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出版者:Houghton Mifflin Company

作者:A. Parasuraman

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2003-07-24

價格:USD 136.36

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780618393282

叢書系列:

圖書標籤:

• 市場調研
• 營銷學
• 網絡資源
• 數據分析
• 定量研究
• 定性研究
• 消費者行為
• 市場營銷
• 研究方法
• 商業研究

好的，這是一份關於一本名為《市場調研與網絡數據分析實戰指南》的圖書簡介，內容詳盡，旨在涵蓋市場調研的各個方麵，但絕不涉及您提到的特定書籍內容： --- 圖書簡介：《市場調研與網絡數據分析實戰指南》 洞悉市場脈搏，驅動商業決策的深度指南 在當今快速變化、數據驅動的商業環境中，準確的市場洞察力已不再是可選項，而是企業生存與發展的核心競爭力。《市場調研與網絡數據分析實戰指南》是一本專為市場營銷人員、商業分析師、企業決策者以及渴望掌握前沿調研技能的專業人士量身打造的權威著作。本書係統地梳理瞭傳統市場調研的嚴謹方法論，並深度融閤瞭互聯網時代海量數據的抓取、清洗、處理與可視化技術，旨在提供一套完整、可操作的市場研究知識體係。 本書結構嚴謹，內容覆蓋麵廣，從研究的起點——問題的界定，到研究的終點——報告的撰寫與決策建議，步步深入，確保讀者能夠構建起紮實的理論基礎，並能迅速應用於實際工作場景中。 --- 第一部分：市場調研的理論基石與研究設計（The Foundations of Market Research） 本部分奠定瞭市場調研的學科基礎，強調瞭研究思維的重要性。 第一章：理解市場調研的本質與角色定位 本章首先闡述瞭市場調研在現代商業決策製定中的戰略地位，區分瞭信息、數據與洞察之間的層級關係。深入探討瞭研究的倫理規範、保密原則，以及如何將業務問題有效地轉化為可操作的研究問題。我們將通過多個商業案例，解析成功與失敗的研究項目在初期規劃上的差異。 第二章：研究設計的框架構建 研究設計是整個調研項目的藍圖。本章詳細介紹瞭探索性研究、描述性研究和因果關係研究（實驗設計）這三大類研究類型的適用場景、優缺點及實施步驟。重點講解瞭如何選擇閤適的研究設計來應對不同的管理需求，例如：新産品概念測試、客戶滿意度追蹤、市場潛力評估等。 第三章：抽樣的藝術與科學 精確的樣本是有效結論的前提。本章全麵覆蓋瞭概率抽樣（簡單隨機、係統、分層、整群）和非概率抽樣（方便、判斷、配額、滾雪球）的技術細節。讀者將學習如何根據研究目標、總體特徵和資源限製，科學地計算所需樣本量，並評估抽樣誤差，確保樣本的代錶性。 --- 第二部分：數據采集的傳統與創新路徑（Data Collection Methodologies） 本部分是本書的核心，詳細介紹瞭如何獲取高質量的一手數據和二手數據。 第四章：二手數據源的深度挖掘與評估 在開始一手數據采集之前，高效利用現有信息至關重要。本章指導讀者如何係統地檢索、篩選和評估政府統計數據、行業報告、學術文獻以及內部CRM數據。特彆關注數據的時效性、可靠性和相關性的交叉驗證方法。 第五章：定性研究的深度洞察力（Qualitative Techniques） 定性研究旨在理解“為什麼”。本章細緻講解瞭焦點小組（Focus Group）的組織與引導技巧、深度訪談（In-depth Interview, IDI）的提問藝術，以及觀察法（Observation）的應用場景。通過實際腳本分析，教會讀者如何從非結構化訪談中提煉齣深層次的動機和情感反饋。 第六章：定量研究的嚴謹實施（Quantitative Data Collection） 定量研究是衡量“多少”的關鍵。本章重點分析瞭問捲設計的科學流程：從測量尺度的選擇（如李剋特量錶、語義差異量錶）到題項的構建、順序的安排以及預測試的重要性。同時，對比瞭麵訪、電話、郵寄和在綫調查的優劣及實施控製要點。 --- 第三部分：新興網絡數據源的整閤與分析（Harnessing Digital Data Streams） 麵對海量、非結構化的網絡信息，本部分提供瞭實用的工具箱和分析框架。 第七章：網絡數據采集的基礎與倫理考量 本章探討瞭如何閤法、閤規地從社交媒體平颱、電子商務網站、論壇和評論區抓取數據。重點講解瞭網絡爬蟲（Web Scraping）的基本原理和常用工具的介紹（側重於概念理解而非具體代碼實現），並強調瞭數據隱私和用戶協議遵守的極端重要性。 第八章：社交媒體聆聽與情感分析（Social Listening & Sentiment Analysis） 社交媒體是民意最直接的晴雨錶。本章聚焦於如何利用關鍵詞、話題標簽和用戶畫像來構建監測體係。深入介紹情感分析的分類體係（積極、消極、中性）以及如何處理諷刺、雙重否定等復雜語言現象，以確保情緒判讀的準確性。 第九章：網絡文本數據的預處理與主題建模 原始的網絡文本數據是“髒數據”。本章教授讀者進行文本清洗的必要步驟，包括去除停用詞、詞形還原、詞乾提取等。隨後，引入瞭主題建模（Topic Modeling）的基本概念，如潛在狄利剋雷分配（LDA），指導讀者如何從數百萬條評論中自動識彆齣潛在的市場關注點和用戶痛點。 --- 第四部分：數據分析、解釋與報告呈現（Analysis, Interpretation, and Reporting） 數據本身的價值需要通過有效的分析和溝通纔能實現。 第十章：描述性統計與推論性統計在調研中的應用 本章迴顧並強化瞭基礎統計工具的應用，包括均值、中位數、標準差、頻率分布等。更重要的是，詳細闡述瞭推論性統計（如T檢驗、方差分析ANOVA、相關分析和迴歸分析）在市場調研中的實際作用，例如：分析不同市場細分群體的差異，或預測銷量影響因素。 第十一章：多變量分析的高級應用 為瞭挖掘更深層次的關係，本章介紹瞭更復雜的分析技術，如因子分析（Factor Analysis）用於簡化復雜的變量結構，聚類分析（Cluster Analysis）用於識彆自然形成的客戶細分群體，以及交叉製錶分析（Crosstabulation）的應用場景。 第十二章：研究結果的轉化與高影響力報告撰寫 研究的最終價值體現在決策行動上。本章強調“講故事”的能力，而非簡單羅列數據。指導讀者如何構建清晰的執行摘要（Executive Summary），設計信息圖錶（Infographics），並撰寫齣具有說服力、直接指嚮商業行動的建議書。本章還討論瞭如何嚮不同的利益相關者（高管層、運營團隊、産品開發部）定製化報告內容。 --- 結語：持續學習與適應性調研 市場環境永無止境地變化，本書最後強調瞭市場調研人員必須保持終身學習的態度，持續關注新技術、新方法論（如AI輔助分析、大數據集成）的齣現，確保調研能力與時俱進，真正成為企業戰略決策的可靠“情報官”。 --- 目標讀者： 市場營銷經理、品牌戰略師、商業分析師、數據科學傢（欲瞭解商業應用）、高校市場營銷與統計學專業學生。 本書特色： 理論深度與實操廣度並重，係統性強，兼顧傳統調研的嚴謹性和網絡數據的實時性，提供瞭一套完整的、適應未來需求的市場調研方法論框架。

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