统计方法在企业统计分析的应用

摘要。企业统计分析工作是企业统计分析管理的重要组成部分。最大限度地利用统计数据来分析和评估企业工作，可为企业管理人员修改和制定工作计划以及评估或确定目标提供科学依据。在本文中，我们仔细研究了统计学如何在企业统计分析中发挥作用。基于当前企业统计数据的特征，本文说明了在企业统计数据分析中使用最新统计方法的可行性，并为企业统计人员提供更多统计和有效服务提供了参考。

关键词：统计方法;企业统计;应用

目前，企业的统计工作主要致力于观察和调查企业中各种经济活动问题的发生和分布，寻找并探索这些规律。但是这种单因素分析的统计方法已不再满足当今不断复杂的企业统计分析需求。相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析、主成分分析、判别分析等统计方法应成为上述研究的主要工具。以下介绍一些关键统计方法在企业统计中的可能应用。

1企业统计分析方法的分类

1.1相关分析。相关性分析法是适用于企业统计分析中的一种统计方法，用于检查现象之间是否存在依存关系，取决于每个组别现象之间的相关程度以及随机变量之间的相关性。相关分析两个变量之间的关系主要分为正相关和负相关。如果两个变量在同一方向上变化，则它们是正相关的；如果两个变量在相反方向上变化，则它们是负相关的。相关分析是当前企业统计中最常用的统计方法，尤其是在分析公司业务量，公司业务对象与公司经理利润之间的关系时，常常使用相关分析进行统计。

1.2回归分析。回归分析是一种用于确定两个或多个变量之间的定量关系的统计分析方法。根据相关自变量的数量，回归分析可以分为单一回归变量分析和多元回归分析。根据自变量和因变量之间关系的性质，可以将其分解为线性和非线性回归分析。如果回归分析仅包含一个自变量和因变量，并且两个关系可以通过直线近似，则该回归分析称为单变量线性回归分析。当回归分析涉及两个或多个自变量以及因变量和自变量之间的线性关系时，就可以说是多元线性回归分析。回归允许统计者在统计企业分析中分析每个因素对特定因素的影响，更接近实际预测结果。

1.3聚类分析。聚类分析是用于检查对象分组为聚类的多元统计方法。它基于直接比较样本中对象属性的原理，将相似的特征归为同一类别，将较大的差异归为不同类别，以反映企业不同部门之间如何对该分类进行统计分析。聚类分析主要用于企业的统计分析和分类，企业根据聚类分析的指标质量对不同部门进行分类，该分析为企业的分类分析提供了坚实的基础。

1.4因子分析。因子分析是一种用于确定无法在多元数据中直接观察到的一般因素。基本思想是首先分析多元观测数据的相关性，找到一些相关的独立潜在公因子来确定这种相关性，并在公因子与原始变量之间建立定量关系以预测公因子，寻找隐藏在原始变量之间的客观规律。因子分析主要用于评估企业的财政绩效以及企业部门的综合性收益。