挖掘潜在客户的七种统计方法

研究潜在客户的七种分析法（多元统计技术）

一、聚众分析法（来自于犯罪学）

又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。常见于聚众扰乱社会公共秩序、聚众哄抢、聚众斗殴心理犯罪等

二、镜面分析法（来源于人力资源管理，影像分析法、标杆分析法）

背景：员工的心态与贡献决定企业经营的绩效和盛衰，企业的发展与业绩决定员工的稳定与开发。一方面，企业发展的鼎盛时期员工的流失率反而高于企业创立之初，企业发展稳定时期员工的离职率反而高于企业困境时期；另一方面，企业发展的攻坚阶段员工的贡献及创造激情反而高于企业发展的稳定时期，并且，同期员工的激励方式和效果，前者明显也优于后者。如图：

三、因子分析法

定义：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子。

四、主成分分析法

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。

五、联合分析法

联合分析法又称多属性组合模型，或状态优先分析，是一种多元的统计分析方法。联合分析始于消费者对产品或服务（刺激物）的总体偏好判断（渴望程度评分，购买意向，偏好排序等），从消费者对不同属性及其水平组成的产品的总体评价（权衡），可以得到联合分析所需要的信息。

六、回归分析法

回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之

间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系，因此，回归分析预测法是一种重要的市场预测方法，当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时，如果能将影响市场预测对象的主要因素找到，并且能够取得其数量资料，就可以采用回归分析预测法进行预测。可分为一元回归分析预测法和多元回归分析预测法。

七、判断分析

判别分析产生于20世纪30年代，是利用已知类别的样本建立判别模型，为未知类别的样本判别的一种统计方法。判别分析(Discriminatory Analysis)的任务是根据已掌握的１批分类明确的样品，建立较好的判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的1个新样品，判断它来自哪个总体。

张亨整理 四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述题库

四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述 一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介 （一）SAS简介 SAS（全称Statistical Analysis System，简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。 其网址是：https://www.wendangku.net/doc/1f16409830.html,/ （二）STSTA简介 STATA统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。 新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。STATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。 除此之外，STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。 其网址是：https://www.wendangku.net/doc/1f16409830.html,/ （三）SPSS简介 SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。 SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和Dale H. Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。

如何挖掘潜在客户二

如何挖掘潜在客户 寻找潜在客户是销售循环的第一步，在确定您的市场区域后，您就得找到潜在客户在哪里并同其取得联系。如果不知道潜在客户在哪里，您向谁去销售您的产品呢？事实上销售人员的大部分时间都在找潜在客户，而且您会形成一种习惯，比如您将您的产品销售给一个客户之后您会问上一句“您的朋友也许需要这件产品，您能帮忙联系或者推荐一下吗？” 您打算把您的产品或者服务销售给谁，谁有可能购买您的产品，谁就是您的潜在客户，它具备两个要素：用的着+买得起。 首先要用得着，或者需要这样的消费，不是所有的人都需要您的产品，他一定是一个具有一定特性的群体。如小型交换机的用户对象是集团、社团、企业等组织，有谁会去买个交换机放在家里呢？ 其次是买得起，对于一个想要又掏不出钱的潜在客户，您再多的努力也不能最后成交。即便是保险业，人人都希望买保险，但保险销售人员却在从事着最辛苦的寻找潜在客户的工作，购买保险的群体必定具有一个共同的特征，您把保险销售给一个维持最低生活标准的家庭，按理说他们太需要保险，但无论您的技巧有多高明，您的结局一般是否定的，就算有成功的例子，也不足以说明问题。 寻求潜在客户是一项艰巨的工作，特别是刚刚开始从事这个行业的时候，您的资源只是您对产品的了解而已，您会通过很多种方法来寻找潜在客户，而且您花在这上面的时间也非常多。 在延续企业生命上，开发新客户，对于企业在营运、财力、管理、品质上有莫大的影响。 客户足以影响企业的营运，为求新客户的持续加入，企业必须努力经营，才能获得客户的信赖。 根据统计，在市场竞争法则下，厂商每年至少丧失若干旧客户，但每年至少还会开发新客户，二者平衡下，其中变化不大；若不采取计划性的拓展，则将来对客户之经营，势必十分吃力。 一、寻找潜在客户的原则 在寻找潜在客户的过程中，可以参考以下“MAN”原则： M：MONEY，代表“金钱”。所选择的对象必须有一定的购买能力。 A：AUTHORITY，代表购买“决定权”。该对象对购买行为有决定、建议或反对的权力。 N：NEED，代表“需求”。该对象有这方面（产品、服务）的需求。 “潜在客户”应该具备以上特征，但在实际操作中，会碰到以下状况，应根据具体状况采取具体对策：

Excel中地描述统计分析报告工具

Excel中的描述统计分析工具 Excel描述统计工具计算与数据的集中趋势、离中趋势、偏度、峰度等有关的描述性统计指标。 使用：工具--数据分析--描述统计—汇总统计 第一次随堂作业的有关事宜通知 1、作业完成地点：北京大学校内 2、随堂作业时间：本周五下午2：30-4：30 3、作业内容：对10年校园调查的汇总数据进行描述统计分析，完成对一个指定主题的深入分析。 4、作业的具体内容：届时参见网络平台的“作业”版块。 5、其他要求：独立完成，不得与别人讨论交流。 第三部分推断统计 第四章概率论与数理统计基础 §1 了解和认识随机事件与概率 北京市天气预报：明天白天降水概率40%，它的含义是： A 明天白天北京地区有40%的地区有降雨； B 明天白天北京地区有40%的时间要下雨；

C 明天白天北京地区下雨的强度有40%； D明天白天北京地区下雨的可能性有40%； E 北京气象局有40%的工程师认为明天会下雨。 一、必然现象与随机现象 1、必然现象：可事前预言，即在准确地重复某些条件下，它的结果总是可以肯定的。 例： 太阳每天从东方升起 在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾 在欧式几何中，三角形的内角和总是180° 在北京大学，不及格科目达到1/3，一定拿不到毕业证 事物间的这种联系是属于必然性的。通常的自然科学各学科就是专门研究和认识这种必然性的，寻求这类必然现象的因果关系，把握它们之间的数量规律。 2、随机现象：一种可能发生，也可能不发生；可能这样发生，也可能那样发生的不确定现象。在随机现象中，可能结果不止一个，且事前无法预知确切的结果。也称偶然现象。 在自然界，在生产、生活中，随机现象十分普遍，也就是说随机现象是大量存在的。 例： 高考的结果 掷骰子的结果 学生对手机品牌的选择 随机抽取的交作业名单 今天来上统计学课的学生人数 这类现象是即使在一定的相同条件下，它的结果也是不确定的。 举例来说，同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个，它们的尺寸总会有一点差异。在同样条件下，进行小麦品种的人工催芽试验，各颗种子的发芽情况也不尽相同，有强弱和早晚的分别等等。 3、为什么会有随机现象 在这里，我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素又是人们无法事先一一能够掌握的。正因为这样，我们在这一类现象中，就无法用必然性的因果关系，对个别现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于偶然性的，随机性的。 在同样条件下，多次进行同一试验或调查同一现象，所的结果不完全一样，而且无法准确地预测下一次所得结果，随机现象这种结果的不确定性，是由于一些次要的、偶然的因素影响所造成的。

质量管理的旧七种工具是什么

质量管理的旧七种工具是 什么 Final approval draft on November 22, 2020

质量管理的旧七种工具是：1、分层法分层法又叫分类法，是整理质量数据的一种重要方法。它是把所收集起来的数据按不同的目的加以分类，将性质相同、生产条件相同的数据归为一组，使之系统化，便于找出影响产品质量的具体因素。2、排列图排列图也叫巴雷特图、主次因素分析图和ABC法。它是用来找出影响质量的主要因素的一种方法。它一般由两个纵坐标、一个横坐标、几个长方形和一条折线组成。左边的纵坐标表示频数（如件数、金额、时间等）；右边的纵坐标表示频率；横坐标表示影响质量的各种因素，按频数大小自左至右排列；长方形的高度表示因素频数的大小；折线由表示各因素的累计频率的点连接而成。3、因果图因果图是整理和分析影响产品（工程、工作）质量的各因素（原因）之间的关系，即表示质量特性与原因之间的关系的一种工作图。它又称因果分析图、树枝图或鱼刺图。4、直方图直方图又称质量分布图和质量散布图。它是将数据按大小顺序分成若干间隔相等的组，以组距为底边，以落入各组的频数为高所构成的矩形图。直方图是用来整理质量数据，从中找出规律，用以判断和预测生产过程中质量好坏的一种常用工具。5、管理图管理图，又称控制图。它是用于分析和判断工序是否处于稳定状态，带有管理界限的图。它有分析用管理图和控制用管理图两类。前者专用于分析和判断工序是否处于稳定状态，并且用来分析产生异常波的原因；后者专用于控制工序的质量状态，及时发现并消除工艺过程的失调现象。6、散布图散布图，又称相关图。它是在处理计量数据时，分析、判断、研究两个相对应的变量之间是否存在相关关系，并明确相关程度的一种方法。7、调查表调查表，又称检查表、统计分析表，它是为分层收集数据而设计的图表，用来进行数据整理和粗略的原因分析。可根据不同的目的要求，设计多种多样的调查表。

如何从现有客户挖掘潜在客户价值

《如何从现有客户挖掘潜在客户价值》 课程背景 随着市场竞争的加剧，大客户已经成为企业生存发展的生命源泉，随着竞争对手的日益增多、产品同质化程度的不断加大、售后服务质量的不断提高、大客户对于服务的期望值也在不断的提升。 课程收益 如何通过客户关系的维系、巩固、深化，达成牢不可破的战略合作型客户关系。 如果以客户为中心，通过及时主动的服务，帮助客户预预警问题、发现问题、解决问题，提高客户满意度。 如何通过深度发掘客户的潜在需求，寻求商机，以双赢为原则，在为大客户创造价值的同时，挖掘客户潜在价值为企业带来利润。 课程大纲 一、客户精细化管理 1、精细化营销对客户资源的影响 2、提升销售与营销回报的空间 3、提高精细化营销的效果 5、有效沟通对精细化营销的反馈率

6、在老客户数据中挖掘销售机会 二、大客户关系服务管理 1、大客户的服务技巧 A.保持服务频率 B.变化服务形式 C.避免过渡服务 2、大客户个性化服务技巧 A.什么是个性化服务 B.个性化服务的形式 3、大客户的有效走访 A.明确走访目的 B.制订走访计划 C.客户走访步骤 D.信息收集整理 4、有效管理大客户档案 A.客户档案的内容 B.客户档案的更新 C.客户信息的分析 三、如何维护客户关系提高客户满意度 1、大客户动态管理策略

A.变被动服务为主动关怀 B.变推荐产品为发掘需求 C.帮助客户才能创造价值 2、竞争对手的动态管理 A.竞争对手的信息收集 B.竞争对手的信息分析 C.竞争对手的信息反馈 3、被动服务变主动管理 A.响应服务－被动解决问题 B.主动服务－主动发现问题 4、客户的流失预警防范 A.客户流失征兆分享 B.建立客户预警机制 5、客户信息的动态管理 A.主动搜集 B.准确判断 C.及时反应 四、如何挖掘大客户的核心思想与潜在价值 1、了解大客户销售现状及形成的原因 2、帮助客户分析购买前后的绩效对比 3、学会帮助客户提升竞争力

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍

常用统计软件介绍 《概率论与数理统计》是一门实践性很强的课程。但是,目前在国内,大多侧重基本方法的介绍,而忽视了统计实验的教学。这样既不利于提高学生创新精神和实践能力,也使得这门课程的教学显得枯燥无味。为此,我们介绍一些常用的统计软件，以使学生对统计软件有初步的认识,为以后应用统计方法解决实际问题奠定初步的基础。 一、统计软件的种类 1.SAS 是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。尽管现在已经尽量“傻瓜化”，但是仍然需要一定的训练才可以使用。因此,该统计软件主要适合于统计工作者和科研工作者使用。 2.SPSS SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS 的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球

约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。在国际学术界有条不成文的规定，即在国际学术交流中，凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析，可以不必说明算法，由此可见其影响之大和信誉之高。因此,对于非统计工作者是很好的选择。 3.Excel 它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel 还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。 4.S-plus 这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。它也在进行“傻瓜化”,以争取顾客。但仍然以编程方便为顾客所青睐。 5.Minitab 这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。

挖掘潜在客户的七种统计方法

研究潜在客户的七种分析法（多元统计技术） 一、聚众分析法（来自于犯罪学） 又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。常见于聚众扰乱社会公共秩序、聚众哄抢、聚众斗殴心理犯罪等 二、镜面分析法（来源于人力资源管理，影像分析法、标杆分析法） 背景：员工的心态与贡献决定企业经营的绩效和盛衰，企业的发展与业绩决定员工的稳定与开发。一方面，企业发展的鼎盛时期员工的流失率反而高于企业创立之初，企业发展稳定时期员工的离职率反而高于企业困境时期；另一方面，企业发展的攻坚阶段员工的贡献及创造激情反而高于企业发展的稳定时期，并且，同期员工的激励方式和效果，前者明显也优于后者。如图： 三、因子分析法 定义：根据相关性大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量不相关或相关性较低，每组变量代表一个基本结构一即公共因子。 四、主成分分析法 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。 五、联合分析法 联合分析法又称多属性组合模型，或状态优先分析，是一种多元的统计分析方法。联合分析始于消费者对产品或服务（刺激物）的总体偏好判断（渴望程度评分，购买意向，偏好排序等），从消费者对不同属性及其水平组成的产品的总体评价（权衡），可以得到联合分析所需要的信息。 六、回归分析法 回归分析预测法，是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之

质量管理常用的七种统计方法1

质量管理常用的七种统计方法 日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。 日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。 由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。 一、排列图 排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。 所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。 二、因果分析图法 因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的，故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺，故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外，还有的

如何挖掘客户的潜在需求

如何挖掘客户的潜在需求 客户的需求一般分为具体需求和潜在需求。客户的具体需求是客户明确知道自己想要什么，希望要什么。客户的具体需求看上去似乎很难挖掘，但其实不是这样的，它也是有机会开拓和创造的。比如，如果你的产品在功能上更胜一筹，你可以引导客户，让他们知道随着科技的迅速发展，产品的淘汰是很快的。经过比较，客户一定不想今天买的产品，明天就被淘汰，所以客户的具体需求是可以继续挖掘的。客户的潜在需求比较抽象，它或许只是客户的一种意识，也许是客户需要解决某一问题想到的方法，这种意识很抽象、很模糊，却是电话销售人员的最好时机。 解决一个问题可以有许多种方法，其中又有优劣，客户想到的方法可能不是最好的，或者你的产品同样可以解决客户的难题。为了拿到订单，电话销售人员就需要把客户引导到自己的产品优势上来，让客户发现你的产品完全可以满足他们的要求，甚至更好地满足了他们。经典案例：老太太买李子一天，李老太太拎着篮子去集贸市场买水果。她来到第一家水果店里，问：“有李子卖吗？”店主见有生意，忙迎上去问：“老太太，买李子啊？您看我这李子又大又甜，刚进回来，新鲜得很呢！” 没想到老太太一听，摇摇头，转头走了。店主觉得奇怪：怎么回事?我难道说错话得罪老太太了吗？李老太太接着来到第二家水果店，又问：“有李子卖吗？”第二位店主也马上迎上去说：“老太太，您要买李子啊？”“啊。”李老太太应道。“我这里李子有酸的，也有甜的，那您是想买酸的还是想买甜的？”“给我来一斤酸李子吧。”店主很高兴地给李老太太称了一斤酸李子，李老太太就回去了。 第二天，李老太太来到第三家水果店，同样问：“有李子卖吗？”第三位店主马上迎上前同样问：“老太太，您要买李子啊？”“啊。”李老太太应道。“我这里是李子专卖，各种各样的李子都有，酸的、甜的都有，您要哪种啊？”。“给我来一斤酸李子吧。”于是，第三位店主准备给李老太太称李子，同时他很奇怪地问老太太：“一般人在我这儿买李子都喜欢要甜的，可您为什么要买酸的呢？”李老太太说：“哦，最近我儿媳妇怀上孩子啦，特别喜欢吃酸李子。”“哎呀！那要特别恭喜您老人家快要抱孙子了！您儿媳妇有您这样的婆婆真是天大的福气啊！”第三位店主忙说。老太太听他这么一说也很开心，忙说：“哪里哪里，怀孕期间当然最要紧的是吃好，胃口好，营养好啊！”“是啊，这怀孕期间的营养是非常关键的，不仅要多补充些高蛋白的食物，听说多吃些维生素丰富的水果，生下的宝宝会更聪明！”“是啊！那你知道哪种水果含的维生素更丰富一些吗？”老太太问道。 “我从书上看到，猕猴桃含有很丰富的维生素！”“是吗，那你这有猕猴桃吗？”老太太忙问。店主笑呵呵地说：“有啊，您看我这进口的猕猴桃个大、汁多、含维生素多，您要不先买一斤回去给您儿媳妇尝尝！”这样，老太太不仅买了一李子，还买了一斤进口的猕猴桃，而且以后几乎每隔一两天就要来这家店里买各种水果了。分析：很显然，同样的三家水果店，却取得了不同的销售业绩，这与销售人员有着直接的关系。第一个店主是一个不合格的销售人员，他存在强烈的思维定

世界三大统计分析软件比较

世界三大统计分析软件的比较： 2007-04-10 SAS（多变量数据分析技术与统计软件） SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。 SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。 SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH （绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS/FSP

（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。 SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。 目前SAS软件对Windows和Unix两种平台都提供支持，最新版本分别为8.X和6.X。与以往的版本比较，6.X版的SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在6.12版中，SAS系统增加了一个PC平台和三个新的UNIX平台，使SAS 系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。SAS 6.12的另一个显著特征是通过对ODBC、OLE和MailAPIs等业界标准的支持，大大加强了SAS系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。 虽然在我国SAS的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS软件已成为专业研究人员实用的进行统计分析的标准软件。 然而，由于SAS系统是从大型机上的系统发展而来，其操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好，系统地学习和掌握SAS，需要花费一定的精力。而对大多数实际部门工作者而言，需要掌握的仅是如何利用统计分析软件来解决自己的实际问题，因此往往会与大型SAS软件系统失之交臂。但不管怎样，SAS作为专业统计分析软件中的巨无霸，现在鲜有软件在规模系列上与之抗衡。

挖掘老客户潜在价值存量市场深耕 测试答案

测试成绩：100.0分。恭喜您顺利通过考试！ 单选题 1. 为了满足价值取向型客户的需要，可采取的手段不包括：√ A 把产品做精 B 卖出高价 C 打品牌战 D 降低整体价格 正确答案： D 2. 实现销售、导向最大化的前提是了解：√ A 市场规律 B 客户习惯 C 交流方式 D 产品性能 正确答案： B 3. 对市场消费群体进行细分，确定潜在客户和主要客户的定位方式，属于：√ A 客户定位 B 产品定位 C 服务定位 D 市场定位 正确答案： A 4. 产品的整体包装不包括：√ A 品牌 B 企业地址 C 广告语 D 价格 正确答案： B 5. 企业实现单客效益最大化的方法不包括：√ A 降低价格 B 折扣替代 C 增值业务 D 产品分级 正确答案： A 6. 将种类不同、效用互补的产品摆放在一起的方式，属于：√ A 相关陈列 B 类似陈列 C 补充陈列

D 区别陈列 正确答案： A 7. 关于企业产品销量低的原因，下列表述错误的是：√ A 忽略客户需求 B 宣传方式选择有误 C 不重视产品外包装 D 竞争大于内耗 正确答案： D 8. 关于企业实现客户价值最大化的方式，下列表述错误的是：√ A 给客户最想要的 B 持续关注客户 C 取得客户的长久信任 D 拓展与客户的业务合作 正确答案： D 9. 企业为了使产品销量翻倍，常用到的方式不包括：√ A 制造收费依据 B 单一渠道接收订单 C 利用从众心理 D 发挥财务效应 正确答案： B 10. 关于使企业增值业务最大化的方式，下列说法错误的是：√ A 分摊成本 B 做擅长的业务 C 选择难度大的业务 D 对市场的认知度要高 正确答案： C 判断题 11. 消费者都喜欢买便宜的商品，降价就一定能换来购买。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误 12. 与任何客户沟通都可以采用电话的交流方式。此种说法：√ 正确 错误 正确答案：错误 13. 客户不选择某个品牌，很可能是因为品牌的价格太便宜。此种说法：√

新旧七种质量管理常用七种工具对比

所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。新七大手法主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司 QC 旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。 QC 新七大手法：关系图、系统图法、KJ 法、箭头图法、矩阵图法、PAPC 法、矩阵数据解析法。 一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。检查表是QC 七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。 使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。也就是确认有与没有或者该做的是否完成(检查是否有遗漏)。 二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。 制作排列图的步骤： 1 、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1 个月或3 个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。 2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数( 即频数) ；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的基本依据。 3 、进行计算，即根据第(3) 栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4) 栏，然后计算出累计百分数，计入第(5) 栏。 4、作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。 三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。 画因果分析图的注意事项： 1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。 2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。别人发言时，不准打断，不开展争论。各种意见都要记录下来。

产品质量控制常用的七种统计分析工具

产品质量控制常用的七种统计分析工具chinawoodmen,2010-04-18 14:51:35 品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制图、因果图、相关图、排列图、统计分析表、数据分层法、散布图等所谓的QC七工具。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理，加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业上上下下全体人员活用这QC七工具而得到解决。全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握与灵活应用。 1、 统计分析表 统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步分析原因的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较单，但实用有效。 2、 数据分层法 数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多如果不把这些困素区别开来，难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层，等等。数据分层法经常与上述的统计分析表结合使用。 数据分层法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的加以分门别类的归纳及统计。 科学管理强调的是以管理的技法来弥补以往靠经验靠视觉判断的管理的不足。而此管理技法，除了建立正确的理念外，更需要有数据的运用，才有办法进行工作解析及采取正确的措施。 如何建立原始的数据及将这些数据依据所需要的目的进行集计，也是诸多品管手法的最基础工作。 举个例子：我国航空市场近几年随着开放而竞争日趋激烈，航空公司为了争取市场除了加强各种措施外，也在服务品质方面下功夫。我们也可以经常在航机上看到客户满意度的调查。此调查是通过调查表来进行的。调查表的设计通常分为地面的服务品质及航机上的服务品质。地面

客户潜在资源挖掘

如何挖掘客户潜在资源 第一，是我们要对客户足够的了解。 我们要对客户有足够的了解，才能够轻车熟路地从他身上挖掘到我们需要的东西，而不是一头雾水。 按台州银行的习惯，我们会在第一次跟客户开展业务的时候就应该有目的有准备的去了解这个客户的存款水平、主要社会关系。一般来说，客户的日均情况我们可以从银行流水上一目了然，而客户所处的行业、行业地位以及结算方式，则能够让我们对其自有银行流水的潜力也一目了然。 比如：绝大多数项目经理类客户，就不可能给我们带来足够的日均回报，虽然他们的个人流水量看起来很大，但行业模式决定了，他们的存款不可能留存。而超市食品供应商等，你甚至不用看他的银行流水你都可以确定他能够给你带来足够的存款日均回报。至于市场类客户或者说服装类客户，他们的银行流水就具备非常明显的季节性。他们会在每年的5月9到10月，是资金使用的高峰期，而在11月之后到明年年初是他的主要资金会放在银行账户里睡大觉。对这类客户我们就能够针对他们的特征对他们进行资金服务，在旺季放贷款给他们，在淡季要求存款。而且淡季的存款水平往往体现了客户的真实自有资金情况。 至于客户的社会关系，主要是他在该市场或者说行业内的地位。我们往往会挑选在群体中比较有说话权的客户为入手点，只要他看中你了，其他人也会跟着他做。然后就是客户的经营履历，客户一般都很愿意谈自己的奋斗史或者说发家史，在客户起家或者遇到重大事项的时候，往往能够涉及到他主要的社会资源。 而且，关键的是当你足够了解一个客户本身之后，你会发现你已经跟这个客户在业务联系之外初步建立起了一定的关系。他会觉得你是个朋友。那些调查会让他觉得跟谈心谈过一样。当然这里方式方法很重要，我们讲究成熟的信贷员调查的时候给客户的感觉就像喝酒吹牛一样。 第二，给客户制定一定的存款要求，量化考核客户。 我们总是在忙完一笔贷款之后，就有种一切终于结束了的感觉，但其实真正的工作才刚刚开始。不做客户维护，就像种了一年的庄稼，秋天却不去收割一样。 在我们对客户的情况有足够了解之后，应该针对客户的实际情况展开合作，为我们谋取应得的足额回报，这应该是我们算得最精确的事情。回报的事情要在放款前明确的说清楚，多少利息还是多少存款。如果没有达到，绝对要他付出代价，不是下笔惩罚性的利息，就是你给我压存款。不要以为客户会生气，我们这里把客户贷款收掉，客户其他地方没这么好贷的，而且客户的心态也往往都是做生不如做熟，客户会比我们先心虚。（比如我的一个客户，在10月份转贷的时候，意外的接受了1分多的月利，并且压了20%的存款，问题是客户一旦做出了这样的付出，下笔他肯定继续在这里贷，不贷他觉得亏啊！就像谈恋爱一样，付出越多的一方，总是陷得越深。） 而对于我们来说，这就像给客户做规矩，绝对不能手软，否则以后大家就不要做了。都是免费劳动。

excel统计分析工具

excel统计分析工具 Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。 相关的工作表函数 Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。 访问数据分析工具“分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项（加载项：为 Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。 方差分析 方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。 方差分析：单因素此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数 TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的 TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。 方差分析：包含重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如 A、B 和 C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这 6 对可能的组合 {化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验： 1.使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中， 温度可以被忽略。 2.不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可 以被忽略。 3.是否考虑到在第 1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第 2 步中 不同温度之间差异的影响，代表所有 {化肥，温度} 值的 6 个样本取自 相同的样本总体。另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特 定的 {化肥，温度} 值有影响。

数据挖掘中客户的特征化及其划分(一)

数据挖掘中客户的特征化及其划分(一) 摘要]良好客户关系已成为电子商务时代制胜的关键。在激烈的市场竞争中，客户关系管理逐渐成为企业关注的焦点。深入研究客户和潜在客户是在市场中保持竞争力的关键。本文通过对客户行为的特征化分析，以数据挖掘为分析工具，对客户关系管理进行了讨论，给出了相应的划分方法，使用这些划分方法，对客户进行分析是有意义的。 关键词]客户关系管理数据挖掘聚类分析 一、引言 在激烈的市场竞争中，客户关系管理(CustomerRelationshipManagement)逐渐成为各企业关注的焦点。一个成熟的CRM系统要能够有效地获取客户的各种信息，识别客户与企业间的关系及所有交互操作，寻找其中的规律，为客户提供个性化的服务，为企业决策提供支持。 在企业与客户的交互操作中，“二八原则”是值得借鉴的，即20%的客户对企业做出80%的利润贡献。但究竟谁是那20%的客户？又如何确定特定消费群体的消费习惯与消费倾向，进而推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为？这都是企业需要认真研究的问题。 二、客户的特征化及其划分 企业认识客户和潜在客户是在市场保持竞争力的关键。特征分析是了解客户和潜在客户的极好方法，包括对感兴趣对象范围进行一般特征的度量。一旦知道带来最大利润客户的特征和行为，就可以直接将其应用到寻找潜在客户之中。有效寻找客户，认识哪些人群像自己的客户。因此，在争取客户的活动中，对感兴趣对象进行特征化及其划分是很有意义的。 对客户的特征化，顾名思义就是用数据来描述或给出客户（潜在客户）特征的活动。特征化可以在数据库（或数据库的不同部分）上进行。这些不同部分也称为划分，通常他们互不包含。 划分分析（SegmentationAnalysis）通常用于根据利润和市场潜力划分客户。如：零售商按客户在所有零售商店的总体购买行为，将客户划分为若干描述他们各自购买行为的区域，这样零售商可以评估哪些客户有最大利润。划分是把数据库分成互不相交部分或分区的活动。一般有两种方法：市场驱动法和数据驱动法。市场驱动法需要决定那些对业务有重要影响的特征，即需要预先选择一些特征变量（属性），以最终定义得到划分。数据驱动法是利用数据挖掘中的聚类技术或要素分析技术寻找同质群体。 三、数据挖掘的概念 数据挖掘(DataMining)是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息。通过数据挖掘提取的知识表示为概念、规则、规律、模式等，它对企业的趋势预测和行为决策提供支持。 1.分类分析 分类是指将数据映射到预先定义好的群组或类。分类要求基于数据属性值来定义类别，通过数据特征来描述类别。根据它与预先定义好的类别相似度，划分到某一类中去。分类的主要应用是导出数据的分类模型，然后使用模型预测。 2.聚类分析 聚类是对抽象样本集合分组的过程。与分类不同之处在于聚类操作要划分的类是事先未知。按照同一类中对象之间较高相似度原则进行划分，目的是使同一类别个体之间距离尽可能小，不同类别中个体间距离尽可能大。类的形成是由数据驱动的。 3.关联规则 关联规则是从大量的数据中挖掘出有价值的描述数据项之间相互关联的知识。关联规则中有两个重要概念：支持度（Support）和信任度(Confidence)。它们是两个度量有关规则的方法，描述了被挖掘出规则的有用性和确定性。关联规则挖掘，希望发现事务数据库中数据项之间的关联，这些规则往往能反映客户的购买行为模式。

ArcGIS空间分析工具

ArcGIS空间分析工具（Spatial Analyst Tools）1空间分析之常用工具 空间分析扩展模块中提供了很多方便栅格处理的工具。其中提取（Extraction）、综合（Generalization）等工具集中提供的功能是在分析处理数据中经常会用到的。 1.1提取（Extraction） 顾名思义，这组工具就是方便我们将栅格数据按照某种条件来筛选提取。 工具集中提供了如下工具： Extract by Attributes：按属性提取，按照SQL表达式筛选像元值。 Extract by Circle：按圆形提取，定义圆心和半径，按圆形提取栅格。 Extract by Mask：按掩膜提取，按指定的栅格数据或矢量数据的形状提取像元。 Extract by Points：按点提取，按给定坐标值列表进行提取。 Extract by Polygon Extract by Rectangle Extract Values to Points：按照点要素的位置提取对应的（一个/多个）栅格数据的像元值，其中，提取的Value可以使用像元中心值或者选择进行双线性插值提取。 Sample：采样，根据给定的栅格或者矢量数据的位置提取像元值，采样方法可选：最邻近分配法（Nearest）、双线性插值法（Bilinear）、三次卷积插值法（Cubic）。 以上工具用来提取栅格中的有效值、兴趣区域\点等很有用。

1.2综合 这组工具主要用来清理栅格数据，可以大致分为三个方面的功能：更改数据的分辨率、对区域进行概化、对区域边缘进行平滑。 这些工具的输入都要求为整型栅格。 1.更改数据分辨率 Aggregate：聚合，生成降低分辨率的栅格。其中，Cell Factor需要是一个大于1的整数，表示生成栅格的像元大小是原来的几倍。 生成新栅格的像元值可选：新的大像元所覆盖的输入像元的总和值、最小值、最大值、平均值、中间值。 2.对区域进行概化 Expand：扩展，按指定的像元数目扩展指定的栅格区域。 Shrink：收缩，按指定的像元数目收缩所选区域，方法是用邻域中出现最频繁的像元值替换该区域的值。 Nibble：用最邻近点的值来替换掩膜范围内的栅格像元的值。 Thin：细化，通过减少表示要素宽度的像元数来对栅格化的线状对象进行细化。 Region Group：区域合并，记录输出中每个像元所属的连接区域的标识。每个区域都将被分配给唯一编号。 3.对区域边缘进行平滑 Boundary Clean：边界清理，通过扩展和收缩来平滑区域间的边界。该工具会去更改X 或Y方向上所有少于三个像元的位置。 Majority Filter：众数滤波，根据相邻像元数据值的众数替换栅格中的像元。可以认为是“少数服从多数”，太突兀的像元被周围的大部队干掉了。其中“大部队”的参数可设置，相邻像元可以4邻域或者8邻域，众数可选，需要大部分（3 /4、5/8）还是过半数即可。