비즈니스 관리자는 통계를 불확실성에도 불구하고 의사 결정을 돕기 위해 사용합니다. 판매 예측, 자본 지출 프로젝트의 재무 분석, 신제품에 대한 수익 예측 구축, 생산 수량 설정, 샘플링 분석을 통해 제품의 품질을 결정하는 데 통계를 사용할 수 있습니다. 통계를 사용하면 입증되지 않은 직감에 따라 의사 결정을 내리기보다는 복잡한 상황에 대한 실제 데이터를 제공합니다.
성능 측정
통계의 일반적인 사용은 성능을 측정하는 것입니다. 예를 들어 적은 수의 제품 단위에 대한 데이터를 수집하여 전체 생산 일괄 처리의 품질 수준을 예측할 수 있습니다. 이를 통계적 샘플링이라고하며 일괄 처리 허용 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 또 다른 용도로는 근로자가 원하는 생산성 기준을 충족하는지 확인하기 위해 근로자의 생산 산출물을 분석 할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 장비 개선, 작업 환경 변화 또는 더 나은 의사 소통과 같은 조정이 필요할 수 있습니다.
예측
관리자는 과거 데이터를 분석하여 통계 동향을 찾고 미래에 대한 예측을합니다. 예를 들어, 판매 된 모든 제품의 이전 판매를 분석하여 특정 경제 상황에서 향후 판매량을 추정 할 수 있습니다. 차례로 이러한 예상치는 생산 일정을 설정하는 데 사용됩니다.
예를 들어 콩이나 옥수수 재배 여부를 결정해야하는 농부를 생각해보십시오. 물론, 농부는 좋거나 나쁜 날씨 조건에서 생산되는 부쉘의 수를 최대화하기를 원합니다. 각 기상 조건에는 특정 확률이 발생합니다. 과거 데이터를 분석하면 특정한 지리적 영역의 다양한 기상 패턴에 대해 산출 된 콩 또는 옥수수의 양을 알 수 있습니다. 이 통계 모델을 통해 농부는 어떤 제품을 심을 것인지에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.
위험 / 투자 수익률
새로운 자본 지출 프로젝트의 목표는 투자 수익을 최적화하고 위험을 최소화하는 것입니다. 통계적 방법을 통해 관리자는 서로 다른 경제 환경에서 프로젝트를 평가하고 소비자 선호도 및 경쟁 강도를 변화시킬 수 있습니다.
시장 조사
회사는 시장 조사 및 신제품 개발에 통계를 사용합니다. 그들은 소비자의 무작위 조사를 통해 제안 된 제품에 대한 시장 수용력과 잠재력을 측정합니다. 관리자는 제품에 대한 충분한 수요가 있는지 알고 싶어합니다. 제품을 개발하고 궁극적으로 그것을 생산하기위한 공장을 짓기 위해 지출을 정당화 할 충분한 수요가 있는가? 통계 분석에서 손익분기 모델은 제품 판매에 필요한 판매량을 결정하기 위해 구성됩니다.
통계 사용의 한계
결정을 내리기 위해 통계를 사용하는 것이 도움이되지만 한계가 있습니다. 예를 들어, 시장 조사에 사용 된 표본의 크기가 하나의 요소입니다. 샘플이 클수록 더 나은 품질의 결과를 얻을 수 있지만 샘플이 클수록 비용이 많이 들며 수익을 줄이는 법에 민감합니다. 이는 예산과 시간 제약에 대해보다 정확한 결과를 얻는 데 드는 비용 간의 고전적인 균형입니다.
과거 데이터를 사용하여 예측을위한 통계 모델을 구성하는 것은 시장의 인과 관계 변화를 고려하지 않습니다. 경제 환경은 끊임없이 변하고 소비자 행동과 취향도 변하고 있습니다. 관리자는 이러한 변화에 대한 인식을 가지고 자신의 결정에 반영해야합니다.
적절하게 사용되면 통계적 방법으로 의사 결정 과정을 훨씬 쉽게 수행 할 수 있습니다. 그러나 통계의 적용은 예술이자 과학이며 의사 결정의 유일한 기반으로 사용되어서는 안됩니다. 통계 분석의 결과를 해석 할 때, 실제 경험과 수학적 모델에 포함되지 않은 다른 질적 인 요소에 근거하여 판단을하십시오.
