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统计应用—数据决策—从“全国房价平均涨813元”谈起  

2010-01-25 09:09:37|  分类: 质量管理综合 |  标签: |举报 |字号 订阅

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文/徐建军

119,国家统计局公布了2009年全国房地产市场数据,无论是近94亿平方米的成交量,还是估算约4695元/平方米的均价水平,都创出了历史新高。全年房价涨幅24%,平均每平方米上涨813元,也达到了前所未有的水平。

从这个信息中我们可知2009年房地产行业“蓬勃”发展的基本情况,特别是这个信息中提到了全国房地产平均价格4695/平方米和平均每平方米上涨813元。、

可是身居上海、北京等一线城市的人该感慨了:真要是涨八百多块,就好了,哪里是这个幅度?大家都知道,这是被其他三线甚至更小的地方把房价拉低了。那真实的情况是什么样子呢?一线平均涨幅多少,均价多少?二线城市情况如何?最边远的,列入统计的地区,目前房地产的现状是如何呢?

从现代管理的角度,如何用数据决策呢?数据分析是至关重要的。就拿上面房地产行业的例子来打比方,但如果想把握2009年我国房地产市场的总体情况,仅有对这些数据的平均值的是不全面的(当然,相信国家权威部门肯定做了更精细的分析统计,我们只是拿这事件来举例,告诉大家如何分析数据)。这可能造成人们对数据背后的实事形成“不求甚解”,甚至引起人们对数据背后事实的误会。

一般来说,看一组数据,至少应该看平均值和标准差(即数据的分布宽度或者离散程度)。假如不得已,只能看平均值,也应结合数据所处的行业别、地区别、产品别等分层因素进行细分化,在看整体或宏观平均值的同时,也要看细分化的平均值。如何分层,如何细化是否能得出合理的,有意义的结论的主要因素。

还拿房地产行业来举例子,不仅应关注全国整个的平均,也应在此基础上,进一步考虑一线城市、二线城市或三线城市房价的平均值及平均涨幅,并在此基础上进一步关注未来政策、经济等因素对未来房地产发展的影响,才能更好地把握全国房地产详情。

为了进一步把握数据的统计意义,还应在观察平均值的同时,关注数据的分布情况,观察其分布的准差是大还是小,存不存在影响数据的异常点。提到这个问题让我想起一幅统计学漫画。漫画是这样描述的:“一个人特别喜欢在野外游泳和跳水活动,就邀请几个朋友一起去玩,到了目的地后,看到一块牌子,牌子上写着此处水深平均3,这个人就迫不急待爬到水边一个高处去跳水,等他跳下去后,他的同伴听到了一声“扑通”的声音,同时又听到了一声“啊”的声音,同伴回头往水花处看去,只见水面鲜红一片??”按经验来说,水深是3的地方跳水应该是非常合适的场所,但漫画中非常强调此处水深平均3,它并没有说此处水域所有地方都是3,这里就有一个水深分布的标准差问题,恰巧此人运气不好跳下去的地方只有不足1的水深,所以才酿成此“悲剧”。

所以,要通过数据看本质,就要学会把数据归纳总结,不当的数据处理方法不仅不能帮助科学决策,而且可能引起更多的混乱。要通过一组数据看“真实的”事实,就不能只看数据整体的平均,也要看数据细化的平均,更要看数据整体的分布离散程度(标准差),也要看各个细分数据组的分布,这样才能较全面的获取数据更多的、有用的信息。

(原创)

徐老师擅长质量工具系列(DOEMSAMSASPCFMEAQFD等);六西格玛管理(导入、GBBB等);质量体系ISO9001TS16949等;质量成本管理;卓越绩效模式;5S现场管理等生产、质量管理相关培训咨询。

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