大数据时代下的应用统计学

2023-08-13 理论教育版权反馈

【摘要】：现在已经进入大数据时代。在大数据的时代背景下，人们对数据越来越重视，研究和分析数据的理论和方法越来越丰富，统计学在各个领域都体现出重要的应用价值。在大数据时代，一切都离不开数据，而所有的数据都离不开统计学。在统计学的作用下，大数据发挥出了它巨大的威力，是统计学让数据有了实实在在的说服力。可见，大数据优化供应链后，农夫山泉有了质的飞越。

现在已经进入大数据时代。“大数据”这个词汇最早是由全球知名咨询公司麦肯锡于2013年提出的。麦肯锡称，数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，人们对海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

在大数据的时代背景下，人们对数据越来越重视，研究和分析数据的理论和方法越来越丰富，统计学在各个领域都体现出重要的应用价值。在大数据时代，一切都离不开数据，而所有的数据都离不开统计学。在统计学的作用下，大数据发挥出了它巨大的威力，是统计学让数据有了实实在在的说服力。

案例一　啤酒与尿布的故事

“啤酒与尿布”案例正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上，故事发生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中。超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，啤酒与尿布两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象多出现在年轻的父亲身上。

原来，在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品其中一个，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，很快完成购物。而沃尔玛超市也可以从而获得了很好的商品销售收入。

当然，“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年，美国学者艾格拉沃通过分析购物篮中的商品集合，从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——Apriori算法，从而找出商品之间的关联关系，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为习惯。“啤酒与尿布”的故事是营销界的神话，更是Apriori算法的真实写照。

案例二　农夫山泉的故事

“农夫山泉有点甜”这句广告词让我们记住了农夫山泉这家企业。农夫山泉从源头到消费者手中都会经过哪些环节？它是如何利用大数据来优化供应链，从而成为矿泉水的市场老大？

农夫山泉股份有限公司是中国饮料20强之一，以矿泉水为主营业务。众所周知，农夫山泉的广告词是“我们不生产水，我们只是大自然的搬运工”，强有力地表现了农夫山泉矿泉水绿色、环保、安全的形象。农夫山泉占据四大优质天然水源：吉林长白山错草泉、浙江千岛湖、广州万绿湖、湖北丹江口。它从不使用城市自来水，而是使用天然的弱碱性水，不含任何添加剂，每一滴农夫山泉都有它的源头。同时，农夫山泉致力于水源保护，并且坚持水源地建厂、水源地灌装。

在用上大数据之前，农夫山泉的销售渠道主要是大量的经销商，这不仅导致农夫山泉对终端零售情况掌握不准确，而且因为每次都需要所有经销商将自己的销售情况反馈给农夫山泉，农夫山泉才可以开始做下一销售季度的销售预测，这也产生了预测和实际销售的时差问题。比如某个小品相的产品在某个城市的销量预测不到位时，公司以往的做法通常是通过大区间的调运来弥补终端货源的不足。“华北往华南运，运到半道的时候，发现华东实际有富余，从华东调运更便宜。但很快发现对华南的预测有偏差，华北短缺更为严重，华东开始往华北运。此时如果太湖突发一次污染事件，很可能华东又出现短缺。”这些预测带来的偏差不仅增加了农夫山泉的运输成本，而且导致了某些地区的产品供不应求，而某些地区却有较大的库存。

这些情况在2011年开始出现了转机。2011年，SAP和农夫山泉开始共同开发“饮用水”这个产业形态中运输环境的数据场景。农夫山泉负责灌装、配送、上架，一瓶超市售价2元的550mL饮用水，其中有3毛钱花在了运输上。如何根据不同的变量来控制物流成本成为问题的核心。SAP团队和农夫山泉团队开始了场景开发，他们将很多数据纳入进来，包括：高速公路的收费、道路等级、天气、配送中心辐射半径、季节性变化、不同市场的售价、不同渠道的费用、各地的人力成本、突发性的需求（比如某城市召开一次大型运动会）。利用这些大数据，农夫山泉计算出了一套最优的仓储运输方案，使各条线路的运输成本、物流中心设置最佳地点等信息及时呈现；将全国十多个水源地、几百家办事处和配送中心整合到一个体系之中，形成一个动态网状结构，进行即时的管控。让退货等问题与生产基地能够实时连接起来，通过大数据准确获知该生产多少、送多少。农夫山泉最终解决了采购、仓储、配送这条线上的“顽症”，实现了产品运输决策的智能化、物流成本的精准化、运输资源的配置合理化。

同时，SAP也推出了创新性的数据库平台SAP Hana。采用SAP Hana后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒，几乎可以做到实时计算。而且经过对终端点数据的收集，农夫山泉对终端点情况的熟悉度比经销商还高，因而大幅削减经销商的数量，以求将终端点完全掌握在自己手中。现在，农夫山泉可以准确预测销售，从而平衡生产；同时将400家办事处、30个配送中心纳入供应链体系中，形成一个动态网状结构使退货等问题与生产基地实时连接。有了强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年以30%～40%的年增长率增长，在饮用水方面快速超越了娃哈哈、乐百氏和可口可乐。根据国家统计局公布的数据，饮用水领域的市场份额，农夫山泉、康师傅、娃哈哈、可口可乐的冰露，分别为34.8%、16.1%、14.3%、4.7%，农夫山泉几乎是另外三家之和。可见，大数据优化供应链后，农夫山泉有了质的飞越。

大数据时代下的应用统计学

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