新变量赋值或给旧变量重新赋值。SPSS的计算变量窗口包括以下几个部分。

（1）“目标变量”输入框：输入变量名称、名称标签、定义变量类型。

（2）数字表达式输入框：此处可输入变量赋值的数学表达式。

（3）函数组列表框：SPSS提供了数学函数、字符串函数等类型计算转换函数。

（4）【如果...】选项框：对计算变量设定过滤条件“如果...”。第三章

服装营销数据处理（二）数学函数（1）ABS（numexpr）。

（6）LN（numexpr）。（2）MOD（numexpr，modulus）。

（7）LG10（numexpr）。（3）RND（numexpr[，mult]）。

（8）TRUNC（numexpr）。（4）SQRT（numexpr）。

（9）Lag（variable，n）。（5）EXP（numexpr）。（三）字符串函数（1）CONCAT（strexpr，strexpr……）。

（7）CHAR.SUBSTR（strexpr，pos，length）。

（2）LOWER（strexpr）。

（8）CHAR.INDEX（haystack，needle）。（3）UPCAS（strexpr）。

（9）CHAR.RINDEX（haystack，needle）。（4）LTRIM（strexpr，char）。

（10）CHAR.LPAD（strexpr，length，char）。（5）RTRIM（strexpr，char）。

（11）REPLACE（a1，a2，a3，a4）。（6）CHAR.LENGTH（strexpr）/LENGTH（strexpr）。第三章

服装营销数据处理（四）转换函数

1.NUMBER（strexpr，fm.n）2.STRING（numexpr，fm.n）（五）日期函数

1.提取日期函数2.创建日期函数

3.计算日期间隔函数（六）统计函数

（1）MAX（value，value，...）。取若干变量的最大值函数。

（2）MIN（value，value，...）。取若干变量的最小值函数。

（3）MEAN（numexpr，numexpr，...）。

（4）SUM（numexpr，numexpr，...）。

（5）SD（numexpr，numexpr，...）。第三章

服装营销数据处理（七）查找函数

（1）RANGE（test，low，high）。

（2）ANY（test，value，value，...）。（八）随机变量函数

（1）RV.NORMAL（0，1）。

（2）RV.UNIFORM（min，max）。（九）其他函数

（1）MISSING（variable）。

（4）$CASENUM。

（2）NMISS（variable[，...]）。

（5）VALUELABEL（varname）。

（3）$SYSMIS。

二、个案值计数统计

（一）输入参数

（三）计数临界值定义

（二）选择计数变量

（四）输出结果

第三章

服装营销数据处理三、变量值重新编码（一）变量值重新编码的含义

（二）指定旧值的方法

（三）指定新值的方法四、个案排秩

个案排秩是将某一变量所对应的全部个案取值，重新分配给相应的秩值，形成新的

变量。个案排秩中，秩的计算有很多种方法，最常用的是用名次表示。此外，还有正态得分、指数得分、分数秩得分及分位得分等秩变换方法，这种转化在综合评价中应用较多。个案排秩窗口第三章

服装营销数据处理五、创建时间序列

该方法主要是通过计算原时间序列的累计和，生成累计时间序列。（一）累计值计算

该方法通过指定顺序参数（即移动期数），将原时间序列往前提前或往后延迟若干期。（二）时间序列的移动

该方法主要是通过计算原时间序列的移动平均，来消除其波动变化。（三）移动平均计算

该方法主要是通过计算原时间序列的差分，来消除其趋势变化。（四）差异计算

该方法主要是通过计算原时间序列季节差分，来消除其季节变化。（五）季节差异计算第三章

服装营销数据处理六、替换缺失值

在原始数据的录入过程中，会出现一些缺失值，在数据分析过程中，如何处理这些缺失值对分析结果会产生一定的影响。当原始数据库中存在系统缺失值时，有些分析过程不能运行，这时需要将缺失值转换成相应的数值。在SPSS主菜单【转换】中调用【替换缺失值】功能，可将缺失值替换成有效值。该功能提供了以下五种替换缺失值的方法。

（1）序列平均值。

（2）临近点的平均值。

（3）临近点的中间值。类似于临近点的平均值，但使用中位数。

（4）线性插值。使用缺失值前后两点的线性插值来估计缺失值。

（5）邻近点的线性趋势。第四章

服装营销数据统计描述第一节数据分析中常用的统计量一、描述总体集中趋势的统计量（一）算术平均值及汇总值

该组参数是对综述变量进行集中趋势分析最常用的统计量，但均值容易受最大值与最小值的影响，在描述集中趋势时不够稳健。（二）频数及频率

该组参数是对频数变量进行集中趋势分析最常用的统计量，频数指频数变量各个分类值的个案数，频率指频数变量各个分类值的个案数占总体数的百分比。（三）分位数

也称分位点，用于描述数据的分布情况，常用的分位数包括以下几种。

（1）中位数。

（2）四分位数。

（3）百分位数。第四章

服装营销数据统计描述（四）众数

指一组按大小排列的数据中出现次数最多的数值，或有明显集中趋势的点所对应的某一个数值，通常用来反映一组观测数据中分布最高点所对应的数值。（五）最大值与最小值

该参数可反映某一变量的取值范围。在数据分析中，可用来分析一组观测数据是否在预计的取值范围内，并判断观测数据是否有差错。二、描述总体离散程度的统计量（一）极差

（二）方差和标准差

（三）平均抽样误差

（四）协方差和相关系数三、描述数据分布特征的统计量（一）偏度

（二）峰度第四章

服装营销数据统计描述第二节频数变量数据特征描述一、频数变量统计参数（一）描述频数变量集中趋势参数

（1）频数。

（2）频率。（二）描述频数变量内部构成参数

在分析某一个频数变量的频数时，通常会引入若干行变量、列变量或分层变量，形成若干组或若干层，对该频数变量进行分组或分层分析。（三）频数变量统计指标计算实例

（1）受访者收入分布。

（2）无收入层受访者分年度、分地区不同性别持有真维斯VIP卡的频数分布。第四章

服装营销数据统计描述

（3）行百分比。

（4）列百分比。

（5）子表百分比。

（6）层百分比。

（7）总表百分比。二、频数变量的统计分析

在问卷调查中，单选题分析工具主要是频数表和频率图。频数表是用来反映频数变量的各个类别在观察数据中出现的次数和频率的表格，频数表能详细精确地记录频数和频率。频率图是利用频数表中的数据绘制而成的，频率图能直观地反映各类数据的分布情况及大小对比。（一）单选题统计分析第四章

服装营销数据统计描述（二）多选题统计分析

在市场问卷调查中，总会设计一些多选问题，对于这类问题的频数统计，SPSS提供了专门的多选题频数统计分析功能。三、频数图表中的数据分析方法

应用频数图表将原始数据进行整理之后，接下来要做的是如何解释这些数据。对频数图表中的数据可从表内数据的对比分析、不同时期数据的对比分析、竞争对手数据的对比分析几个层面进行解读。

多选题设置窗口第四章

服装营销数据统计描述第三节综述变量数据特征描述一、综述变量统计参数（一）描述综述变量集中趋势参数

（1）平均值。

（2）汇总值。

（3）最大值、最小值。

（4）中位数、众数、分位数。

（5）个案总数。（二）描述综述变量离散程度参数

（1）极差。

（2）方差、标准差。

（3）平均抽样误差。

（4）分布特征参数，包括偏度和峰度。（三）描述综述变量内部构成参数

在分析某一个综述变量内部构成参数时，通常会引入若干行变量、列变量或分层变量，形成若干组或若干层，对该综述变量进行分组或分层分析。第四章

服装营销数据统计描述（四）综述变量统计指标计算实例

打开练习库文件“0401口岸销售数据库.sav”，统计不同季度、分地区分性别的销售收入，本例没有使用分层变量，因此没有分层变量的有关计算指标。各指标计算的具体含义如下：

（1）统计不同季度、分地区分性别的销售收入。

（2）行汇总百分比。统计各地区男女服装分季度销售额行汇总百分比。

（3）列汇总百分比。统计各地区男女服装分季度销售额列汇总百分比。

（4）子表汇总百分比。统计各地区男女服装分季度销售额子表汇总百分比。

（5）表汇总百分比。统计各地区男女服装分季度销售额表汇总百分比。第四章

服装营销数据统计描述二、综述变量统计分析

综述变量统计分析主要是通过均值、汇总值、方差等表达出来，以此发现综述变量集中趋势、变化趋势、离散程度等分布规律，从而预测这些变量未来的变化趋势，通过综述分析形成数据报表在销售数据分析中被广泛应用。三、SPSS输出结果的引用（一）文本输出结果的引用

（二）统计图表的引用

在实际使用过程中，如果引用的表格需要在Excel进一步编辑，采用直接复制。如果WPS文档引用统计图表时不需要进一步编辑，最好采用图片格式复制功能生成图片。第四章

服装营销数据统计描述第四节数据分析过程的记录与重现一、引例

根据个人销售业绩数据库，销售部门的主管需要对各个小组的销售业绩进行汇总，对每个小组销售人员的销售业绩进行排名，以便对各个小组及其成员的销售业绩进行分析、管理和控制。操作的过程：打开销售数据库、生成分组销售数据汇总表、计算分组人员销售业绩排名变量、对销售业绩按小组及名次排序、拆分文件、生成分组人员销售排名表、关闭拆分文件指令。二、SPSS语法文件的保存与调用

语法文件生成之后，可通过文件菜单中的保存命令将其保存在指定的目录中，文

件的类型为“*.sps”。第四章

服装营销数据统计描述三、SPSS中常用的语法（1）文件管理语法。（2）数据整理语法。（3）数据转换语法。（4）数据分析语法。（5）统计制图语法。可独立执行的SPSS语法第五章

服装营销数据可视化之统计表第一节统计表概述一、统计表的构成要素

SPSS输出的统计表也称为透视表，是一种交互式表格，具有数据透视、数据旋转、格式变换等功能，可根据用户需要，以不同的表格样式呈现数据统计结果。一张透视表由标题、表轴区、数据区、汇总项等组成。

二、透视表的类型

一张透视表有行、列、层三个维度，每个维度可以有一个变量或一组变量，且可以统计一个参数或一组参数，从而形成复杂的表格。

在SPSS主菜单【分析】子菜单【表】中选择【定制】，可打开SPSS定制表窗口。定制表的操作主要包括表定义、标题定义、检验统计定义和选项定义等内容。三、SPSS定制表第五章

服装营销数据可视化之统计表第二节频数报表一、单变量频数报表

单变量频数报表是反映一个频数变量的频数及百分比等指标的报表。二、双变量交叉频数报表

双变量交叉频数报表是指使用一个行变量和一个列变量，对个案进行交叉分类，然后统计每个交叉分类的频数特征值。三、多变量定制频数报表

SPSS软件内置了强大的报表定制功能，允许用户灵活地定义多个行变量、列变量以及分层变量。这些变量之间不仅可以设置为平行的关系，还能够构建嵌套的层次结构，从而生成更为复杂且信息丰富的频数统计报表。第五章

服装营销数据可视化之统计表第三节综述报表一、原始数据报表

在数据分析的过程中，可能需要将原始数据按照一定的组别用表格形式输出。二、平行变量汇总报表

下表是将多个平行变量按一定的要求进行分类汇总，并以表格的形式输出，该表格分店铺统计了被访者对各个品牌满意度的结果。三、多变量定制汇总报表

利用SPSS定制表的功能，根据报表需要，对多个频数变量、综述变量等性质不同的变量，用不同的统计指标进行统计，并将统计结果列示在一个表格中。第五章

服装营销数据可视化之统计表第四节统计表的编辑一、表格编辑的目的

在SPSS中完成统计表后，为了更美观、更突出数据重点，往往需要做表格编辑。二、表格编辑的内容（一）表轴的编辑

（1）行列转置。

（2）透视托盘。（二）格式编辑

（1）单元格属性。

（2）表格外观。

（3）数据区表格的宽度。三、表格模板的应用

表格模板是由操作者根据自己需要定制的表格属性的文件，将输出表格属性定义为自设的表格模板之后，SPSS数据分析输出的表格将按自定义的表格模板输出并显示。第六章

服装营销数据可视化之统计图第一节条形图一、条形图的概念（一）条形图的含义

条形图是用条的根数代表分组的多少，用条的高度反映各组特征值的大小，各个条之间有间隔的图形。

通常将

Y轴定义为刻度轴，用来统计各个分组的特征值。（二）分类轴

通常将

X轴定义为分类轴，用来统计分类变量所分的组数。（三）刻度轴个案组摘要——分组分层条形图第六章

服装营销数据可视化之统计图二、绘制条形图的类型1.简单条形图2.分组分层条形图3.分组分段条形图（一）根据条形图分类轴变量的选用个数进行分类1.个案组摘要条形图2.单独变量摘要条形图3.单个个案值条形图（二）根据刻度轴特征值的描述对象进行分类

（一）个案组摘要——简单条形图绘制

（二）个案组摘要——分层条形图（簇状条形图）的绘制

（三）个案组摘要——分段条形图（堆积条形图）绘制

（四）平行变量摘要——简单条形图绘制

（五）单个个案值——简单条形图绘制三、条形图的绘制第六章

服装营销数据可视化之统计图第二节线图一、线图的概念（一）线图的定义

线图是用点或折线将各个组别的指标值（或相关变量的成对指标值）连接起来，反映各个组别的指标值的大小（或相关变量的变化趋势）的图形，通过图形起伏变化，发现重要组或重要的变化趋势。（二）分类轴

线图的横轴为分类轴，用来统计分类变量所分的组数。（三）刻度轴

线图的纵轴为刻度轴，用来统计各个分组的特征值。线图第六章

服装营销数据可视化之统计图二、绘制线图的类型1.单线图2.多线图3.垂线图（一）根据线图分类轴变量的选用个数进行分类1.个案组摘要条形图2.单独变量摘要条形图3.单个个案值线图（二）根据刻度轴特征值的描述对象进行分类

（一）个案组摘要——单线图绘制

（二）个案组摘要——多线图绘制

（三）个案组摘要——垂线图绘制

（四）平行变量摘要——单线图绘制

（五）单个个案值——单线图绘制三、线图的绘制第六章

服装营销数据可视化之统计图第三节其他图形的绘制一、直方图

直方图是用来描述综述变量数值分布规律的工具。二、饼图

饼图与条形图绘制原理相同。三、帕累托图

帕累托图也称排列图或主次因素图，实际上是将条形图按降序排列，并附上累计百分比的曲线。帕累托图第六章

服装营销数据可视化之统计图四、控制图

在品质控制中，控制图是最常用的工具之一。五、散点图

散点图用来判断两个变量之间的关系。六、茎叶图

茎叶图是一种直观展示数据分布的有效工具，特别适用于揭示综述变量数据的频率分布情况。周销售额控制图茎叶图七、雷达图

雷达图也称为网络图、蜘蛛图、不规则多边形、极坐标图。第六章

服装营销数据可视化之统计图第四节统计图的编辑一、统计图的构成要素

（1）标题。

（2）坐标轴。

（3）绘图区。

（4）图例区。二、图元素编辑

图中文本标识主要包括图的名称、X

轴和Y轴的名称等方面。在进行图的文本编辑时，文字尽量简洁明了，不要重复，必要时删除多余的文本，增强图的可读性。（二）X轴

通常

X

轴作为分类轴，编辑内容相对较少。点击快捷键X，进入

X轴的编辑窗口。（一）图中文本标识的编辑（三）Y轴

通常

Y

轴作为刻度轴，编辑内容比较复杂。第六章

服装营销数据可视化之统计图（四）图形状的编辑1.图形格式

（1）条形图的编辑。（2）线图的编辑。2.增加注释三、图模板的应用

图模板是由操作者根据自身需要定制的图外观、X轴或

Y轴、颜色等图属性的文件，将输出图属性定义为自设的图模板之后，SPSS数据分析输出的图将按自定义的图模板输出并显示。

在SPSS系统中，图模板是在图编辑窗口中，对图进行编辑完成之后，将其另存为图模板，该文件的类型为“*.sgt”。第七章

服装营销数据报表分析第一节服装店铺销售数据报表分析

对销售数据的综述分析有两个基本目的：一是将销售现状用综述表的形式表达出来，让经营者了解销售业绩或计划的完成情况，同时通过历史对比等比较分析方法，分析销售过程中的优势和差距，以便采取管理措施；二是应用相关分析的方法，研究目标市场中营销参数的常模及其变化，从而为制订营销方案提供依据。

下面将以“0401口岸销售数据库.sav”为例，开展销售数据分析。服装销售数据库变量清单第七章

服装营销数据报表分析一、服装销售汇总报表分析

地区报表通常按照年、月、日不同时段分别汇总，形成年报、月报、日报。（一）地区报表

店铺报表旨在了解各个店铺在不同时段的销售情况，以便及时了解各个店铺的销售变动，对各个店铺的销售业绩进行评价。（二）店铺报表

编制品种报表旨在了解不同时段各品种销售构成及变动情况，对各个品种的市场销路变化进行评价，以便对不同的品种进行存货决策或促销决策。（三）品种报表第七章

服装营销数据报表分析

颜色报表旨在了解各个颜色在不同时段的销售情况，以便及时了解各颜色销售变动，对其的市场销路变化进行评价，以便对不同的颜色进行存货决策或促销决策。（四）颜色报表

尺码报表旨在了解各个尺码在不同时段的销售情况，以便及时了解各尺码销售变动，对各个尺码的市场销路变化进行评价，以对不同的尺码进行存货决策或促销决策。（五）尺码报表

款式报表旨在了解各个款式在不同时段的销售情况，以便及时了解各款式销售变动，对其的市场销路变化进行评价，以便对不同的款式进行存货决策或促销决策。（六）款式报表第七章

服装营销数据报表分析

服装销售分类分析报告是指企业管理层通过了解各个细分市场特征及其差异性，以便制订差异化营销方案而编制的一定时期的（通常用一年、一个季度或一个月）差异性分析分类报表。

如果一个企业在一个目标市场经营了很长时间，其目标顾客群体的消费特征往往通过以上各种分析报表反映出来，而且保持相对稳定，这样就形成了企业目标市场中相关营销参数特征的常模，从而为企业制订精确的产品组合提供依据。二、服装销售分类报表分析第七章

服装营销数据报表分析

客单价是指店铺一个顾客在一次购买行为中的服装购买金额，客单量是指店铺一个顾客在一次购买行为中的服装购买数量。显然，服装店铺销售额是由客单价、客单量以及客流量决定的，要提升服装店铺的销售额，需要尽可能多地吸引进店客流，增加顾客交易次数，提高客单价。作为店员，需要从关联商品推销等方面提升客单价与客单量。打开练习库文件“0700店铺流水销售数据库.sav”，通过一些中间过程的数据转换，计算客单量与客单价。三、销售数据综合报表分析（一）客单价和客单量分析

打开练习库文件“0700店铺流水销售数据库.sav”，通过一些中间过程的数据转换，计算一周每天的销售分布、一天每个时段的销售分布。（二）店铺交易时段分析第七章

服装营销数据报表分析

产品生命周期是产品从上市到退市所经过的全部销售时段长度。对产品生命周期进行分析和管理，有助于店铺制订产品的上市策略。打开练习库文件“0700店铺流水销售数据库.sav”，通过一些中间过程的数据转换，计算品种生命周期。（三）品种平均生命周期分析

存货数据是一个时点变量，对存货数据的分析基于某一天截止的数据；销售数据是一个时段变量，对于销售数据的分析基于某一个分析周期。SKU是描述企业存货的基本单位，既可以是一个时点变量，反映某一个时点服装店铺存货的品种、款式、规格的丰富程度，也可以是一个时段变量，反映某一销售时段服装店铺售出的SKU数。打开练习库文件“0700店铺流水销售数据库.sav”，计算2015年5月4周销售的SKU3。（四）存货与销售SKU分析第七章

服装营销数据报表分析第二节服装店铺服务水平调查报表分析一、调查数据的信度分析

信度测量有以下三种方法：

（1）重测信度。使用同样的量表，针对同一群体在不同的时间里做两次测量，然后分析两次测量结果的相关性。相关度越高，信度就越高。

（2）内部一致性信度。通过计算量表中各题目之间的相关性或一致性来评估信度，常用克隆巴赫

α

系数（Cronbach'sα）进行测量，简称

α

系数。当

α系数达到0.7以上，被认为是可接受的信度水平。

（3）分半信度。将量表数据分成两半，分别计算两部分的总分，然后分析这两部分总分之间的相关性。相关性越高，信度就越高。第七章

服装营销数据报表分析二、服务水平的报表分析

（一）服务水平现状分析

（三）服务水平竞争对比分析

（二）服务水平年度对比分析

（四）店铺管理不符项目情况分析报表三、服务水平调查报告（一）服务水平调查概述

简明扼要地介绍服务水平调查的目的，调查任务的承担组织、调查的组织工作、调查人员的构成及调查时间。（二）调查结论和建议

这是服务水平调查最重要的成果。调查结论应涵盖调查过程中重要的发现。（三）调查结果

将调查问卷每一项实际调查结果以报表的形式表达出来，直接反映服务水平的现状、历史及竞争对手数据。第七章

服装营销数据报表分析第三节服装市场问卷调查报表分析一、调查样本的报表分析

开展服装市场问卷调查，选择的调查样本通常要与企业的目标顾客群体具有一致性。分析调查样本数据，可以判断市场调查报告是否满足企业需求。二、调查问卷的报表分析

本例中，调查问卷的内容主要包括消费品牌倾向、选购因素、贵宾卡持有情况、市场份额、品种购买情况、品牌竞争属性、品牌满意度等。三、服装市场调查报告

根据上面给出的分析思路，可以得到预期分析结果，最后要以报告的形式将这些结果反映出来。一份市场调查报告应包括市场调查概况、调查结论和建议、调查结果三个部分。

第八章

服装营销数据统计分析方法第一节统计推断

统计推断是利用样本统计量推断总体参数的统计方法，包括参数估计与假设检验（均值检验、方差检验、非参数检验）。统计推断需要随机性样本观测数据，其科学性建立在概率理论基础上。一、参数估计模型

参数估计是指用样本统计量推断总体参数。当全面采集总体数据变得不可能或不经济时，就可以从总体中随机抽取样本，采集样本数据，计算样本统计量，并以此推断总体参数。（二）参数估计的类型1.点估计

2.区间估计（一）参数估计的含义第八章

服装营销数据统计分析方法

若总体X的分布函数为

F=F（χ，θ），θ

为待估参数，利用总体

X的一个样本

X1，X2，X3，...，Xn，其观察值分别为

χ1，χ2，χ3，...，χn

用这些观察值构造一个统计量

θ（χ1，χ2，χ3，...，χn），并用

θ

的观察值

θ*来估计总体的未知参数

θ，称为参数

θ

的点估计。参数点估计的常用方法是平均值估计。样本的均值和标准差的计算公式如下：（三）参数点估计

在SPSS中，调用【分析】菜单中【描述统计】下的“描述”功能，可以计算样本的均值、标准差等统计参数。第八章

服装营销数据统计分析方法

为了提高分析结果的精度（估计值与真值的差异）及可信度，通常在用样本统计量推断总体参数时，用统计值的范围、总体真值落在这个估计范围的可能性的大小（概率P）来表示推断结果，这种参数估计方法称为区间估计。（四）参数区间估计1.双侧区间估计

若总体X的分布函数为

F=F（χ，θ），θ

为待估参数，利用总体X的一个样本

X1，X2，X3，...，Xn，其观察值分别为

χ1，χ2，χ3，...，χn，用这些观察值构造一个统计量

θ（χ1，χ2，χ3，...，χn），其观察值为

θ*，估计误差为

Δ，给定一个值