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8种市场调研中的数据分析方法你知道几个?

※发布时间:2020-10-28 1:51:29   ※发布作者:habao   ※出自何处: 

  所谓市场调研就是对某一目标,收集、整理、分析有关信息,通过对数据或信息的分析,得到相应结论,从而为企业决策提供参考,实现企业利益最大化。

  今天SPSSAU就来介绍8种市场调研中常用的数据统计分析方法,以及如何在SPSSAU使用这些方法。

  无论是哪种领域的统计分析,频数分析都是最常用的方法。在市场调研中,频数分析也是最基础、使用最广泛的方法。一般可用来统计分析样本基本信息,统计比例,如消费者的基本信息,对产品的基本态度,是否愿意购买产品等。

  用图表展示能够更加清晰对比各项比例,SPSSAU频数分析默认提供饼图、圆环图、柱状图、条形图可选择。

  描述分析适用于分析对比定量数据。例如对比各维度均值,了解在哪些方面得分较高,哪些方面得分较低,找出优势项或短板项,从而制定出有针对性的改善方案。可用于分析产品满意度、用户需求等。

  IPA分析,又叫重要性表现程度分析法。是通过绘制散点图,对比不同项目或维度的重要度和服务表现,从而直观的识别出优势项、劣势项。适用于服务质量、满意度分析、产品竞争力分析等。

  几个方法一般只是初步描述研究结果,想要更深入的探究分析项之间的差异性则要进行差异分析。例如探究不同背景的消费者在“认知”,“态度”,“行为”,“原因”上的差异;是大学生还是工薪族更加喜欢我的产品?不同学历的消费者对于产品的需求有没有差异等等。

  其实核心的区别在于:数据类型不一样。如果是定类和定类,此时应该使用卡方分析;如果是定类和定量,此时应该使用方差或者t 检验。

  方差和T检验的区别在于,对于T检验的X来讲,其只能为2个类别比如男和女。如果X为3个类别比如本科以下,本科,本科以上;此时只能使用方差分析。

  帕累托图,是“二八原则”的图形化体现。在数据分析中二八原则可以理解为:80%的结果是由20%的因素产生的。

  实际应用场景中,帕累托图可以用来评估产品、划分客户、员工管理等,找出找出导致前累积80%的项,并且重点关注和分析。

  SPSSAU有两处提供了帕累托图分析,一般可用【可视化-帕累托图】;如果是多选题则使用【问卷研究-多选题】默认会生成帕累托图。

  通过聚类分析,我们可以找到一类人群的综合特征,并按照其特征细分成不同人群。相比用单一分类标准,聚类分析可以综合多个指标结果,得到更加合理的类别。

  不同行为的客户有不同价值,比如可选择消费次数、购买量、顾客满意度、忠诚度等指标,对不同价值的客户进行分类。

  对应分析,是把一个交叉表结果通过图形的方式展现出来,用以表达不同的变量之间以及不同类别之间的关系。

  第二,考察变量间的关系:离原点越远,意味着该点对于‘关系幅度’的表达越强,即说明该点越能体现出‘关系’;

  第三,在相同区域点与点之间靠得越近,意味着它们之间关联关系越强;点与点之间靠得越远,意味着它们之间关联关系越弱。

  回归分析是确定两种或两种以上变量间影响关系的方法。在市场调研中,回归分析可以用来探究销售量、顾客满意度的影响因素、预测销售量等。

  回归分析中,最简单也最常用的就是线性回归,可在SPSSAU【通用方法-线性回归】中使用。

  当因变量为定类数据,比如研究消费者对于酒精饮料和非酒精饮料的选择偏好及影响因素时,可以使用SPSSAU进阶方法里的二元logit回归。

  如果是时间序列数据,可以使用【计量经济-ARIMA预测】来预测未来预期销售量,SPSSAU默认自动找出最佳模型输出预测结果。杨得志之子南阳事件

  

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