《业务发展目标规划》业务预测培训

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中国移动黑龙江公司

2009-2011业务发展目标规划 业务预测培训中国移动黑龙江公司项目组 北京道景咨询有限公司 二零零八年十一月

Beijing Daojing Consulting-1Co.,Ltd.

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目录

SPSS入门

统计数据统计分析模型 预测模型 误差修正方法 主要指标预测模型一览-2-

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SPSS的运行环境与安装过程

硬件环境：能运行Windows 95/NT/2000 或以上版本的微机

安装过程 插入SPSS光盘，找到set up .exe文件

双击set up,安装程序向导给出每一步的提示，点击Next [Software License Agreement]对话框 中，点击Yes接受协议条款 其后出现的对话框一律点击Next,直至出 现Finish按钮，表示安装过程完成

软件环境：目前SPSS 还没有简体中文版，SPSS 能在中英文Windows 9X、Windows NT 4.0、 Windows 2000 及更高版本的Windows 操作 系统上运行

SPSS简介

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SPSS的启动、主界面和退出

点击这里启动 SPSS

文件

编辑

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SPSS菜单栏菜单栏File

汉化文件

用途用于新建SPSS 各种类型文件，打开一个已存在的文件，从文本文件或其它数据源读入数据

EditView Data Transform Analyze

编辑视图 数据 转换 分析

用于撤消操作、剪切、复制、粘贴、查找、改变SPSS 默认设置等显示或隐藏状态行、工具栏、网络线、值标签和改变字体 对SPSS 数据文件进行全局变化，例如定义变量，合并文件，转置变量和记录，或产生分析的观测值 子集等 在数据文件中对所选择的变量进行变换，并在已有变量值的基础上计算新的变量 可进行各种统计分析，包括各种统计过程，如回归分析、相关分析、因子分析等

GraphsUtilities Window Help

图表工具 窗口 帮助

产生条形图、饼图、直方图、散点图和其它全颜色、高分辨率的图形，以及动态的交互式图形。有 些统计过程也产生图形，所有的图形都可以编辑显示数据文件和变量的信息，定义子集，运行脚本程序，自定义SPSS 菜单 用于选择不同窗口和最小化所有窗口 包含SPSS 帮助主题、SPSS 教程、SPSS 公司主页、统计教程等

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统计数据统计分析模型 预测模型 误差修正方法 主要指标预测模型一览-6-

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统计数据整理

目的：收集统计数据之后，要对获取的数据进行系统化、条理化地整理，以提取有用的信息。 统计分组 def:根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，按某个标志把被研究的总体划分为若干个不 同性质的组。 通信客户数 2005年 2006年 7317408 9529473 全球通 557857 935634 神州行 6261302 7721492 动感地带 498249 872347

频数分布 def:在一组依大小顺序排列的测量值中，当按一定的组距将其分组时出

现在各组内的测量值的 数目。 ARPU 小于 60-90 客户比例 8.00% 24.00%

应用：

2007年

12462064

944250

99269512004年3月 4328.3 304.5

15908632005年3月 3732.4 1150.1

90-120120-150 大于

34.00%23.00% 11.00%

2002年3月 2G 3G 4092.2 8.9

2003年3月 4381.9 33

合计

4101.1

4414.9

4632.8

4882.5

成标准正态分布的曲线 表示出了被统计指标的 主体构成情况。 可直观的表示出ARPU、 飞信业务客户年龄构成、 移动用户人均可支配收 入等量化指标的分布规 律。 也可为主体构成分析法 提供数据铺垫。

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统计数据统计分析模型 预测模型 误差修正方法 主要指标预测模型一览

相关分析 回归分析 聚类分析

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相关分析——(一)

def 对两个变量之间的相关程度进行分析。 e.g. 在预测黑龙江移动通信客户数时，我们分析影响黑龙江移动通信客户数的因素，其中包括人 口、人均可支配收入、上一年黑龙江移动通信客户数等指标，但是这些指标是不是影响黑龙江移 动通信客户数？影响的程度有多大？通信客户数 (万人) 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 554 732 953 1305 1659 人口 (万人) 3817 3820 3823 3824 3826 人均可支配收入 (元/人) 5362 5904 6564 7224 7909 上一年通信客户数 (万人) 455 554 732 953 1305

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相关分析——(二)step2 选择[Analyze]=>[Correlate]=>[Bivariate], 在显示的如下对话框中，选择各个变量进入 [Variables]框。采用默认设置，直接单击[OK]进行 分析。

step1 根据上表数据创建SPSS文件。

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相关分析——(三)

step3 计算结果。(0.977>0.004,线性相关显著。)

意义及应用：

1、相关分析是其他统计分析的基础，进行相关分析为进一步的统计分析做铺垫。2、相关系数度量了两两指标之间相互联系的程度，为预测提供了数学依据。 3、相关分析广泛应用于业务预测方法选定、指标选取等方面。

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相关分析 回归分析 聚类分析

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回归分析——(一)def 分析一个随机变量与一个或多个变量之间关系的统计方法。回归分析可以分为一元回归和多 元回归，也可以分为线性回归和曲线回归。 e.g. 在预测黑龙江移动用户数时，从相关分析中，我们已得出结论：人口、人均可支配收入、往 年黑龙江移动用户数等指标均与黑龙江移动通信客户数有关，因此我们采用多元线性回归的方法 进行预测。 step1 根据相关分析表数据创建SPSS文件。

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回归分析——(二)step2 选择[Analyze]=>[Regression]=>[Linear],打开[Linear Regression]主对话框，在显示的如下对 话框中，选择各个变量分别进入[Dependent]框和[Indepe

ndent(s)]框，直接单击[OK]进行分析。

step3 计算结果。y=-45.258*人口+0.489*人均可支配收入 +0.305*上一年通信客户数+170547.402

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回归分析——(三)

应用: 1、 确定几个特定的变量之间是否存在相关关系, 如果存在的话, 找出它们之间合适的数学表达式。 2、 根据一个或几个变量的值, 预测或控制另一个变量的取值, 并且可以知道这种预测或控制能达 到什么样的精确度。

3、 进行因素分析，在对于共同影响一个变量的许多变量(因素)之间, 找出哪些是重要因素, 哪些是次要因素, 这些因素之间又有什么关系。

思考： 回归分析适合什么样的预测？ 还有哪些指标的预测可以用到回归分析的方法？

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相关分析 回归分析 聚类分析

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聚类分析——(一)def 根据研究对象的特征对研究对象进行分类的多元分析技术的总称。 e.g. 在对主要指标进行地市分 …… 此处隐藏：2389字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……