文/王思祎 嘉興市第二醫院
在我國數字經濟高速發展的背景下，市場對企業提出了更高要求。但因傳統運營管理模式已經難以滿足當今社會的發展需求，往往會使企業的問題和短板暴露無遺。在這種情況下，利用統計方法對行業大數據進行處理與分析，成為不斷優化運營管理流程、提升運營管理水平的關鍵，此舉能為決策者提供科學的數據策略支持，推動企業高質量發展。
何為運營管理
運營管理是一種綜合性的管理活動，它涉及對經濟實體運營活動的組織、規劃和控制，旨在確保經濟實體能夠有效完成工作任務，從而為高質量發展奠定堅實基礎。
在互聯網時代，新質生產力的出現促使大量生產要素轉移到金融、保險、商業等其他服務性行業和領域。傳統的有形產品或實體產品已經難以全面反映服務業的生產與發展形態，因此，隨著生產的概念進一步延伸，實體經濟所孕育的有形產品與互聯網經濟催生的無形服務相互融合、共同演化，構成了當前運營管理的主要范疇。運營管理控制的核心目標聚焦于質量、成本、時間以及柔性運作，這些要素不僅是構建企業競爭力的基石，也是推動企業實現高質量發展的關鍵戰略資源。鑒于此，運營管理的重要性不言而喻。其主要作用體現在以下方面：
運營管理可依托企業的豐富經驗與行業大數據分析，實現對設備、材料等生產要素的高效利用，進而優化企業的生產流程與資源配置，顯著提升企業的生產效率。此外，良好的運營管理可以通過合理規劃與制定考核獎勵機制等方式，推動產業全鏈條的優化升級，從而有效降低生產成本，提高利潤率，實現降本增效的宏偉目標。最終，運營管理著眼于長期發展戰略，致力于提供高質量產品或者服務，以不斷提高客戶的滿意度，從而增強企業的行業競爭力，邁向可持續發展道路。
當前，大多數運營管理主要從工商管理的角度出發，圍繞生產要素進行定性分析，以便制定一系列規章制度達到降本增效的目的。然而，在數字化轉型的背景下，面對產業發展中蘊藏的豐富數據，如何有效挖掘并利用這些數據進行深入的定量分析，已成為運營管理的關鍵突破點。利用數據賦能運營管理，進而推動企業、產業、行業高質量發展，已成為專家學者熱議的話題。
統計方法在運營管理中的主要實踐
描述性統計。描述性統計是指通過計算樣本數據、制作表格、繪制可視化圖形等方式，來描述數據特征的各項活動。它可以幫助研究人員快速掌握樣本數據的基本分布、集中趨勢、離散程度等基本情況，以及平均數、中位數、眾數差等關鍵信息。作為統計分析中的基礎性方法，描述性統計廣泛應用于各領域，借助盒線圖、Z-score等工具監測樣本數據是否存在異常值，并進行相應的清洗與剔除。這一方法最早在醫療領域被應用，并在發展健康大數據的背景下，仍被廣泛使用。例如，通過對病毒感染陽性患者按照不同地區、時間與年齡等特征進行分組，可以詳細描述人群的健康或感染狀態、感染分布情況以及感染特征等，進而能幫助廣大群眾借助公開數據減少暴露，有效阻止病毒擴散。
相關性分析。相關性分析是指對于兩個或兩個以上具備相關性的變量進行分析，進而揭示兩個變量之間密切程度的一種常用統計分析法。值得注意的是，存在相關性并不代表著兩個變量之間一定存在因果關系。在實踐中，常見的相關性分析方法有皮爾遜相關分析(Pearson Correlation)、斯皮爾曼相關分析(Spearman Correlation)、肯德爾相關分析(Kendall Correlation)三種。具體而言，皮爾遜相關分析專門用于研究兩個連續變量之間的線性關系，斯皮爾曼相關分析則適用于處理階段數據或者不服從正態分布的數據。而肯德爾相關分析也同樣適用于階段數據，但其通常適用于樣本數量較少的情況。借助相關性分析，數據分析人員可以了解變量之間是否存在相關性。這對于企業發展而言具有重要意義，因為它能幫助企業抓住創新發展機會、消除未來發展威脅，決策人員或管理層可據此調整關鍵要素分配，從而最大限度地促進企業可持續發展。
回歸分析。回歸分析在統計學領域內，是用于確定兩種或者兩種以上變量(自變量X、因變量Y)之間相互依賴關系的統計分析方法。回歸分析是當下統計學領域中最為重要的統計方法，許多高級統計模型都是在回歸模型的基礎上進行優化與創新，以實現更精準地模擬與預測。回歸分析按照所涉及自變量的多少，被分為一元回歸分析和多元回歸分析。例如，在醫療領域，患者住院費用既是群眾重點關心，也是醫保部門監測重點，住院費用與病人病組兩者之間的相互依賴關系，就可以通過一元回歸分析探討。如果要進一步研究住院費用與病人病組、年齡等自變量間的關系，就可以采用多元回歸分析。此外，回歸分析可以按照自變量和因變量之間的關系，分為線性回歸分析和非線性回歸分析。例如，身高與體重之間通常呈現線性關系，這意味著當身高增加時，體重也會隨之以一定比例增加。而血液中藥物濃度和服藥時間呈曲線形的非線性關系，即藥物含量會隨著時間的推移而發生變化，但并非呈直線增減。
在運營管理過程中，利用數據擬合回歸模型，可確定生產過程中要素分配的最優方案。基于該預測方案進行持續優化調整，有助于實現經營主體的最終目標，并對未來發展進行有效預測與評估。
統計方法在運營管理中的應用與展望
運營管理是企業日常管理不可或缺的環節，它通過提升生產效率、降低生產成本并增強核心競爭力，為企業穩健發展奠定堅實基礎。通過全面觀察，我們不難發現統計方法在運營管理中的應用日益廣泛，但仍面臨統計模型較為簡單、缺乏個性化以及數據量難以滿足大數據時代需求的挑戰。未來，專家學者應深入討論更多的數據模型，精準識別并解決當前運營管理中存在的可以被優化的內容，以期全面提升企業的運營效能。
在數字經濟蓬勃發展的關鍵時期，采用定量統計方法進行深入數據分析，已成為保障企業實現穩健長久發展、挖掘新質生產力的關鍵策略。未來，企業若想不斷取得進步，則要從更前沿的戰略視角出發，通過創新統計方法來強化運營管理模式，以便能邁向高質量發展道路。
提示:文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。
