统计学在转正率分析中的应用.docx

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  • 更新时间:2018-12-19
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摘要:处于数据化时代的我们,如何提取大量数据中的信息、实现数据可视化与预测数据发展趋势,是一个很大的难题。所以我们要找出能解决这个问题的方法手段。对于一堆错综杂乱的数据,直接肉眼看已经不可能体现数据表达的信息,这就使很多分析软件不断生成。

本文基于统计学的知识,借助Excel工具实现对各个销售部的产品试用与转正情况数据的可视化分析,将数据隐含的信息提取出来,使数据变化更直观易懂。通过Excel图表可以直观的看出各个销售部的产品销售试用与转正情况,通过分析会得出各销售部销售数量的差异,并利用Spss软件进行回归分析求出转正率与宣传活动次数、重大会议次数和公司激励政策力度的函数关系。预测来年产品的转正率趋势,通过预测出来的转正率趋势,可以根据实际情况做政策调整,比如转正率大的销售部扩招支撑人员,转正率小的销售部可以适当增大宣传力度或者调整激励政策等,本文将所学书面知识,用于实际企业工作中,为企业广告宣传、人力资源管理、销售策略调整等提供了可靠依据。

 

关键词:转正率分析;可视化分析;回归分析;预测;标准差

 

目录

摘要

Abstract

1. 统计学-1

1.1 统计学的背景-1

1.2 统计学的定义及分类-1

1.3 统计学的研究对象及性质-2

1.3.1 统计学的研究对象-2

1.3.2 统计学研究对象的性质-2

1.3.3 统计分析方法的分类-3

1.4 回归分析-4

2. 统计数据的整理与可视化-6

2.1 统计整理-6

2.2 统计分析-6

2.2.1 平均值-6

2.2.2 众数-7

2.2.3 最大值-8

2.2.4 标准差-9

3. 回归分析-11

3.1 回归分析相关理论-11

3.1.1 回归分析概念-11

3.1.2 Spss软件包-11

3.1.3 回归分析的一般步骤-11

3.2 转正率的回归分析-12

3.2.1 确定影响因素值-12

3.2.2 确定回归模型-13

3.2.3 输入数据-13

3.2.4 结论-14

3.3 转正率与影响因素的相关分析-19

3.3.1 转正率影响因素相关性分析-19

3.3.2 来年转正率预测-20

结    论-21

参 考 文 献-22

致    谢-23


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