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1、本 章 架 構,1.1 統計學在商業與管理的應用 1.2 敘述統計與推論統計 1.3 統計學的方法,1.1 統計學在商業與管理的應用,統計學的功能： 用來蒐集(collection)、組織(organization)、呈現(presentation)、分析與解釋資料(data)及數據所隱含的意義，並進一步地利用統計的技巧來作商情預測與管理決策制定之參考。 統計學在商業與管理的應用實例： 財務風險分析、顧客行為分析、商品市場的變化趨勢及經濟環境的研究等。 資料採礦(data mining): 資料採礦乃以統計方法為基礎，輔以電腦儲存運算能力。其主要功能為在龐大資料庫中尋找有價值的訊息，作為決策支
2、援之用，進而提昇企業之競爭優勢。,統計學在財務領域的應用,財務分析的結果是對企業的償債能力、盈利能力和抵抗風險能力作出評價，或找出存在的問題。 財務分析的一般目的可以概括為：評價過去的經營業績、衡量現在的財務狀況、預測未來的發展趨勢。根據分析的具體目的，財務分析可以分為：(1)流動性分析；(2)盈利性分析；(3)財務風險分析；(4)專題分析。 為達成上述目的，我們均可使用統計數量方法，提供精確的財務比率與衡量指標，輔佐管理者制定適當的決策。,顧客關係管理,顧客關係管理（Customer Relationship Management）一詞，即意謂建立良好的顧客關係，以提供客製化服務為宗旨。CR
3、M可以強化企業核心作業的競爭性，協助企業掌握與客戶間的有效互動，而透過市場調查、資料採礦技術與資料庫行銷功能，可強化行銷及客服能力，提供顧客客製化的產品及服務。 由上述可知，統計方法與工具在CRM扮演相當重要的角色。,資料採礦的進行步驟,資料採礦既然可以增加企業智慧，提昇企業競爭優勢，到底應該如何進行呢？ 1.理解資料與進行的工作 2.獲取相關知識與技術（Acquisition） 3.整合與查核資料（Integration and checking） 4.去除錯誤或不一致的資料（Data cleaning） 5.發展模式與假設（Model and hypothesis development）
4、 6.實際資料採礦工作 7.測試與檢核所採礦的資料（Testing and verification） 8.解釋與使用資料（Interpretation and use） 由上述步驟可看出，Data Mining牽涉了大量的準備工作與規劃過程 ，而這些過程都植基於統計學。,例1.2 幾個結帳櫃台才足夠？,我們知道大賣場每個時段的消費人數會有很大差異，因此可利用簡單的統計資料，來幫助管理者解決問題，以利安排及開放合適的結帳櫃台數目。,1.2 敘述統計與推論統計,統計學的類別 敘述統計(descriptive statistics)： 利用統計圖表與統計量數來呈現與彙整所蒐集的資料。例如全體同學的
5、統計學期中考平均成績，即是利用敘述統計來表達全體同學成績的中心分數。 推論統計(inferential statistics)： 根據樣本(sample)資料推測母體(population)之某一特性或作區間估計(interval estimation)與假設檢定(testing hypothesis)。例如以民調來預測選舉結果， 即是利用推論統計來推測全體民眾對各候選人的支持狀況。,敘述統計的實例共同基金績效評估指標,如何衡量基金的投資績效？大家習慣用報酬率及排名來作為衡量績效的指標，然而風險與報酬具有一體兩面的關係，投資人在承擔風險的同時就是希望可以獲得相對的報酬。因此，我們可選擇考量風險
6、後的指標：年化標準差、貝他係數、夏普指標，來評估共同基金的投資績效。 這些共同基金的績效評估指標，便是敘述統計的實例。,民調在選舉中能夠發揮預測之功能？,原則上，每一份民調結果的呈現，都牽涉到其使用民調模式與應用時機的差異，是否能準確預測選舉結果，見仁見智。以民國89年的總統大選為例，要準確以民調測出總統大選結果，必須在投票前十天左右，精確掌握選舉的變動因素，定出一套預測模型，直接在問卷設計上掌握關鍵點偵測，從而判斷預測模型的正確性。以民國89年的總統大選來看，只要透過民調能偵測到連陣營即將崩盤、國民黨票源將為宋楚瑜所侵蝕，那就是一份很成功的調查，不過似乎很少有民調測出這種結果。 （資料來源:
7、XXXXXXXX教授）,例1.4 XXX年的全國失業率,敘述統計之實例 圖1.1 XXXXX全國失業率的統計圖,例1.5 加權指數前十二大漲、跌點數,敘述統計之實例 表1.2 台灣加權指數前十二大漲、跌點數(民國79年至90年),1.2 敘述統計與推論統計(續),母體(population)： 研究某一現象的全部個體。 樣本(sample)： 從母體中抽取部分個體作為研究調查的對象。 參數(parameter)： 用來描述母體的特徵值。 統計量數(statistic)： 樣本資料所形成的函數，其主要目的是用來推論母體參數。,1.2 敘述統計與推論統計（續1）,圖1.2 母體與樣本的關係圖,1.3 統計學的方法,演繹的統計分析(deductive statistical)： 假設母體為已知的情形下，推導出樣本的特性。例如根據過去的經驗，工廠裡某一生產線的產品瑕疵率為2%，則我們任意抽取一組樣本，其瑕疵率即假設為百分之二。 歸納的統計分析(inductive statistical)： 利用樣本資料來推估及臆測未知的母體參數。例如，民國八十九年總統大選前，某民調單位公佈陳水扁總統的支持率為38% ，若抽樣誤差為3 % ，則我們推估陳總統的得票率為35%至41% 。,