Анализ технических характеристик автомобилей Audi

 

Теперь просмотрим, как соотносится кузов и мощность двигателя:

Диаграмма 3 . Распределение  мощности двигателя по типу кузова

Вывод: Видно, что самыми мощными являются авто типа купе и кабриолет, что вполне логично, т. к. это спортивные модели.

 

Теперь необходимо выявить, какие модели самые экономичные:

Диаграмма 4 . Расход топлива  по типу кузова

 

Вывод: Как оказалось, самые экономичные модели – хэтчбеки.

 

Теперь сравним по времени разгона  до 100 км/ч

Диаграмма 5. Время разгона  до 100 км/ч

 

 

Вывод: Видно, что самые медленные – это хэтчбеки, а самые быстрые – купе.

 

Сравним модели по среднему объему двигателя:

Диаграмма 6. Сравнение  по объему двигателя

 

 

Вывод: Самый большой объем двигателя у моделей купе, т.к. это спортивные модели, как сказано выше. 

Анализ динамического ряда

Диаграмма 7. Квартальные продажи

 

Вывод: Этот график отражает продажи за год по кварталам. Видно, что самый непродуктивный был весь 2009г. Самый продуктивный – 4 квартал 2010года.

 

Таблица 3. Индекс сезонности

период	продажи	среднее		индекс сезонности	значение с поправкой на сезон
1 кв 2008	779				792,2147
2 кв 2008	770				732,6118
3 кв 2008	777	793,7494	1,021996		801,6027
4 кв 2008	863	791,5411	0,917552		854,7188
1 кв 2009	753	783,4995	1,040044	1,017399764	766,4407
2 кв 2009	777	753,8745	0,969822	0,951856571	739,9094
3 кв 2009	705	734,4162	1,042219	1,032107279	727,291
4 кв 2009	698	742,3328	1,064023	0,99078753	691,239
1 кв 2010	763	758,6662	0,994755		775,9363
2 кв 2010	831	776,3745	0,933891		791,3097
3 кв 2010	781				806,4193
4 кв 2010	763				755,6402

 

Вывод: самые продуктивные для продаж 1 и 3 квартал, хотя и 2 и 3 кварталы тоже довольно продуктивные. Т.к. индекс сезонности приближен к 1, то говорить о каких-либо сезонных изменениях смысла нет.

 

Диаграмма 8. Значение с поправкой на сезон

Этот график подтверждает вывод, приведенный  выше.

Таблица 4.Основные показатели динамического ряда

период	продажи	Абсолютный цепной прирост	Абсолютный базисный прирост	Коэффициент роста базисный	Коэффициент роста цепной
1 кв 2008	779
2 кв 2008	770	-9	-9	0,99	0,99
3 кв 2008	777	-2	7	1,00	1,01
4 кв 2008	863	84	86	1,11	1,11
1 кв 2009	753	-25	-109	0,97	0,87
2 кв 2009	777	-1	24	1,00	1,03
3 кв 2009	705	-74	-73	0,90	0,91
4 кв 2009	698	-81	-7	0,90	0,99
1 кв 2010	763	-16	65	0,98	1,09
2 кв 2010	831	53	69	1,07	1,09
3 кв 2010	781	3	-50	1,00	0,94
4 кв 2010	763	-16	-19	0,98	0,98

 

Продолжение таблицы 4.Основные показатели динамического ряда

продажи	цепной темп роста	базисный темп роста	темп прироста базисный	темп прироста цепной
779
770	92,48	92,48	-0,08	-0,08
777	109,42	101,19	0,01	0,09
863	106,63	107,89	0,08	0,07
753	89,67	96,75	-0,03	-0,10
777	96,54	93,40	-0,07	-0,03
705	98,29	91,80	-0,08	-0,02
698	95,04	87,25	-0,13	-0,05
763	112,25	97,95	-0,02	0,12
831	101,98	99,89	0,00	0,02
781	101,91	101,79	0,02	0,02
763	93,70	95,38	-0,05	-0,06

 

А теперь построим графики:

Диаграмма 9. Абсолютный цепной прирост

Вывод: в 1, 3, 4 кварталах наблюдается отрицательный абсолютный цепной прирост. Это говорит о том, что в эти месяцы продажи были меньше, чем в предшествующие. Самый большой темп прироста был в 2008г в 4 квартале.

 

Диаграмма 10. Коэффициент роста цепной

Вывод: Этот коэффициент  показывает, что в начале (1 и 2 квартал) 2010 года наблюдался рост в продажах. Минимальный коэффициент роста наблюдался в 1 квартале 2008 года. Это объясняется тем, что, 1 квартал – зима (обычно падают продажи),

Диаграмма 11. темп прироста цепной

 

Вывод: Этот график показывает, что в большинстве кварталов наблюдается отрицательный цепной  темп прироста.

 

Вывод: Эти коэффициенты  говорят о том, что продажи в дилерских центрах «Феникс-Авто Премиум», во-первых, непостоянны, во-вторых, они уменьшаются. Все это говорит о том что руководству компании необходимо принимать меры по контролю качества продаж, обслуживания.

 

 

Воспользуемся механическим сглаживанием  (методом скользящего среднего), чтобы устранить случайные факторы:

Таблица 5. метод скользящего среднего

период	продажи	Механическое сглаживание
1 кв 2008	779
2 кв 2008	770
3 кв 2008	777	775
4 кв 2008	863	803
1 кв 2009	753	798
2 кв 2009	777	798
3 кв 2009	705	745
4 кв 2009	698	727
1 кв 2010	763	722
2 кв 2010	831	764
3 кв 2010	781
4 кв 2010	763

 

Построим график , характеризующий  тенденции развития продаж:

Диаграмма 12.Механическое сглаживание

Вывод: Как  видно из графика, уровень продаж начиная со 2 квартала 2010г начал расти, хотя до этого наблюдалась тенденция сокращения продаж.

 

Проверка гипотез.

Коэффициент ассоциации

Гипотеза 1.1

Влияет ли  мощность двигателя  на время разгона с места до 100 км/ч, с?

 

Нулевая гипотеза (H0):  мощность двигателя не влияет на время разгона с места до 100 км/ч, с

Альтернативная  гипотеза (H1): мощность двигателя влияет на время разгона с места до 100 км/ч, с .

Данные  были трансформированы следующим образом:

Время разгона:

Меньше 7,3 =1

Больше 7,3 = 0

Мощнность:

Менее 211 = 0

Более 211 = 1

Proximity Matrix
	Yule's Q
	time	power
time	1,000	,969
power	,969	1,000
This is a similarity matrix

 

Из таблицы видно, что коэффициент  ассоциации равен 0, 969. Критическое  значение для данного коэффициента составляет 0,5. Соответственно, полученное значение больше критического, что позволяет сделать вывод о справедливости альтернативной гипотезы. Т.е. мощность двигателя влияет на время разгона с места до 100 км/ч, с.

Коэффициент контингенции

Эту же гипотезу я проверил с помощью коэффициента контингенции:

Нулевая гипотеза (H0):  мощность двигателя  не влияет на время разгона с места  до 100 км/ч, с 

Альтернативная  гипотеза (H1): мощность двигателя влияет на время разгона с места до 100 км/ч, с .

Proximity Matrix
	Fourfold Point Correlation
	time	power
time	1,000	,624
power	,624	1,000
This is a similarity matrix

 

Критическое значение для данного коэффициента составляет 0,3. Полученное значение коэффициента контингенции равно 0,624. Это так же подтверждает альтернативную гипотезу – мощность двигателя влияет на время разгона с места до 100 км/ч, с .

Коэффициенты Пирсона и Чупрова

Гипотеза 1.2.

Влияет ли мощность двигателя (л.с.) на время разгона до 100 км/ч?

Нулевая (H0): гипотеза об отсутствии различий – мощность двигателя не влияет на время разгона до 100 км/ч

Альтернативная (H1): гипотеза о значимости различий – мощность двигателя  влияет на время разгона до 100 км/ч

Мощность двигателя разделена  на 3 группы:

1 – до 200 л.с.

2 – от 201 до 300 л.с.

3 – более 301 л.с.

 

Время разгона разделено на 3 группы:

1 – менее 7 секунд

2 – от 7 до 9 секунд

3 – более 9 секунд

 

ls * t100 Crosstabulation
Count
		t100			Total
		1	2	3
ls	1	2	22	16	40
	2	21	19	1	41
	3	6	0	0	6
Total		29	41	17	87