Basic Marketing Research Using Microsoft Excel Data Analysis (2nd Edition) pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Alvin C Burns

出品人:

頁數:544

译者:

出版時間:2007-12-23

價格:USD 147.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780132059589

叢書系列:

圖書標籤:

• 市場營銷研究
• Excel數據分析
• 數據分析
• 統計學
• 商業研究
• 市場調研
• 數據處理
• 第二版
• 教學
• 方法論

市場調研基礎與數據驅動決策：洞察消費者行為與市場趨勢 本書旨在為讀者提供一個全麵而實用的市場調研框架，重點關注如何係統地收集、分析和解讀市場數據，從而為商業決策提供堅實的數據支持。本書內容涵蓋市場調研的完整流程，從明確研究問題到最終報告的撰寫，並強調應用現代統計工具和分析方法來挖掘數據背後的商業洞察。 第一部分：市場調研的基石與規劃 本部分奠定瞭市場調研的理論基礎，並指導讀者如何高效地規劃研究項目。 第一章：市場調研的戰略價值與流程概述 本章深入探討瞭市場調研在現代商業環境中的核心地位。我們將分析市場調研如何幫助企業識彆市場機會、評估競爭態勢、理解客戶需求，並最終降低決策風險。本章詳細梳理瞭標準化的市場調研流程，包括：研究問題的界定、研究設計、數據收集方法的選擇、數據分析與報告撰寫。重點強調瞭將研究發現轉化為可執行商業策略的重要性。 第二章：界定研究問題與製定研究目標 成功的市場調研始於清晰界定的問題。本章指導讀者如何將模糊的商業難題轉化為可測量的、具體的調研問題。我們將學習如何進行初步的探索性研究（如文獻迴顧和專傢訪談），以確定研究範圍。同時，本章教授如何構建層次清晰、邏輯嚴謹的研究目標，確保後續的數據收集和分析工作能夠精準地指嚮核心商業需求。 第三章：研究設計：探索性、描述性與因果性研究 研究設計是指導整個調研項目的藍圖。本章將詳細闡述三種主要的研究範式： 1. 探索性研究（Exploratory Research）：側重於形成假設和深入理解問題的背景，介紹定性研究方法如焦點小組和深度訪談的應用。 2. 描述性研究（Descriptive Research）：旨在描述市場特徵，重點介紹抽樣方法和調查問捲的設計原則。 3. 因果性研究（Causal Research）：探討變量間的關係，詳細介紹實驗設計（如A/B測試）的構建與執行，以確定因果關係。 第四章：測量與量錶設計：構建可靠的問捲 有效的數據依賴於準確的測量。本章聚焦於構建測量工具，特彆是問捲的設計藝術。我們將探討測量的基本屬性——信度（Reliability）和效度（Validity）。內容覆蓋不同類型的量錶，如李剋特量錶（Likert Scale）、語義差異量錶（Semantic Differential Scale）和排名量錶，並教授如何避免常見的測量偏差，確保數據的質量和一緻性。 第二部分：數據收集方法與實踐 本部分將帶領讀者走齣理論，實踐如何在真實世界中高效、閤規地收集高質量的市場數據。 第五章：抽樣理論與實踐 抽樣是使調研結果能夠代錶總體市場的關鍵步驟。本章詳盡解釋瞭概率抽樣（如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣）和非概率抽樣（如方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣）的原理、優缺點及適用場景。讀者將學習如何計算所需的樣本量，並理解抽樣誤差對研究結論的潛在影響。 第六章：一手數據收集：調查研究的實施 一手數據（Primary Data）的收集是市場調研的核心活動。本章側重於通過問捲調查收集數據的方法。內容包括：在綫調查平颱的選擇與管理、電話訪問的技巧、現場訪問的質量控製。重點討論如何設計齣結構清晰、無偏見的調查流程，以最大化受訪者的參與度和數據的真實性。 第七章：二手數據與信息源管理 在進行任何新的數據收集之前，充分利用現有信息至關重要。本章指導讀者如何係統地搜集、評估和整閤二手數據（Secondary Data）。我們將探討公開的政府統計數據、行業報告、學術數據庫以及內部客戶關係管理（CRM）係統中的數據。評估二手數據來源的可靠性、時效性和適用性是本章的重點。 第八章：定性研究：深入理解動機與情感 雖然定量數據提供“多少”和“什麼”，但定性研究揭示“為什麼”。本章專注於深入理解消費者的潛在動機、態度和行為驅動因素。詳細介紹焦點小組（Focus Group）的組織、主持技巧，以及深度訪談（In-Depth Interview, IDI）的提問藝術。本章還簡要介紹內容分析法（Content Analysis）在處理文字和圖像數據方麵的應用。 第三部分：數據分析與洞察提取 本部分是本書的實踐核心，專注於將原始數據轉化為具有戰略意義的商業洞察。 第九章：數據準備與描述性統計分析 原始數據必須經過清理和轉換纔能用於分析。本章詳細講解數據清洗的步驟，包括處理缺失值、異常值和數據編碼。隨後，我們轉嚮描述性統計，利用頻率分布、集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散趨勢（標準差、範圍）來概括數據集的基本特徵，為後續的推斷性統計打下基礎。 第十至十三章：推斷性統計與高級分析技術（著重於邏輯框架而非特定軟件操作） 本部分聚焦於如何利用統計推斷來驗證研究假設，並探索變量間的關係。 第十章：假設檢驗基礎與T檢驗/方差分析（ANOVA）：介紹統計顯著性的概念，並學習如何使用T檢驗比較兩組均值差異，以及如何使用ANOVA來分析三個或更多組彆間的差異，例如比較不同廣告活動對購買意願的影響。 第十一章：關聯性分析：相關與迴歸：探討變量間相互關聯的強度和方嚮。詳細介紹皮爾遜相關係數（Pearson Correlation）和斯皮爾曼等級相關係數（Spearman’s Rho）。隨後，重點介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型，用以預測一個因變量（如銷售額）如何受多個自變量（如價格、促銷力度）的影響。 第十二章：分類數據分析：卡方檢驗與交叉錶：處理分類變量（如性彆、購買頻率）間的關係。學習如何構建和解讀交叉錶（Contingency Tables），並應用卡方檢驗（Chi-Square Test）來判斷分類變量之間是否存在統計學上的關聯。 第十三章：因子分析與聚類分析：數據簡化與市場細分：介紹探索性因子分析（Factor Analysis）如何從大量變量中提取潛在的構建維度（例如，識彆影響品牌忠誠度的核心驅動因素）。同時，詳細闡述聚類分析（Cluster Analysis）在市場細分中的應用，指導讀者根據消費者的行為和態度特徵將市場劃分為具有同質性的群體。 第四部分：報告撰寫與研究倫理 調研的價值最終體現在其能否被有效地溝通和應用。 第十四章：市場調研報告的構建與可視化 一份優秀的調研報告必須清晰、簡潔且具有說服力。本章指導讀者如何構建一份專業的調研報告，包括執行摘要、研究方法迴顧、關鍵發現、結論和建議。重點教授如何選擇恰當的可視化工具（如條形圖、餅圖、散點圖）來有效傳達統計結果，確保非專業讀者也能理解核心洞察。 第十五章：倫理考量與研究的未來方嚮 本章討論市場調研活動中必須遵守的倫理規範，包括保護受訪者隱私、確保數據匿名性、以及避免研究偏見。最後，展望市場調研領域的最新趨勢，如社交媒體數據挖掘、大數據分析對傳統調研方法的挑戰與融閤，幫助讀者保持對行業前沿的敏感性。

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