| Цитата |
|---|
Levius, делюсь опытом: Для анализа использую Excel. Беру статистику продаж по крупным группам (у нас их 65) за год (по месяцам). Захожу в Сервис-Анализ данных-Корреляция. Входной интервал - выделяю таблицу без "шапки", ставлю группирование по строкам, ставлю галочку, что метки в первом столбце. Получаю результат в виде удобной матрицы. На основе свойств коэффициента корреляции делаю вывод о взаимосвязанном спросе. Потом каждую группу рассматриваю более подробно. 
|
Не очень понял, как считаете, но когда подумал дома, мне показалось, что этот подход к определению взаимосвязанного спроса, или более точно совместных покупок неверен.
Предположим мы продаем строительные материалы. Некоторые фирмы используют утеплитель А, а другие утеплитель Б. Эти утеплители заменяют друг друга. поэтому вместе не используются. Спрос на строительные матерриалы имеет ярко выраженную сезонность. Зимой он низкий, летом высокий, обычно наиболее высокий в конце весны. Поэтому если мы будем рассматривать коэффициент корреляции между помесячными продажами утеплителей А и Б, то он получится большой. Но это вовсе не означает, что спрос на товары взаимосвязан, он просто определяется внешними условиями. И может быть фирме лучше сосредоточить свои усилия на продаже только одного типа утеплителя.
Вывод: для изучения взаимосвязанного спроса необходимо рассматривать не объемы продаж разных товаров, а их наличие или отсутствие в отдельных покупках, то есть приобретение вместе одним клиентом.