Диссертация (1137940), страница 25
Текст из файла (страница 25)
Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова (проверка на нормальность распределения) дляинтенсивностей переходов между кластерами1→2NНормальныепараметрыa,bСреднееСтд. отклонениеРазностиМодульэкстремумовПоложительныеОтрицательныеСтатистика Z КолмогороваСмирноваАсимпт. знч. (двухсторонняя)1→5Интенсивность перехода между кластерами (i→j)2→12→43→13→24→25→15252525252525252.035.025.248.010.024.011.162.007.135.022.146.008.014.026.102.006.454.255.108.157.178.426.204.260.454.255.108.157.178.426.204.260-.404-.130-.071-.116-.140-.352-.154-.2193.2771.836.7791.1311.2843.0741.4721.874.000.002.579.155.074.000.026.002176Таблица 4.2.
Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова (проверка на нормальность распределения) для притокановых клиентов по кластерам и выбытия клиентов3→Вн.мирNНормальныепараметрыa,bРазностиэкстремумовСреднееСтд. отклонениеМодульПоложительныеОтрицательныеСтатистика Z КолмогороваСмирноваАсимпт. знч. (двухсторонняя)Потоки клиентов между кластерами и внешним миром5→Вн.мирВн.мир→1Вн.мир→2Вн.мир→3Вн.мир→45287.1095.463.262.262-.181521668.061613.498.292.292-.160521241.21707.135.244.244-.153521910.101162.100.122.122-.08752213.12129.759.134.134-.0875299.2758.833.097.097-.0921.8862.1031.763.876.969.699.002.000.004.426.304.714Таблица 4.3. Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова (проверка на нормальность распределения) для показателейчастоты покупок и среднего чека по кластерамСредний чек по кластерамЧастота покупок по кластерам1234512345N53535353345353535334Нормальные Среднее1912.726 1020.235 13222.771568.5631319.213.4682.600.3877.693.088параметрыСтд.
отклонение264.982296.383 1358.071200.0741018.833.129.032.204.185.071a,bРазностиМодуль.159.123.227.206.299.358.106.176.118.252экстремумов Положительные.159.123.227.206.261.358.106.176.118.252ОтрицательныеСтатистика Z КолмогороваСмирноваАсимпт. знч. (двухсторонняя)-.155-.119-.146-.153-.299-.229-.105-.160-.056-.1691.159.8971.6541.5012.1742.608.7741.284.8601.835.136.397.008.022.000.000.587.074.450.002177Таблица 4.4. Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова (проверка на нормальность распределения) для факторов,характеризующих маркетинговые мероприятияФактор 1 Фактор2 Фактор3 Фактор4 Фактор5 Фактор6 Фактор7 Фактор8 Фактор9NНормальныепараметры a,bРазностиэкстремумовСреднееСтд.отклонениеМодульПоложительныеОтрицательныеСтатистика Z КолмогороваСмирноваАсимпт.
знч. (двухсторонняя)414141414141414141.000.000.000.000.000.000.000.000.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000.122.170.166.097.122.127.248.175.139.122.170.166.078.122.127.248.175.139-.111-.098-.119-.097-.098-.082-.144-.110-.094.7791.0911.064.618.780.8141.5911.121.892.579.185.207.839.576.522.013.162.404178ПРИЛОЖЕНИЕ 5.Анализ потока новых клиентов до кризисаДля проведения предварительного графического анализа видазависимости притока новых клиентов по кластерам с 1 по 4 в зависимостиот выявленных факторов, характеризующих маркетинговую активностькомпании, были построены диаграммы рассеяния на интервале времени с11.2007 по 08.2008. По результатам анализа графиков было сделанопредположение о наличии слабой линейной зависимости притока новыхклиентов от маркетинговых мероприятий компании, характеризуемыевыделенными факторами.ДляпроверкипеременныхнанормальностьпроведентестКолмогорова-Смирнова (таблица 5.1, таблица 5.2).Таблица 5.1.
Тест Колмогорова-Смирнова для факторов, характеризующихмаркетинговые акции (наблюдения 1 - 9)Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор123456789999999999NНормальные Среднеепараметрыa,bСтд. отклонениеРазностиэкстремумовМодульПоложительныеОтрицательныеСтатистика Z КолмогороваСмирноваАсимпт. знч. (двухсторонняя)-1.0950.058-0.147-0.7410.252-0.2610.328-0.283-0.5560.1670.8670.4900.8100.6340.6341.0060.8450.7870.1720.1910.1210.1910.1680.180.2090.3380.2410.0990.1910.1210.1910.1430.180.2090.3380.172-0.172-0.107-0.121-0.112-0.168-0.107-0.169-0.233-0.2410.5150.5720.3630.5730.5050.5410.6281.0130.7240.9530.8990.9990.8980.960.9320.8260.2560.671179Таблица 5.2.
Тест Колмогорова-Смирнова для потока новых клиентов(наблюдения 1 - 9)Вн.мир→1Вн.мир→2Вн.мир→3Вн.мир→499992134,332521,56355,7899,781143,5651254,611150,83762,335,187,208,267,152,156,150,114,152-,187-,208-,267-,148,560,625,800,457,912,829,544,985NНормальныепараметрыa,bРазностиэкстремумовСреднееСтд. отклонениеМодульПоложительныеОтрицательныеСтатистика Z КолмогороваСмирноваАсимпт. знч. (двухсторонняя)Нормальность распределения подтверждается на уровне значимости95%.Для проверки сформулированной гипотезы о наличии линейнойзависимости рассчитан коэффициент корреляции Пирсона зависимостиколичества новых клиентов по кластерам от проводимых маркетинговыхмероприятий (факторов) – таблица 5.3.Таблица 5.3.
Матрица корреляции притока новых клиентов и факторов(наблюдения с 1 по 9)Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор Фактор123456789Кластер 1-.200.433.183-.783-.383.183-.267-.533.083Кластер 2-.200.383.200-.700-.517.250-.067-.567-.017Кластер 3-.250.400.067-.800-.617.267-.333-.650.133Кластер 4-.083.350.117-.583-.317.000-.133-.450.000Подтверждается наличие линейной зависимости притока новыхклиентов и некоторыми факторами.Порезультатампроведенногоанализабылипостроенырегрессионные модели зависимости интенсивности переходов клиентовмежду кластерами от факторов.
Все коэффициенты полученных моделейзначимы на уровне значимости от 0,0003 до 0,0902. Величина R2варьируется от 0,88 до 0,99, показатель Дарбина-Уотсона от 2,97 до 3,65.180Ниже приведены графики сравнения прогнозных и фактическихзначений для каждой полученной модели (рис. 44).Приток новых клиентов в кластер 1Приток новых клиентов в кластер 2Ошибка прогнозаФ актические значенияРасчетные значения809Приток новых клиентов в кластер 4200801004000-40-80150100Ошибка прогноза300Приток новых клиентов400850400-4809Период2008_07082008_06072008_05062008_0405_008202008_0203_008208092008_07082008_06072008_05062008_04052008_03042008_0203_008Ошибка прогнозаФ актические значенияРасчетные значенияПериод304-8-120Приток новых клиентов200500Ошибка прогнозаПриток новых клиентов0820Ошибка прогнозаФ актические значенияРасчетные значенияПриток новых клиентов в кластер 320Период_07082008_060708_0506_020080820203202008_080908_0708-400Период2008_06072008_0506202008_0405_02008_008202008_0304-400405-2000-200_000082001,00020030402,00040020400203Ошибка прогноза1,0003,000_02,0004,000Ошибка прогноза3,000Приток новых клиентов4,000Ошибка прогнозаФ актические значенияРасчетные значенияРисунок 44.
Сравнение прогнозных и фактических значений притока новыхклиентов в кластеры (человек/месяц).181ПРИЛОЖЕНИЕ 6.Таблица 6.1. Автокорреляция остатков регрессии для моделей частоты покупокпо кластерам182Таблица 6.2. Автокорреляция остатков регрессии для моделей среднего чека покластерам183Таблица 6.3.
Автокорреляция остатков регрессии для моделей интенсивностипереходов между кластерами184Таблица 6.3 (продолжение). Автокорреляция остатков регрессии для моделейинтенсивности переходов между кластерамиТаблица 6.4. Автокорреляция остатков регрессии для моделей выбытия клиентовиз кластеров185Таблица 6.5. Автокорреляция остатков регрессии для моделей притока новыхклиентов в кластеры186.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
