摘 要：多元统计分析方法是一种高效的数字化管理方法，应用信息化发展背景下的企业管理中，可以全面提高管理的效率。尤其是进入到新时代以来，应用该种方式，企业可以对消费者、产品、生产线等相关数据，进行多元管理，全面提高管理有效性。基于此，本文主要分析多元统计方法的主要内容，分析应用该种办法提高企业实际管理水平的路径。
　　关键词：企业管理;多元线性回归分析;数据分析
　　引言
　　进入到新时代以来，很多企业都在管理方面进行创新。为满足消费者需求，提高市场的竞争能力，在生产销售、经营等所有领域进行多种有用信息的探求，并从理论和实践两个方面，应用统计学的最新发展成果，提高现代管理技术的应用水平。管理者通过这种多元数据分析方式，可以对企业的未来发展以及潜在的机遇，进行综合分析，从而做出更加合理科学的决策。
　　1.多元线性分析方法应用的价值
　　企业在实际经营管理过程当中，会产生大量的相关数据资料，尤其是生产资料、质量资料、营销计划资料、财务数据资料、人力资源管理资料等等，如何在新时代下，应用这些相关数据，进行有效的分析，提炼出有利于企业发展的、具有高价值的信息，是企业进行优化决策的重要方式。从目前的生产经营情况来看，对这些信息进行整合，提高分析方法的科学性，主要有以下几方面的作用：
　　（1）全面、客观、灵活的反应和评价企业的生产经营状况，对于目前经营过程当中存在的问题，进行系统性把握，从而找出影响经营与发展的隐患。
　　（2）及时发现目前内部管理机制，尤其是发现人员运行管理、生产线管理以及销售管理过程当中存在的一些问题，对这些问题进行及时的更正，并评价这些问题对于企业未来发展的影响等级。
　　（3）对市场销售因素、市场潜在客户因素、市场信息流因素以及市场资金流动情况，进行全面的分析，从而在这些信息当中发现商机，促进企业新的产业布局，提高企业经营决策的未来战略。
　　（4）优化目前的生产条件，促进产品质量的升级，从而降低企业的运行与营销成本，提高企业的市场竞争力。
　　（5）對企业的固定资产、财务管理流程、现金流等等，进行优化配置，同时还可以应用上述资源，进行人力方面的相应改革，提高人员工作的效率，激发员工工作的积极性。
　　2.企业数据资料管理的特点
　　2.1数据管理维度较高
　　企业的数据资料拥有多个变量，同一时段可产生大量的数据信息，同时，不同维度的变量之间，还会存在相互复杂的影响。单一因素的变化会对其他因素的相应变化产生非常大的影响，而且在一定时间内，这些数据是层级递增的，也就是说数据的体量非常大。以煤炭生产公司为例，每个月度的开采数据报表，都会包含员工生产效率、数据安全、维修数据、设备管控、等级数据、技术应用发展数据、开采量变化数据、开采量与销售的配伍数据等等，这些数据的维度不同，需要进行分门别类的存储与分析。
　　2.2企业数据管理的难点
　　传统的数据分析方式主要是分门别类地对数据进行存储，逐条进行登记与拓展，发现数据之间的相互关联关系，而这种方式难以直观的对上述数据进行呈现，由其是在不同维度、结构复杂数据管理的过程当中，很多数据相互之间的内在联系，难以被察觉到。数据之间蕴藏的本质性规律，也会被繁杂的现象所遮掩，使得工作人员无法及时发现数据本身的内在变化。数据的考察要从不同的维度和角度进行，但是这也造成：（1）从同一个角度无法进行全面的概括;（2）从不同的角度会得出显著不同的数据管理结论，这就大大增加了数据计算的困难程度[1]。
　　3.应用多元统计分析方法提高企业管理的有效性
　　3.1.多元统计分析方法简介
　　多元统计分析是现代统计学当中的一个重要分支，它主要基于高维数据的多元线性统计方法，以及多元动态统计方法，对数据进行分门别类的挖掘以及清洗。进入到新时代以来，随着网络技术以及相关软件技术的发展，多元线性统计技术已经在各个生产生活领域当中，有着非常广泛的应用，可以与大数据技术连接在一起，进行深度数据挖掘。该种方法基于多元正态总体假定推断，应用均值向量检验、协方差矩阵检验、多元方差均值计算等等，对于变量之间的相关关系，结构关系维度关系，进行多元分析，并抓住整个数据矩阵当中的关键因子，进行成分分析探讨。同时，还可以应用聚类方法，对于结构关系进行多维度标记。除此之外，多元统计分析方法还包含空间向量分析方法，例如结构方程模型、典型相关分析以及判别分析方法等等，这些方式在企业管理当中都有着非常广泛的应用。
　　3.2聚类分析与企业管理
　　聚类分析可以对企业的前瞻性政策制定，进行相应的探讨，从技术角度观测企业经营管理对象的相似性和差异，从而找出企业生产经营管理过程当中，各个结构之间所蕴含的规律差别，帮助企业管理人员认识复杂数据当中的结构关系，为未来企业政策的调整，提供相关的数据支撑。
　　首先，管理人员可以应用聚类分析，对于被研究和被观测的个体，进行成分分析，探讨其中差异类型的大小，例如，将企业销售部门的每一个销售小组，分为n个个体，探讨这种分组方式的个体间相似性。采用系统聚类法以及混合模型机与类法等等，对于定量型数据进行欧式距离探讨。一般来说，这种应用可以借助SAS软件进行完成。按照生成数据集——聚类画谱——系图和输出聚类结果三项关系，对于企业的相关数据情况进行系统分析。
　　其次，快消品企业可以对消费者的相关消费情况进行统计，例如将本企业的产品①产品②产品③产品④产品⑤，分别化为五种消费类别，就可以应用这种多元分析方法，整合分析消费者的平均消费情况，并探讨消费者对于不同产品的消费倾向。航空企业可以对不同城市间，同一个消费者的飞行里程，进行相关的聚类分析，在SAS软件当中输入不同城市的矩阵数值，进行相关距离的探讨。这种方式尤其适应个体聚类分析，可以对大存储量范围的个体距离，进行超计算。 　　最后，进行聚类分析的过程当中，技术人员也要应用对个体粗略的进行分析划分，为不同的类别进行区分，适应整个SAS软件的迭代过程，使得整个数据在迭代的过程当中进行系统性调整，最终得出比较精准的数据。
　　3.3判别分析与企业管理。
　　判别分析方法可以应用在企业数据资料整合，以及对象研究分类的过程当中，例如，医疗企业可以在医学诊断当中，对于患者的血液化验报告进行分析与判断，尤其是整合患者该总检验结果的敏感性、特异性，从而分析患者是否患有该种疾病;银行企业可以根据本年度的相关财务数据，判断对象的信用风险，决定是否贷款给他;生产类企业可以应用判别方法，对于生产线上各个周期的产品，进行抽样检验，从而全面分析各条生产线运行是否正常，是否可以在现行的质量要求下，满足生产周期的相应标准。
　　（1）应用判别分析方法进行统计，可以将研究对象分为n个不同的类目，并应用每一个个体的相应特征进行定量描述，对于其分布特征和观测值进行优化计算，获得新的个体数据。（2）本质上来看，判别分析问题也可以是作为一种特殊的回归分析问题，可应用距离判别法、典型判别法、贝叶斯判别法、逐步判别法、logic回归判别法等等。计算不同维度数据间的方差，建立相应的判别规则，并分析多元维度分析的最终维度。
　　3.4智能聚类方法
　　企业管理人员可以通过智能聚类方法对于海量数据进行深入挖掘，尤其是对于一些连续性、离散型数据混合分析，进行相应的调整。例如，在企业产品价格上涨的过程当中，物价上涨是通货膨胀的直接表现，可以选择企业的主要产品门类（12）进行物价指数分析，将其作为12个因变量，探讨多种物价变动的共同作用。应用聚类分析方法还可以对企业的多个经济指标进行统一的等级划分，找寻企业生产体系当中相似性比较高的产品，从而进行产品的精简与组合，这些由企业内部进行的聚合统一管理，可以提高全行业的生产效率与管理效率，提高企业产品价格和某些综合指针的判断科学程度，根据每个因子背后代表的相应荷载意义，进行简单结构调整，从而全面提高企业生产积极评价的有效性[2]。
　　结论
　　综上所述，多元回归统计分析方法在现代企业经济管理当中有着非常广泛的应用，可以显著提高企業数字管理的精准化程度。从本文的分析可知，研究多元回归分析方法，有利于我们从发展的角度看待目前企业数据管理技术的升级，因而我们要加强系统性研究，分析目前每一个领域适用的多元统计回归管理方法，从而全面提高企业数据管理的科学性。
　　参考文献
　　[1]王人杰.浅析统计分析的方法及其在企业经济管理中应用[J].商场现代化，2018（18）：106-107.
　　[2]贾莉.浅谈统计分析方法在企业人力资源管理中的应用[J].商场现代化，2016（30）：93-94.
　　[3]王冬美.多元统计分析方法在企业应聘员工甄选中的综合应用[J].商场现代化，2009（05）：296.
　　作者简介：
　　陈方圆（1989-1），女，湖北人，汉族，本科学历，研究方向：企业管理。