批发分销商销售状况及策略研究

《批发分销商销售状况及策略研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《批发分销商销售状况及策略研究（50页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、批发分销商销售状况及策略研究摘 要本文针对批发分销商销售状况及策略的研究，使用描述统计、方差分析、判别分析等方法，分别构建描述统计对比分析模型、双因素方差分析模型、两总体距离判别模型、多总体距离判别模型,并利用Excel、Matla等软件编程处理数据，得出了该批发分销商销售状况、影响因素以及有利的经营策略。针对问题一要求，给出该数据资料的基本分布状况、变量之间的相关程度或关联程度，以及批发商目前经营状况的评价。本文首先通过Excel对数据资料做基本的描述统计以及相关关系分析，可得出数据资料的基本分布状况以及变量之间的相关程度，再通过最描述统计结果的对比分析得出该分销商目前经营状况的评价。针对问

2、题二要求，需分析不同销售途径、不同销售区域以及两者之间的交互作用是否会显著影响六大类商品的销售额，并最终找到影响六大类商品销售的主要因素。首先在Exce中对数据进行处理,再分别对销售途径和销售区域做无交互作用的双因素因素分析和交互作用的双因素分析,然后通过Matlab编程算出方差分析结果，分析后得出影响六大类商品销售的主要因素.针对问题三要求，需建立销售区域和销售途径的判别模型，并分析影响销售区域和销售途径的主要商品类别。其中销售途径可采用两总体距离判别方法得出销售途径的判别模型，并通过Matlab计算判别系数得出影响销售途径的商品类别；而销售区域可采用多总体的距离判别法建立销售区域的判别模型

3、，并通过逐个剔除商品类别因素的方法计算误判率，用过Matlb计算得出判别系数和误判率，得出影响销售区域的主要商品类别，并综合分析得出批发销售商提供智慧的经营销售策略。本文最后还对模型进行了误差分析、评价和推广,并针对问题二中的方差分析所需的条件进行齐性检验,通过非参数检验对模型进行改进,使结果更准确。关键词：批发商销售策略；描述统计；方差分析;判别分析；Matlb1 问题的重述一、背景知识1总背景介绍批发分销商是指向制造商或经销单位购进商品，供给其他单位(如零售商)进行转卖或供给制造商进行加工制造产品的中间商.批发商的客户一般是销售公司或者大型零售商,不同的客户对批发商的需求不同,导致了批发商

4、在不同客户不同销售区域和途径的条件下会有不同的进货组合。问题的产生随着市场的竞争的愈加激烈，批发分销商商需要更有效率的经营销售策略，但是经营策略需要对日常收集的数据进行大量分析和总结,但数据量多繁杂,无法直观地了解到想要的信息。3已有的对策数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险,做出正确的决策.统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开

5、的研究活动.系统、完善的资料是统计分析的必要条件。将数据挖掘或多元统计的技术应用于商业领域，利用企业所积累的资料,透过相关变量的分析，找出顾客区隔、消费行为、业务成本与效率等对企业极为重要的资讯,为企业管理提供决策支持，从而提高企业经营的竞争力和商业智慧。二、相关资料1oleale customes daa（B题附件）.三、要解决的问题1.问题一 对该数据资料作描述统计，给出该数据资料的基本分布状况、变量之间的相关程度或关联程度，最终给出该批发分销商的目前经营状况的评价.2.问题二 分析不同销售途径、不同销售区域以及两者之间的交互作用是否会显著的影响六大类商品的销售额，最终找到影响六大类商品销

6、售的主要因素.3问题三 利用数据分析方法通过分别建立销售区域和销售途径的判别模型，分别找出影响销售区域的主要商品类别，影响销售途径的主要商品类别,最终为批发销售商提供智慧的经营销售策略。 问题的分析一、问题的总分析 本文题为批发分销商销售状况的研究，即通过对该分销商历史销售数据的分析和研究,得出该分销商的经营状况、影响因素以及有利于经营销售的策略。该问题属于数理统计的内容，可采用描述统计、方差分析、判别分析的方法进行研究,整体框图如图表示:图1 整体框图二、对具体问题的分析1对问题一的分析问题一要求对该数据资料作描述统计,给出该数据资料的基本分布状况、变量之间的相关程度或关联程度，最终给出该批

7、发分销商的目前经营状况的评价。根据要求主要通过描述统计的方法对数据进行分析。首先通过Ece对数据资料做基本的描述统计以及相关关系分析，可得出数据资料的基本分布状况以及变量之间的相关程度，再通过最描述统计结果的分析得出该分销商目前经营状况的评价.对问题二的分析问题要求分析不同销售途径、不同销售区域以及两者之间的交互作用是否会显著的影响六大类商品的销售额,最终找到影响六大类商品销售的主要因素。可通过无交互作用的双因素因素分析和交互作用的双因素分析，找到影响六大类商品销售的主要因素. 3。对问题三的分析问题三要求利用数据分析方法通过分别建立销售区域和销售途径的判别模型，分别找出影响销售途径和销售区域

8、的主要商品类别,最终为批发销售商提供智慧的经营销售策略。其中销售途径可可采用两总体距离判别方法得出销售途径的判别模型,并通过所得线性判别函数中定影响销售途径的商品类别；而销售区域可采用多总体的距离判别法建立销售区域的判别模型,并通过逐个剔除商品类别因素的方法计算误判率，得出影响销售区域的主要商品类别。并通过对上述判别模型和影响因素的研究，综合分析得出批发销售商提供智慧的经营销售策略。 模型的假设1.假设六大类商品商品销售额相互独立; 2假设模型中，三总体协方差矩阵差异可以忽略，并且不会造成显著误差名词解释与符号说明一、名词解释1描述统计：是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据

9、的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。1数据分析方法:数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用.是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程.数据也称观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出.二、主要符号说明序号符号符号说明1平均值2方差标准差4相关系数5偏度峰度7水平对指标的效应8水平对指标的效应水平与对指标的交互效应10n维向量x与总体G的马氏距离1总体的协方差矩阵12回带误判率5 模型的建立与求解一、问题一的分析与求解。对问题的分析问题要求对该数据

10、资料作描述统计，给出该数据资料的基本分布状况、变量之间的相关程度或关联程度，最终给出该批发分销商的目前经营状况的评价。我们利用Excel自带的数据分析功能对数据进行进行处理，并对结果进行对比分析，得出经营状况的评价。.对问题的求解模型 描述统计对比分析模型 模型的准备描述统计是将收集到的数据用一些概括性的统计量以及图形、图表加以描述,它将数据本身包含的信息加以总结、概括、浓缩、简化，使问题变得更加清晰、简单、易于理解。通过试验和观察得到数据。这些数据是带有随机性的数据为统计分析目的，数据被分为定性（有序的和名义的）数据和定量（计量和计数的）数据。本文中将保鲜品、乳制品、杂货产品、冷冻开支、洗涤

11、剂和纸制品、熟食产品、销售途径以及销售区域作为8组数据进行描述统计和相关性分析. 模型的建立平均 它是数据集中趋势的度量，反映了数据的平均水平.其优点是能反映每个数据的作用，缺点是易受数据中极端值的影响.方差样本均值是总体均值的无偏估计。标准差标准差是方差的平方根，方差与标准差越大，意味着数据的分散程度越大；相反，方差与标准差越小,意味着数据的分散程度越小,也即向平均值的集中程度越高。方差与标准差度量了数据的离散程度。中位数 中位数以其排列位置来描述集中趋势，比中位数大（小)的数据各占整个数据的一半。其优点是不受个别极端值的影响,具有稳健性，缺点是缺乏敏感性.众数众数是指在数据中出现次数最多的

12、数据值，是衡量定性数据集中位置的重要量度。偏度偏度和峰度是刻画数据分布形态的两个统计量,它们与数据的矩有关。数据的矩分为原点矩和中心矩.k阶原点矩k阶中心矩偏度的计算公式为偏度是描述样本数据对称性的统计量。关于均值对称的数据，其偏度为，数据的右侧较左侧更为扩展，偏度为正,反之,数据的左侧较右侧更为扩展，偏度为负。峰度的计算公式为峰度是以正态分布为标准,来描述数据向分布尾端散布的趋势.近似于正态的分布，其峰度接近于0.尖峰式分布(峰度为负）,标准正态分布(峰度为0)，扁平式分布（峰度为正）。标准误差标准误差一般用来判定该组测量数据的可靠性，在数学上它的值等于测量值误差的平方和的平均值的平方根。标

13、准误差在正态分布中表现出正态分布曲线的陡峭程度，标准误差越大，曲线越平坦,反之，曲线越陡峭。相关系数相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度；着重研究线性的单相关系数。 模型的求解调用Ecl描述统计功能,对数据进行描述统计结果如表1和表2表描述统计结果表描述统计量ChannelRegionesMilkroceryFroenDetergensPaperelcassen平均。22272541181000.576.26951。27307.922881。9324。87标准误差00223

14、130.03691991602。377351.845743。04523.375227。2985443中位数13850436274755。5152616.565。5众数13336611962622591834标准差046020.747249147。373.377.1634854673476。854282010方差0。1020。59949826。+08峰度-1。42460。1001108351536424.66940。14654689819.0094617。6949偏度0.6051。286269325613234。53755.57295.9079863.631851。559区域1218734432

15、708444027940最小值353533最大值311215173499780086940847943求和58211967093观测数40444040440040最大（1）23111174927060694874743最小(1)113533置信度（95.0%）.0438507561115361.113890475814。72862.24表 相关系数统计表相关系数ChaelRegionFrhikrocryFozeetergetsPaerDeliassChal1。00egi0.61.00Fes070061.00ilk。4。030.1010rocery0.6。01-0.0710Frozen-.200

16、。02.50.1041。00Detegets_Pper0。64。00。10。60.2031.00Deliassen0.060。050240.41。1039007100由表1可知主要的销售途径是,主要的销售区域(中位数和众数）是3。保鲜品(FRES）平均开支为2000，是几种产品中均开支最高的，说明该供货商的主要输出开支为保鲜品；杂货产品（GROCR）平均开支795.277,是销量第二的产品种类.每个种类的产品标准差都很高，说明离散程度很高，可以看出不同地区不同渠道对各类产品的需求较强的随机性；峰度都为正，说明跟正态分布类似，比正态分布扁平。偏度较低,大体类似中高两边低的平衡状态分布。其中熟食产

17、品(DLIATESSE）的峰度和偏度都超高,这类产品与正态分布近似度低，尾部散布的趋势较明显,分布较为平均。由表2可知销售途径（CHANNEL）与乳制品（MILK）、杂货产品（GRCER)、洗涤剂和纸制品(DETEGNSPAR)相关性较强，说明不同的销售途径会影响上述三种产品的批发量，而保鲜品(RESH）、冷冻开支（REN)与销售途径基本无关;销售区域（REGON）与各个品种的相关性都很弱；保鲜品（FREH)与冷冻开支（FRN）相关性较强，冷冻成本提高时批发商有可能减少保鲜品的批发量以减少保鲜成本;乳制品（MIK)与杂货产品(OCY)、洗涤剂和纸制品(ETERGENSPAPER)、熟食产品（E

18、LCATESSEN)有较强的正相关性说明这些产品具有相似特点;杂货产品（GOCY）与洗涤剂和纸制品（DETGNTSPAPER)相关性特别高，因为这两类为生活必需品。总之，该批发商经营状况为：主要销售途径是1，主要销售区域为3，主要销售产品类型为保鲜品和杂货产品，各种产品的需求具有随机性和离散性,销售途径对乳制品和生活用品的影响较大，而保鲜品与冷冻等保鲜支出的成本有关。该批发商可能是某超市或者商场的经销商，产品的种类较多，量也比较大，分布也较平均。二、问题二的分析与求解1对问题的分析问题要求分析不同销售途径、不同销售区域以及两者之间的交互作用是否会显著的影响六大类商品的销售额,最终找到影响六大类

19、商品销售的主要因素。设销售途径为因素A,销售区域为因素，因素A有两个水平，因素B有三个水平,在Ecel中对数据进行处理后,分别做无交互作用的双因素因素分析和交互作用的双因素分析，然后通过Matab编程计算，得出因素A,因素B，A和B交互作用检验的值，将其与给定的显著性水平进行比较，。再分析比较三个检验的p值的大小找到影响六大类商品销售的主要因素。.对问题的求解模型 双因素方差分析模型 模型的准备双因素方差3分析需考虑两个因素对所关心的指标的影响,两个因素分别为A，B,他们分别取,个不同的水平，记为和将在水平组合下的试验结果看成随机变量，考虑因素A,B,对指标的影响是否显著，仍然假定在水平组合下

20、的指标服从正态分布,并假设各个水平组合下的指标方差相同。双因素方差分析有两种类型：一个是无交互作用的双因素方差分析,它假定因素A和因素的效应之间是相互独立的,不存在相互关系，无交互作用的双因素方差分析其结果与对每个因素分别进行单因素方差分析的结果相同；另一个是有交互作用的双因素方差分析，它假定因素和因素B的结合会产生出一种新的效应.模型的建立设取个水平，取个水平,在水平组合服从正态分布，。又设水平组合下做了个试验,所得结果记作,，且相互独立。将分解为其中是总均值，是水平对指标的效应，是水平对指标的效应，是水平与对指标的交互效应。所以可建立如下模型原假设为无交互影响的双因素方差分析因为无交互影响

21、,所以=，于是记其中为总平方和，为因素A的平方和,为因素的平方和，反应了试验的随机误差,而且满足当成立时,当成立时,检验规则为交互作用的双因素方差分析记 其中为总平方和，为因素A的平方和,为因素B的平方和，为误差平方和,为交互作用的平方和，而且满足当成立时，根据此统计量，可以检验模型的求解将销售途径看做因素A,将销售区域看做因素，则因素有两个水平，,因素B有三个水平,然后分析这两个因素及其交互作用是否会显著的影响六大类商品的销售额，在xe中对数据进行处理后通过Matab（见附录程序1)编程做方差分析可得保鲜品的结果如图2，图 保鲜品两因素及其交互作用的方差分析结果通过整理可得到六大类商品销售额

22、方差分析的结果如表3表 六大类商品两因素及其交互作用的方差分析结果销售途径销售区域交互作用FProbFPrbFFProbF保鲜品.50。0022140.961.50。609乳制品5991.050。3520.8.9275杂货产品47.4100。30.4830.590.527冷冻开支1205。0。980。341.8018洗涤剂和纸制品191401.2802771.540.2146熟食产品0.890.346060。670.8767通过比观察表3，可以得到影响保鲜品销售额的主要因素是销售途径；影响乳制品销售额的主要因素是销售途径;影响杂货产品销售额的主要因素是销售途径；影响冷冻开支销售额的主要因素是销

23、售途径；影响洗涤剂和纸制品销售额的主要因素是销售途径;销售途径，销售区域，以及里面或者之间的交互作用都不是是影响熟食产品销售额的主要因素.三、问题三的分析与求解1对问题的分析问题要求利用数据分析方法通过分别建立销售区域和销售途径的判别模型，分别找出影响销售途径和销售区域的主要商品类别,最终为批发销售商提供智慧的经营销售策略。其中销售途径可分为途径1和2，可采用两总体距离判别方法得出销售途径的判别模型,并通过所得线性判别函数中的判别系数,来确定影响销售途径的商品类别；而销售区域可分为区域、区域2以及区域，可采用多总体的距离判别法建立销售区域的判别模型，并通过逐个剔除商品类别因素的方法计算误判率，

24、得出影响销售区域的主要商品类别。并通过对上述判别模型和影响因素的研究，综合分析得出批发销售商提供智慧的经营销售策略。2对问题的求解模型销售途径判别模型两总体距离判别法模型的准备定义马氏距离：马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(Mahalanis）提出的,由于马氏距离具有统计意义，在距离判别分析时经常应用马氏距离。一个向量到一个总体的马氏距离: 设是取自均值向量为，协方差矩阵为的总体的一个行向量，则称为n维向量与总体G的马氏距离。计算总体的协方差矩阵：由于实际问题中只能得到两个样本的协方差矩阵、,因此当两个总体协方差矩阵相等时如何确定总体的协方差矩阵的方法如下:；其中，分别为两个样本的容量.回

25、代误判率：设、为两个总体和是分别来自，的训练样本,以全体训练样本作为个新样品，逐个代入已建立的判别准则中判别其归属，这个过程称为回判。若属于的样品被误判为属于的个数为个，属于的样品被误判为属于的个数为个,则误判率估计为: 模型的建立先考虑两个总体的情况，设有两个协差阵相同的维正态总体和，对给定的样本Y，判别一个样本Y到底是来自哪一个总体，一个最直观的想法是计算到两个总体的距离。我们用马氏距离来指定判别规则，有:;；令；当,y不考虑分类；因此有；当和S已知时, 是一个已知的p维向量，（）是的线性函数，称为线性判别函数。a称为判别系数.用线性判别函数进行判别分析非常直观,使用起来最方便,在实际中的

26、应用也最广泛。由于实际问题中只能得到两个样本的协方差矩阵,因此当两个总体协方差矩阵相等时如何确定总体的协方差矩阵的方法如下：；其中分别为两个样本的容量。故判别模型的建立过程如下:分别计算各组的离差矩阵；计算总体的协方差矩阵计算类的均值;计算判别函数的系数；判别函数的常数项生成判别函数，进行回代误判；代入待测样本，判类。模型的求解本题中每个样本可看做一个6维向量， ;分别表示RES:保鲜品;IK: 乳制品；ROCE: 杂货产品;ROZN: 冷冻开支；DERGENTSPER： 洗涤剂和纸制品;DEIATESS:熟食产品；根据附表中的数据，在Exce中对按照销售途径1，2进行数据的分类,利用MATL

27、AB软件编程（见附录程序2）求得判别函数的系数常数项为；即最后的线性判别函数模型为： 回代检验得出误判率，模型判别准确度较高可以接受.结果分析：观察判别函数的系数可知,对应系数的绝对值分别为0.105,0。307相比其他系数较大，说明对应的杂货产品（GCERY)、洗涤剂和纸制品(EERGETSPAER）对销售途径影响较为明显，尤其是洗涤剂和纸制品对销售途径的判别起到决定性作用。模型销售区域判别模型多总体距离判别法 模型的建立多总体的距离判别法：设有个元总体，分别有均值向量和协方差阵，对任给的m元样品Y，判断它来自哪个总体, 计算Y到k个总体的马氏距离,比较后，把X判归给距离最小的那个总体,若则

28、检验的总体协方差矩阵相等，则： 上式中的第一项与i无关，舍去，得一个等价的函数:将上式整理得：令则距离判别法的判别函数为判别规则为：则 模型的求解根据本题中附表中的数据在Exce中销售区域分为1，,3三类。利用MATAB软件编程（见附录程序3）求得三类样本的判别函数系数分别为： 常数项分别为0。7823,1。031,9156。故 判断规则:,则；i1，2,.回代误判率p=。75,判别模型准确度较高，可以接受.由于多样本判别模型无法直接得出线性判别函数，为了找出影响销售区域的主要因素,考虑利用误判率比较的方式侧面分析六大影响因素对销售区域的影响.主要步骤如下:依次剔除因素求出新的5维向量误判率，

29、比较的大小变化：剔除因素FESH：；回代计算误判率；剔除因素LK：;回代计算误判率;以此类推共得6种误判率；比较与的大小:;表示剔除因素后，误判率降低,判别模型更加精确,同样表示剔除的因素对整体的分类不但没有推进作用,反而加大了判别的模糊性，理应剔除；表示剔除因素后，误判率增大，判别模型精确度降低,表示剔除因素i之后整体分类不再明显，即提出的因素i是影响分类的主要因素;；表示剔除因素后误判率不变，即该因素对分类几乎没有影响.针对附表中的数据，利用ATLAB软件编程求解结果如下：（见附录程序4）回代误判率比较表4表 回代误判比较表017001705.17050.105。105.150。170结果

30、分析:由表格数据，逐个去除因素后回代误判率不变，表明区域销售几乎不受任何销售产品因素的影响,这也与问题一通过相关系数法分析得出的结论相呼应.综合上述对销售途径和销售区域分类影响因素的分析，我们建议该经销商注意加大冷冻产品与洗涤剂纸制品销售途径的研究与开拓,因为这两个因素与销售途径的相关性最大；而销售区域与这六类因素无明显关系,可能是因为销售区域的消费水平或者销售对象较为相似，因此在确定营销策略的时候，不用过多考虑销售区域的划分。6误差分析问题二在无交互作用的双因素方差分析中,我们考虑的理想化,比如在研究销售途径时,不仅控制销售区域这一因素，还需要控制其他题目中没有考虑的因素是没有影响的。显然其

31、他因素是不可避免的，所以会对结果造成误差。2问题三判别模型对于落在附近的样本点，按照此判别法虽可进行判断,但误判的可能性较大.7 模型的评价与推广一、模型的优点 1问题一中用xce进行描述统计方便快捷；2.问题二模型通过Matab 编程可以直接算出各因素和交互作用是否对六大类商品销售额是否显著影响,不用进行重复复杂的计算;对于双因素方差分析模型，有些指标不满足方差的齐效性，我们在模型的改进中采用了非参数检验去分析各因素的显著性;3问题三基于马氏距离法建立判别模型使判别相比一般的欧氏距离更加准确,因为马氏距离不受量纲的影响,且考虑到了数据之间的关系,排除变量之间的相关性干扰。二、模型的缺点1.问

32、题二中方差分析模型有很多假定条件，我们采用方差分析时有些条件忽略了。在最后模型改进的时候，我们运用非参数检验进行了销售途径和销售区域显著性分析，但由于非参数检验的局限性,没能进行交互作用的显著性分析.问题三判别模型使用马氏距离夸大了变化微小的变量的作用。三、模型的推广。描述统计对比分析模型-可用Exel简便的描述统计工具进行推广，应用于所有需要基础统计量的领域；2.双因素方差分析模型-对于问题二的双因素方差分析模型研究两个因素及其交互作用对六大类商品销售额的显著影响，我们可以考虑其他的因素,进行多因素方差分析，为销售商提供更加有效的经营决策，本模型能推广到社会经济生活的很多方面；3.判别分析模

33、型-该判别模型对于数据判别的精度较高，故可以广泛应用于销售分析中未知数据的或者丢失数据寻找以及归类，根据判别函数可以清晰得出相关因素权重大小,故该模型还可用于销售分析中重要商品类型的挖掘，为商家经营策略的制定提供简便高效的依据.8 模型的改进在问题二中，问题要求分析不同销售途径、不同销售区域以及两者之间的交互作用是否会显著的影响六大类商品的销售额，最终找到影响六大类商品销售的主要因素。所以我们建立了无交互作用的双因素方差分析和有交互作用的双因素方差分析，从而找出了影响六大类商品销售的主要因素，然而做方差分析需要满足一定的假设条件：1各处理条件下的样本是随机的;2各处理条件下的样本是相互独立的;

34、3。各处理条件下的样本分别来自正态总体；4。各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性.所以现在对数据运用PS软件进行正态性检验和方差齐性检验。运用SPS软件对六大类商品销售额进行ologoov-Sirnov检验，可得到结果如图3图3 假设检验汇总从图2可以看出六大类商品的销售额都不服从正态分布在SPS软件中对销售途径和销售区域分组下的数据分别进行方差齐性检验得到结果如表5，表6。表5 销售区域的方差齐性检验ev统计量1df2显著性保鲜品10.711380.0乳制品39。14380.000杂货产品9.0421430。00冷冻开支6.9143。000洗涤剂和纸制品149。067430.000熟食产

35、品。0361430。49表 销售区域的方差齐性检验Len统计量df1d2显著性保鲜品。2694370.15乳制品0。18224370.8杂货产品。1224370。88冷冻开支4。007230。01洗涤剂和纸制品1。81247。13熟食产品1。512437.22从表5、表6可以看出对于销售途径因素,可知乳制品、杂货产品、冷冻开支以及洗涤剂和纸制品都不通过方差齐性检验；对于销售区域因素，可知冷冻开支不通过方差齐性检验。所以可通过对数据进行Box变换，使其符合正态分布，再对数据进行对数变换，倒数变换，开方变换等后进行方差齐性检验,也发现不是所有的样本方差都相同，即不具有齐效性，所以采用非参数检验.两

36、个独立样本的比较用秩和检验，即销售途径因素用秩和检验;用多个样本的比较用Kukalais检验。即销售区域因素用KruskaWallis检验。1秩和检验法秩和检验法也叫ManWitey-Wicon检验，简称MW检验,也称Mann-Whitey U检验.通过PSS检验结果如表7表 ann-Whtney检验保鲜品乳制品杂货产品冷冻开支洗涤剂和纸制品熟食产品Man-hiney U6493.000512。5635.001498。001667。00016848。50Wilcoxo 246。497.004718。002137.0004621000699500Z。712.85914。84。95115.3-。4

37、56渐近显著性（双侧).00000.0000012。KruskalWallis检验Krkl-alis检验是利用秩平均建立检验统计量，检验多个独立总体的分布是否存在显著差异。通过SSS检验结果如表8表8ruskalWallis检验保鲜品乳制品杂货产品冷冻开支洗涤剂和纸制品熟食产品卡方.0691。43.2022.890.530。23df2222渐近显著性0.586482.220.239。70。89a。 Kruskl Wais 检验b。 分组变量: 销售区域由于非参数检验的局限性不能处理交互作用，在这里不做检验。从表7、表可以看出影响六大类商品销售的主要因素都是销售途径。参考文献1 百度百科。描述统

38、计. ；203.04.2 百度百科数据分析. ;201407.3 司守奎。孙玺菁。数学建模算法与应用M国防工业出版社.2011。. 姜启源.谢金星.叶俊。数学模型(第三版）M.高等教育出版社。203。 5 陈桂明。戚红雨。潘伟。 MATLA数理统计M。科学出版社。 202.6范金城梅长林.数据分析 。科学出版社20.附录程序 =30624 209 97 8711 763 2871186 254 6824 57 59 699670 80 211 52 2 3753 148 949 05 28 6858 6852216 49954 81956 891 522 1383 5 1328373 780

39、90 87828 281537 37 583 18 33 061867 185 133 1801 24 21007291 10 22 191 40 17753317 660 6861 1329 91 12152806 1065 1538 1 5828 388844 17 046 253 1 18155 671390 2306 8 01475 99 382 1765 56 45396 7503 10646 91 6 295041 115 856 76 56 37527 65 1499 784 0 59680 243 4157 6 618404 2204 1563 2286 26689 57757

40、50 762 03865 76 2501 68 9498023 1678 38 149 1566 4062 1780 3838 38 288349 984 336 97 40713 2703 33 260 25 25631838 380 24 12 26 958635 820347 232 4152518692 83 593 464 8 11573 475 585 12 72 2167493 267 37 543828 2222096 3575 71 112 3456424929 181 2475 2216 412 0186 6 2914 375 586 57811210 376 519 61

41、 162 23986202 777 1017 18 3143 170885 242 177 177 40 01693 48 2077 44 6591571 579 406 559 5 5728040 3795 2070 340 18 291311 193 799 10 23710663 60 7 76 05932926 7961 966 42 363 3911037 772 78 4686 1547 2531614 9 1495 342 111 1511092 500 549 33 373847 191 883 5004 353 9756083 453 24 6 7 332152054959

42、736 012 9681813 4885 2157 32778 54875 1110 094 818 49 2225 1372 1677 92 429 65253 115 684 434 284 11509 235 13699 1015 6362893 22 2576 35 3 361218 25138 251 320470 132 95 5500 197 56203 50 163 1120 147 5014 89 59 93 1402173 2013 6550 909 811 1541908 1304 3643 305 710 89844 82060 26490 5917327 2374 2

43、82 1149 35 2567 1020 300 4162576567034 42 2 2569 29 11195 35 820 3046 31117784 925 205 444 183 29710617 1795 7647 1483 777 137 220 2679 8 10512 38 611 78 8211110 27 558 221 70 1174 39 280 51 5 84 1897 5167 714 8 113588 71 331 370 140 2913 94 11593 95169 57977 3587 464 239 140 10932717 1784 1626 669

44、1272 5609414 1610 1431 398 8 834542 89 1664 414 88 5221693 29 339 7849 210 1534511 1486 4583 517 92 79970 186 509 50 12132321 216 144 208 8 2013970 111 330 65 4 79351 17 2611 8170 442 8683 333 7 1501 15 5021 118 5332 4 579421326 1196 221 604 71853 364 619 42 716 7501053 114 321 64 425876 61 23 9 747

45、80 245 464 6 2518 51567 71 20 333 75 6931276 197 4469 9408 381 433988 9612 31 242 833276 803 3045 485 1001843088 2100 9 1200 107 2318815 30 11107 1148 21342632612 39 3133 2088 82098521632 1318 2886 26 9180529729 4786 26 6130 36 10810 199 22 425 483 529955 4362 5428 729 862 65159 555 9021002 2 291624

46、025 4332 475 910 145 541176 6 595 2033 27 2802626 095 98 860 6162334 405 6996 239 1538 3012732 1449 1947 243 23335264 83 5005 1057 2024 1301377 170 164 596 27 4366137 530 84 129 3084 1603460 1227 325 3 1 1459 1534 7417 7 3468 2446 760 393 570 78830958352 2820 1293 7 656 144675 207 302 64 16 1351829

47、266 24 373 4173 14720 39 2661 72 1321 1120398 17 3 0 3 97571 358 652 750 529 8410766 15 26 2096 31671640 3259 35 68 1202 1653005 82 3009 430 610 52920874 1563 18 232 550 723265 505 8117 312 1579 14357864 542 40 75 165 4624904 83 530 3443 45 37811405 596163 37 6 3601274 6 530 869 6111734 300 20 509 7

48、1 683 292 62 4223 79403 4 610 74 54 6303 1277885 56132965 282 190 63 215 323082 5 8906 128 480 29814100 213 345 1336 191 541587 11 37 910 13 137818 1648 1694 2276 91647946 2770 469 8853 483 70813 2295 133 32 55 156180 1080 200 2555 18 126111 98 271 2766111173 252 335 1517 0 2226990 3880 538 647 9 11

49、602009 1891 23 543 1 93858 244 2147 3896 2 63517160 120 34 41 174 13620 334 1498 2395 4 1212 20125 19 2 8603605 1642 2961 4787 00 16217637 3473 702 1653 778 981919 84158 8195 349 3140 887 3823 1421062 32312 960 1718 410 189149 428 69 316 35 91210 593143467 310903 032 2479 57 955 329434 1042 15 4 56 3967388 182 274 72 4 37630 189 2591 170 19932646 85 7030 47 447 15207 800 88