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出版者:广东经济出版社有限公司

作者:张文双

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2013-2

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787545418040

丛书系列:

图书标签:

数据分析
市场研究
统计
市场营销
营销
SPSS
研究
市场研究中的统计分析方法基础篇
市场研究
统计分析
数据分析
SPSS
问卷调查
回归分析
方差分析
假设检验
定量研究
营销分析

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具体描述

本书从实用角度出发,对市场研究中常用的各种统计分析方法,直观、通俗地介绍其基本原理以及有关的概念,对复杂的计算过程以通用的计算机软件SPSS来进行演示,而对输出结果则紧贴数据分析实践作详细的解释说明,以便稍具统计基础知识的读者就能顺利地掌握这些方法,将其有效

好的，这是一本关于市场研究中统计分析方法的图书的简介，旨在详细介绍其核心内容，同时避免提及您指定的书名及其具体内容： --- 《数据驱动的市场洞察：现代商业环境下的统计决策指南》图书简介在当今这个信息爆炸、竞争日益激烈的商业环境中，企业能否有效利用数据来指导战略决策，已成为衡量其生存能力与增长潜力的关键指标。本书《数据驱动的市场洞察：现代商业环境下的统计决策指南》并非一本枯燥的数学公式汇编，而是一部面向市场营销专业人士、商业分析师以及希望提升决策科学性的管理者的实用手册。它系统性地阐述了如何将复杂的市场数据转化为清晰、可执行的商业智能。本书的核心目标是弥合理论统计学与实际市场应用之间的鸿沟。我们深知，许多从业者在面对原始数据时感到无从下手，或者虽然能够运行软件工具，却无法准确解读结果的商业含义。因此，本书结构的设计遵循了“问题驱动—方法选择—实践操作—结果解读”的逻辑链条，确保读者在学习统计工具的同时，始终聚焦于解决实际的市场问题。第一部分：市场数据基础与研究设计在深入探讨具体分析技术之前，本书首先为读者打下了坚实的理论基础。第一章：商业智能的基石——数据与信息本章探讨了市场研究的本质，区分了描述性数据和推断性数据。我们详细解析了不同类型市场数据的获取渠道（一手调研、二手数据、社交媒体抓取等）及其质量评估标准。特别地，我们强调了“数据偏差”的概念，讲解了如何设计无偏的抽样方案，确保后续分析的有效性。例如，如何使用随机抽样、分层抽样来代表目标消费群体，以及在网络调查中如何识别和应对“便利性偏差”。第二章：研究设计的科学性有效的分析始于严谨的设计。本章着重介绍了实验设计在市场研究中的应用，特别是A/B测试（或多变量测试）的结构与实施。我们不仅讨论了实验组与对照组的划分，还详细分析了如何控制混淆变量（Confounding Variables），以确保观察到的效应确实是营销干预（如广告投放、价格变动）的结果。此外，对因果推断的初步探讨，为后续更复杂的模型奠定了基础。第二部分：描述性统计与数据可视化在处理大规模数据集时，首要任务是对数据进行有效“提炼”。第三章：数据的初探与整理本章聚焦于数据清洗和初步的描述性统计。我们将详细讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其在不同数据分布下的适用性。此外，对离散程度的量化（标准差、方差、四分位数）被视为衡量市场波动性的关键指标。我们还会介绍如何使用箱线图（Box Plot）直观地识别异常值（Outliers），并提供处理这些异常值的实用策略，避免它们对后续推断造成扭曲。第四章：有效的市场数据可视化视觉传达是市场洞察力的核心。本章超越了基础的柱状图和饼图，深入探讨了如何利用高级图表来揭示隐藏的模式。例如，如何使用热力图（Heatmap）展示不同时间段和客户群体的购买强度；如何应用散点图矩阵（Scatter Plot Matrix）来初步考察多个变量之间的关系。重点将放在“讲故事”的可视化上，即如何设计图表以引导观察者得出正确的商业结论。第三部分：推断性统计与假设检验市场研究的价值在于从样本推断总体，这要求我们掌握严格的假设检验方法。第五章：概率论与统计推断的桥梁本章重温了统计学中关于抽样分布和中心极限定理的核心概念，这些是进行推断的理论前提。我们详细解释了置信区间（Confidence Intervals）的概念，并演示了如何在实际的客户满意度调查中，精确计算出95%的信心水平下，真实满意度波动的范围，而不是仅仅给出一个点估计值。第六章：差异性检验的实际应用当需要比较不同市场群体（如不同年龄段、不同地区）的行为差异时，差异性检验是关键工具。本章详尽介绍了t检验（T-Tests）和方差分析（ANOVA）的原理和应用场景。例如，使用单因素方差分析来检验三种不同的广告文案在点击率上是否存在显著差异；使用独立样本t检验来比较新老客户群体的平均消费金额是否存在统计学上的区别。本书将强调在应用这些检验前，对数据正态性和方差齐性的前提条件检查。第四部分：探究变量间的关系与预测建模本书的高潮部分在于如何利用统计模型来理解复杂变量之间的相互作用并进行未来预测。第七章：相关性与线性回归——理解驱动因素本章是关于理解市场影响力的核心章节。我们首先区分了相关性与因果性，然后系统介绍了简单线性回归和多元线性回归。在多元回归的讲解中，我们将重点放在模型拟合度（R-squared）、回归系数的解释，以及如何进行多重共线性诊断。实践案例将围绕“什么因素最能驱动客户终身价值（CLV）”展开，通过回归模型量化每个因素的贡献度。第八章：分类数据分析与逻辑回归许多市场结果是二元的或分类的（如购买/未购买、客户流失/留存）。本章专注于逻辑回归（Logistic Regression），这是分析这类因果关系的首选工具。我们将深入讲解Odds Ratio（优势比）的解读，这对于理解某个营销活动将购买概率提高多少倍至关重要。此外，本章还会涉及卡方检验（Chi-Square Test）在分析分类变量关联性方面的应用。第九章：客户细分与聚类分析精准营销依赖于对细分群体的深入理解。本章介绍了无监督学习方法中的经典工具——K-均值聚类（K-Means Clustering）和层次聚类（Hierarchical Clustering）。本书侧重于如何根据消费者行为数据（如购买频率、浏览深度）客观地划分出具有内在相似性的客户群体，并教授读者如何为这些新形成的细分市场创建“画像”和定制化的营销策略。第十章：时间序列分析与市场趋势预测对于关注销售预测、库存管理和季节性波动的企业而言，时间序列分析必不可少。本章介绍了如何识别时间序列数据中的趋势、季节性和周期性。我们将介绍移动平均法、平滑法以及更先进的ARIMA模型，指导读者如何构建稳健的模型来预测未来数个季度的市场需求，并量化预测的不确定性。结语：从分析到行动的闭环本书最后部分强调了统计分析的最终价值在于驱动商业行动。我们提供了将复杂的统计报告转化为高层管理层易于理解的“行动摘要”的框架，确保数据驱动的洞察能够有效地嵌入到日常的运营和战略制定流程中，真正实现数据资产的最大化利用。 ---

作者简介

目录信息

第一章导论
第一节统计分析概述
一、统计分析是定量研究人员的三大基本功之一
二、什么是统计分析
三、统计学：让人又爱又恨的学问
四、是科学，还是艺术
第二节统计分析的方法体系
一、统计分析方法的分支
二、数据归纳的方法体系
三、差异分析的方法体系
四、关联分析的方法体系
第三节统计分析的误区
一、统计分析的常见误区
二、如何避免陷入误区
第四节本书所涉及的统计软件
一、本书选用统计软件的原则
二、本书所涉及的SPSS组件或模块
三、本书所涉及的其他统计软件
第二章数据描述、归纳与转换
第一节描述统计与数据测量水平的类型
一、描述统计与推断统计
二、数据测量水平的类型
第二节单个指标数据的归纳与描述
一、频数表
二、直方图和正态分布
三、集中趋势指标
四、离散程度指标
五、正态分布的概率密度曲线
六、分布类型与形状测量
七、SPSS操作
第三节多个指标数据的归纳与描述
一、交叉表
二、运用剖面指数分析交叉表
三、期望值—观察值分析
第四节数据转换
一、数据转换的目的与原则
二、标准化数据
三、创建虚拟变量
四、对数据进行分段处理
五、重新赋值
第三章抽样、误差与加权
第一节样本容量与抽样误差
一、抽样调查的概念与意义
二、抽样误差的概念
三、样本容量与抽样误差的关系
三、百分比的误差边际
四、以统计方法确定样本容量
第二节抽样方式与抽样误差
一、概率抽样与非概率抽样
二、概率抽样的方式与抽样误差
三、非概率抽样的方式与抽样误差
第三节市场研究中的非抽样误差
一、非抽样误差的种类
二、研究分析中对非抽样误差的识别
三、研究分析中对非抽样误差的处理
第四节信度与效度
一、信度和效度的概念
二、信度分析
三、效度分析
第五节数据加权
一、加权的概念与目的
二、加权的实际应用
三、涉及多特性指标的复杂加权
四、加权对分析结果影响的测算
第四章数据差异的检验——统计显著性检验
第一节统计检验概述
一、为什么要进行假设检验
二、统计显著性检验的基本思想
三、统计显著性检验的步骤
四、双尾检验和单尾检验
五、两类错误
六、统计显著性与差异大小的联系与区别
七、统计显著性检验的类型
第二节参数检验
一、单样本T检验
二、两个独立样本T检验
三、两个配对样本的均值T检验
四、怎样展示参数检验结果
第三节非参数检验
一、独立样本检验
二、配对样本检验
三、符号检验（Sign Test）
四、一维卡方检验
五、多重配对比较检验
第五章重要性测量的统计分析——相关与回归
第一节重要性测量概述
一、为什么要测量重要性
二、显性重要性与隐性重要性
三、隐性重要性的意义与由来
第二节相关分析
一、两个变量间的关系
二、Pearson相关系数
三、Spearman秩相关系数
四、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数的SPSS操作
五、用相关系数测量隐性重要性
第三节交叉表关联性的统计检验
一、交叉表中指标相互独立性的检验
二、类别尺度变量的列联系数
三、卡方检验的SPSS操作
第四节线性回归分析
一、一元线性回归
二、多元线性回归
三、模型拟合数据好坏的判别
四、分析自变量对因变量影响的指标
五、回归模型在重要性测量中的应用
六、多重共线性的检验
七、多元线性回归模型的假设条件及其检验
八、多元回归模型中自变量是类别变量时的处理
九、线性回归的SPSS操作
十、曲线拟合
第五节最优尺度回归
一、最优尺度回归的基本原理
二、最优尺度回归对输入数据的要求
三、最优尺度回归的SPSS操作
四、最优尺度回归在重要性测量中的应用
第六章数据降维——因子分析
第一节因子分析的基本原理和计算步骤
一、因子分析的目的
二、因子分析的基本思想
三、因子分析的数学模型及计算步骤
四、使用因子分析所需要注意的问题
五、因子分析的SPSS操作
第二节因子分析在市场研究中的应用
例3 护肤品牌形象
例4 中国城市分类
第七章对象分类——聚类分析
第一节聚类分析的用途
一、对消费者分类
二、对品牌分类
三、对城市分类：用于确定分层抽样的层次
第二节聚类方法
一、分层聚类法
二、K均值聚类法
三、使用聚类分析所需要注意的问题
聚类分析适用于哪些变量
聚类分析的数据需要标准化
聚类产生各类群在细分变量上没有差异怎么办
第三节运用因子分析和聚类分析细分市场
一、市场细分流程
二、需要语句的确定
三、应用例子牙膏市场细分
第一步问卷+输入数据
第二步因子分析
第三步聚类分析+剖面分析+描述市场结果
第四步分析市场之间的联系+对应分析
第四节运用因子分析和聚类分析对中国城市分类
一、分类方法与指标
二、分类结果
术语中英文对照表
参考文献
· · · · · · (收起)