7.3. Сводки и группировки данных

Для обработки маркетинговой информации используются статистические сводки и группировки данных. Сводка– стадия статистического исследования, в ходе которой систематизируются первичные материалы статистического наблюдения, производится группировка данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет средних и относительных величин. Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов. Организация и проведение сводки включает 4 этапа:

-проверка исходных данных;

-группировку данных по заданным признакам;

-разработка системы статистических показателей;

-оформление результатов сводки в виде статистических таблиц, удобных для восприятия информации.

Проверка исходных данных включает контроль результатов информации для исключения ошибок и нелогичности данных. Например, при анализе емкости регионального рынка пива указана цифра 5 литров, что нелогично. Другой пример комбинации арифметической и логической рассогласованности представлен в табл. 7.4.

Таблица 7.4

Анкетные данные работающих в фирме

Возраст, лет	Общий стаж	Непрерывный стаж
20	2	1,5
30	10	12
40	21	18
50	47	48

Чтобы решить ряд конкретных задач, выявить особенности в развитии явлений, обнаружить тенденции, установить зависимости, необходимо проводить группировку статистических данных. Группировкаданных производится в соответствии с программой сводки для того, чтобы в последствии предоставить полученную информацию в виде, доступном для восприятия. Таким образом,группировка– это объединение единиц совокупности в некоторые группы, имеющие свои характерные особенности, общие черты и сходные размеры изучаемого признака. Для этой цели выбирается группировочный признак и разрабатывается система показателей сводки, которыми будут характеризоваться выделенные группы. Определение и обоснование показателей зависит от цели исследования.

Особым видом группировок выступает классификация, представляющая устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемых маркетинговых объектов. Классификация выступает в виде статистического стандарта, устанавливаемого на определенный промежуток времени.

Метод группировок применяется для решения следующих задач:

• выделение типов маркетинговых явлений;

• изучение структуры и структурных сдвигов явления;

• изучение связей и зависимостей между явлениями.

Результаты группировки оформляются в виде группировочных таблиц, делающих информацию обозримой.

Например, группировочная таблица 7.5 потребителей.

Таблица 7.5

Результаты анализа потребителей товара «А» женщинами города «М» в возрасте 20-25 лет в Nгоду

Женщины	Не потребляю	Иногда потребляю	Потребляю	Потребляю часто
Рабочие	1	4	8	3
Служащие	2	25	39	7
Домохозяйки	4	32	51	1
Итого	7	61	98	11

Группировки различают в зависимости от стоящих задач.

По числу группировочных признаков различают простые (по одному признаку) и сложные (по нескольким признакам) – комбинированные и многомерные.

Комбинированные группировки строятся путем разбивки каждой группы на подгруппы в соответствии с дополнительными признаками.

Многомерные — строятся с помощью специальных алгоритмов, когда осуществляется поиск скопления в N-мерном пространстве, где каждый объект - точка, т.е. построить многомерную группировку - найти скопление точек.

По задачам систематизации данных различают: типологические, структурные и аналитические.

К типологическимгруппировкам относят все группировки, которые характеризуют качественные особенности и различия между типами явлений.Типологическиегруппировки предназначаются для выявления качественно однородных групп совокупностей, т.е. объектов, близких друг к другу одновременно по всем группировочным признакам. Например, группировка предприятий города по видам реализуемых товаров. За основание группировки должны быть взяты наиболее существенные признаки, которые непосредственно характеризуют сущность явлений. Группировки должны быть обоснованы с маркетинговой точки зрения.Примертипологической группировки о возрастном составе населения % в городеNпредставлен в табл. 7.6:

Таблица 7.6

Анализ возрастного состава потребителей

Потребители	Возраст, лет
	До 18	18-25	25-30	30-35
Рабочие	17	17,6	50,2	68,3
Служащие	14	12,4	33,5	49,5
Сельские жители	16,3	4,6	2,1	1,5

Структурныегруппировки —это разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по определенному группировоч-ному признаку. Структурные группировки имеют большое значение для изучения структуры однотипных явлений. Примером может служить группировка предприятий торговли по виду товара, числу работающих, по обороту, группировка торгового персонала по квалификации и т.д.

Аналитическиегруппировки предназначены для выявления зависимости между признаками. Используя аналитические группировки, определяют факторные и результативные признаки изучаемых явлений. Факторные – это признаки, оказывающие влияние на другие, связанные с ними признаки. Результативные – признаки, которые изменяются под действием факторных.

Чтобы исследовать взаимосвязь между отобранными признаками с помощью метода аналитических группировок, необходимо произвести группировку единиц совокупности по факторному признаку и по каждой группе вычислить средние значения результативного признака, вариация которого от группы к группе будет указывать на наличие или отсутствие взаимосвязи.

По используемой информации различают первичные и вторичные группировки.

Первичные группировки производятся на основе исходных данных, полученных в результате статистических наблюдений.

Вторичные — результат объединения или расщепления первичной группировки.

При разработке первичной группировки существенное значение имеет выбор числа групп. Число групп зависит от типа признака, положенного в основу группировки, от объема совокупности, степени вариации признака.

При построении группировок по качественному признаку количество групп соответствует количеству уровней градации признака. При группирова­нии по количественному признаку все множество значений признака делится на интервалы. При этом возможны два подхода: группировка с равными и неравными интервалами.

Для определения оптимального количества групп – m с равными интервалами рекомендуется формула Стэрджесса:

m = 1 + 3,21 * LgN,

где N — количество наблюдений или численность единиц совокупности.

В этом случае величина интервала с равными интервалами равна:

D= (X_max – X_min)/m,

а границы интервалов:

Xni = X_min +(I – 1)*D, Xbi = X_min +I*D,

где Xni — нижняя, Xbi соответственно, верхняя граница интервала.

Группировка с неравными интервалами порождает массу проблем при обработке данных, поэтому следует по мере возможности избегать таких группировок. Например, имеются данные о работе однотипных предприятий торговли (табл. 7.7).

Таблица 7.7