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海量数据统计分析
海量数据统计分析海量数据统计分析：挖掘信息的宝藏随着科技的进步和互联网的发展，大数据已成为我们生活中无可或缺的一部分。
每天，我们都在不经意间产生大量的数据，这些数据蕴含着无限的价值。
因此，如何从这海量的数据中提取有用的信息，成为了一门重要的学科——数据统计分析。
数据统计分析是一种通过理论和方法解释、分析和描述数据的科学。
其目的是揭示数据背后的规律，从而为决策提供支持，并为企业和组织制定战略规划。
数据统计分析的重要性在于，它可以帮助我们更好地了解发展趋势、市场需求、用户偏好等关键信息，进而作出更准确、科学的预测和决策。
海量数据统计分析的应用广泛而深远。
首先，它在商业领域起到了决策支持的作用。
通过对海量数据的收集和分析，企业能够洞察消费者的行为模式、购买习惯、喜好等，进而制定更符合市场需求的营销策略。
例如，通过分析用户在电商平台上的浏览和购买数据，企业可以根据用户的需求调整产品定价、促销活动和库存配送，提高销售效率和利润。
其次，海量数据统计分析对于科学研究和医疗领域也具有重要意义。
在科学研究中，研究人员可以通过分析大规模的数据集，发现事物之间的相互关系和规律。
例如，在天文学领域，通过对天体观测数据的统计分析，科学家可以探索宇宙的起源和演化。
在医疗领域，大数据分析有助于诊断和治疗疾病。
通过分析大量的临床数据和基因组数据，医生可以为患者提供更加个性化、精准的治疗方案。
此外，海量数据统计分析在城市规划和交通管理等领域也发挥着重要作用。
通过对城市交通流量、人流和环境数据的分析，政府和相关部门可以科学规划城市发展，改善交通拥堵问题，提高城市的生活质量。
例如，通过分析城市交通数据，交通管理部门可以预测交通拥堵的热点区域和时间，进而采取相应的措施，减少交通事故和平均通行时间。
总的来说，海量数据统计分析是一门重要的学科，它可以帮助我们从海量数据中挖掘出有用的信息，为决策提供支持。
无论是商业、科学研究还是社会管理，都离不开数据统计分析的帮助。
企业统计知识点总结
企业统计知识点总结一、统计学的基本概念1.1 统计学的含义统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它是现代科学中不可或缺的一部分。
通过统计学方法，我们可以得出对事物本质和规律的认识，为一切工程技术、科学研究以及社会管理提供了精确的数据依据。
1.2 统计学的作用统计学的主要作用包括：概括数据、分析数据、推断总体、控制和监督、预测未来等。
在企业中，统计学可以帮助企业分析市场、竞争对手、客户需求等，为企业的决策提供数据支持。
1.3 统计学的基本概念在统计学中，有一些基本概念是至关重要的，包括总体、样本、抽样、参数、统计量等。
总体是指所研究对象的全部个体，样本是从总体中抽取的一部分个体，抽样是指从总体中取得样本的动作，参数是用来刻画总体的指标，统计量是用来刻画样本的指标。
二、数据的收集和整理2.1 数据的收集方法数据的收集方法有直接调查和间接调查两种。
直接调查是指直接向被调查对象询问并记录答案的方法，间接调查是指通过其他途径获取数据的方法。
2.2 数据的整理数据的整理包括数据的分类、数据的整理和数据的展示。
分类是将数据按照某种特定的方式进行划分，整理是将杂乱无章的数据按照某种规律进行排列，展示是指通过表格、图表等方式将整理好的数据直观地展现出来。
2.3 数据的质量在数据的收集和整理过程中，要注意保证数据的质量。
数据的质量包括数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
只有保证了数据的质量，才能得到正确的分析结果。
三、统计学的描述统计3.1 频数分布频数分布是一种描述数据分布的方法，它是指将一组数据按照一定的区间进行划分，并统计每个区间的频数。
通过频数分布，可以直观地了解数据的分布情况。
3.2 中心趋势的度量中心趋势的度量包括平均数、中位数和众数。
平均数是一组数据的加总除以数据个数，中位数是将一组数据按照大小排列后，处于中间位置的数值，众数是一组数据中出现最频繁的数值。
3.3 变异程度的度量变异程度的度量包括极差、方差和标准差。
统计师如何进行市场份额和市场增长分析
统计师如何进行市场份额和市场增长分析市场份额和市场增长分析对于企业来说具有重要的战略意义。
作为一名统计师，如何进行准确的市场份额和市场增长分析是我们的关键任务之一。
本文将介绍统计师进行市场份额和市场增长分析的步骤和方法。
市场份额分析是指通过对市场中各个竞争对手的销售数据进行比较，从而确定企业在整个市场中所占的比例。
在进行市场份额分析之前，我们需要收集相关的市场数据，包括竞争对手的销售额、企业自身的销售额以及整个市场的销售额等。
然后根据这些数据进行计算和分析。
首先，我们需要计算企业所占的市场份额。
市场份额的计算可以采用以下公式：企业销售额/整个市场销售额。
通过这个公式我们可以得出企业在整个市场中所占的比例。
例如，如果企业的销售额是1000万元，而整个市场的销售额为5000万元，则企业的市场份额为20%。
其次，我们还可以进行竞争对手之间市场份额的比较分析。
这可以通过计算每个竞争对手的市场份额，然后将其进行比较来完成。
通过对竞争对手市场份额的比较，我们可以清楚地了解到企业在整个市场中的竞争地位，从而可以为制定合适的市场战略提供重要的参考依据。
除了市场份额分析，市场增长分析也是统计师进行市场分析的重要环节。
市场增长分析主要是研究整个市场的规模和趋势，并分析其发展的主要驱动因素。
以下是进行市场增长分析的具体步骤和方法。
首先，我们需要确定市场的规模。
市场的规模可以通过市场的销售额或者销售数量来衡量。
通过对市场规模的准确估计，我们可以了解到市场的潜力和发展空间，从而为企业的市场战略制定提供重要的参考。
其次，我们需要分析市场的增长趋势。
市场的增长趋势是指市场在一定时间内的发展变化。
通过对市场增长趋势的分析，我们可以了解到市场的发展态势和未来的发展趋势，从而为企业的市场战略制定提供重要的参考。
此外，我们还可以通过研究市场的主要驱动因素来进行市场增长分析。
市场的增长通常受到多个因素的影响，如消费者需求、经济状况、竞争态势等。
如何利用统计学方法进行竞争分析
如何利用统计学方法进行竞争分析在当今竞争激烈的商业世界中，企业想要脱颖而出并取得成功，就必须深入了解竞争对手，准确评估自身在市场中的地位。
统计学方法作为一种强大的工具，可以帮助我们系统地收集、整理和分析数据，从而为竞争分析提供有价值的见解。
首先，数据收集是竞争分析的基础。
我们需要明确要研究的竞争对手以及需要收集的数据类型。
这可能包括竞争对手的市场份额、产品价格、销售额、客户满意度、广告投入、新产品推出频率等等。
这些数据可以通过市场调研公司的报告、行业协会的统计数据、公开的财务报表、在线评论和社交媒体等渠道获取。
在收集数据时，要确保数据的准确性和可靠性。
对于来源不明或质量可疑的数据，要谨慎使用或进行进一步的核实。
例如，如果我们从某个网站获取了关于竞争对手销售额的估计值，但该网站没有提供数据的来源和计算方法，那么这个数据的可信度就可能较低。
一旦收集到足够的数据，接下来就可以运用描述性统计方法来对数据进行初步的分析和总结。
常见的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
均值可以反映数据的平均水平，但容易受到极端值的影响。
比如，在分析竞争对手的产品价格时，如果有一家公司推出了一款高价的高端产品，可能会拉高整体的平均价格，这时中位数可能更能代表价格的一般水平。
中位数是将数据按大小排序后位于中间位置的数值，如果数据个数为奇数，中位数就是中间的那个数；如果数据个数为偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
众数则是数据中出现次数最多的数值，它可以帮助我们了解最常见的情况。
标准差和方差则用于衡量数据的离散程度。
较大的标准差或方差表示数据分布较为分散，说明竞争对手在某个方面的表现差异较大；较小的标准差或方差则表示数据相对集中，竞争对手的表现较为相似。
除了描述性统计，我们还可以使用推断性统计方法来得出更深入的结论。
例如，假设检验可以帮助我们判断竞争对手的某项指标是否与我们存在显著差异。
假设我们想比较自己公司和竞争对手的客户满意度得分。
数据分析中的统计学基础知识
数据分析中的统计学基础知识统计学在我们⽣活中其实运⽤⾯还挺⼴的，⽐如社会调查的结果分析都会运⽤到统计学的知识。
我们今天就来分享⼀下统计学的⼀些基础的知识。
⼤致⽽⾔，统计学由“描述统计”和“推论统计”两部分构成。
描述统计就是从取得的数据中抽取其特征的技术。
推论统计是将统计学与概率理论相结合。
对“⽆法整体把握的⼤的对象”或“还未发⽣⽽未来会发⽣的事情”进⾏推测。
⼀、描述统计1、平均值平均值就是⽤数据的合计除以数据的个数平均数还可以通过以下公式求得平均数=组值×相对频数的合计2 、⽅差偏差=数据的数值-平均值⽅差=[（偏差的平⽅）的合计]/（数据数）公式：3、标准差标准差=⽅差的均⽅根标准差反映组内个体间的离散程度（波动率）。
标准差的含义在统计学中很重要！标准差越⼤，数据的离散程度越⼤，波动越⼤。
标准差是数据特殊性特殊性额的评价基准±1倍标准差以内包含约70%数据⼀组数据中某个数据的偏差在±1倍标准差左右，可以说这是“平常的数据”±2倍标准差以外包含约5%的数据如果在±2倍标准差以外，则可以说是“特殊的数据”4、正态分布概率密度函数连续型随机变量的概率密度函数是⼀个描述这个随机变量的输出值在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
⽽随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。
正态分布若随机变量X服从⼀个数学期望为µ、标准⽅差为σ2的⾼斯分布，记为：X∼N(µ,σ2)，则其概率密度函数为正态分布的期望值µ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。
因其曲线呈钟形，因此⼈们⼜常常称之为钟形曲线。
我们通常所说的标准正态分布是µ = 0,σ = 1的正态分布。
正态分布的特性：1）正态分布的95%命中区间是(µ-1.96σ,µ+1.96σ)2）变量X服从平均值为µ，标准差为σ，可以利⽤公式将其变换为标准正态分布Z=(X-µ)/ σ3）变量X服从平均值为µ，标准差为σ的正态分布时，95%的预测命中区间为解不等式-1.96≤（X-µ）/ σ≤+1.96 所得的范围5、假设检验母群体服从正态分布时，可以通过假设总体参数，来检验观测值是否落在95%的命中区间内。
(完整版)数据分析师笔试题目
网易数据分析专员笔试题目一、基础题1、中国现在有多少亿网民？2、百度花多少亿美元收购了91无线？3、app store排名的规则和影响因素4、豆瓣fm推荐算法5、列举5个数据分析的博客或网站二、计算题1、关于简单移动平均和加权移动平均计算2、两行数计算相关系数。
（2位小数，还不让用计算器，反正我没算）3、计算三个距离，欧几里德，曼哈顿，闵可夫斯基距离三、简答题1、离散的指标，优缺点2、插补缺失值方法，优缺点及适用环境3、数据仓库解决方案，优缺点4、分类算法，优缺点5、协同推荐系统和基于聚类系统的区别四、分析题关于网易邮箱用户流失的定义，挑选指标。
然后要构建一个预警模型。
五、算法题记不得了，没做。
反正是决策树和神经网络相关。
1、你处理过的最大的数据量？你是如何处理他们的？处理的结果。
2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目？你是如何对其结果进行衡量的？3、什么是：提升值、关键绩效指标、强壮性、模型按合度、实验设计、2/8原则？4、什么是：协同过滤、n-grams, map reduce、余弦距离？5、如何让一个网络爬虫速度更快、抽取更好的信息以及更好总结数据从而得到一干净的数据库？6、如何设计一个解决抄袭的方案？7、如何检验一个个人支付账户都多个人使用？8、点击流数据应该是实时处理？为什么？哪部分应该实时处理？9、你认为哪个更好：是好的数据还是好模型？同时你是如何定义“好”？存在所有情况下通用的模型吗？有你没有知道一些模型的定义并不是那么好？10、什么是概率合并（AKA模糊融合）？使用SQL处理还是其它语言方便？对于处理半结构化的数据你会选择使用哪种语言？11、你是如何处理缺少数据的？你推荐使用什么样的处理技术？12、你最喜欢的编程语言是什么？为什么？13、对于你喜欢的统计软件告诉你喜欢的与不喜欢的3个理由。
14、SAS, R, Python, Perl语言的区别是？15、什么是大数据的诅咒？16、你参与过数据库与数据模型的设计吗？17、你是否参与过仪表盘的设计及指标选择？你对于商业智能和报表工具有什么想法？18、你喜欢TD数据库的什么特征？19、如何你打算发100万的营销活动邮件。
(完整word版)数据分析笔试题分析(word文档良心出品)
从互联网巨头数据挖掘类招聘笔试题目看我们还差多少知识1 从阿里数据分析师笔试看职业要求以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。
一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？异常值（Outlier）是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。
在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。
Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。
未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。
点评：考察的内容是统计学基础功底。
二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。
聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。
聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical taxonomy)。
聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析计算方法主要有：层次的方法（hierarchical method）、划分方法（partitioning method）、基于密度的方法（density-based method）、基于网格的方法（grid-based method）、基于模型的方法（model-based method）等。
其中，前两种算法是利用统计学定义的距离进行度量。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
统计学在市场竞争分析中的作用
统计学在市场竞争分析中的作用统计学是研究数据收集、数据分析和推断的科学，其在市场竞争分析中发挥着重要的作用。
在当今的商业环境中，了解市场竞争趋势和消费者行为对企业的成功至关重要。
统计学提供了一种系统化的方法来处理和解释大量的市场数据，帮助企业做出正确的决策和优化市场策略。
本文将探讨统计学在市场竞争分析中的具体应用和价值。
一、市场调研数据的收集和整理市场调研是了解市场需求和竞争情况的重要手段之一。
统计学为市场调研提供了数据收集和整理的方法和工具。
通过统计学的调查问卷设计和抽样方法，可以收集到大量的市场数据，包括消费者偏好、购买习惯、产品特征等信息。
这些数据可以帮助企业了解市场的规模、结构和趋势，从而为企业的产品定位和市场定位提供决策依据。
二、市场段位分析和目标群体确认市场竞争激烈，企业需要通过市场段位分析找到自身的竞争位置，并明确目标群体。
统计学通过聚类分析和因子分析等方法，基于市场调研数据，将消费者划分为不同的细分市场，并分析不同细分市场的特征和需求。
企业可以根据统计学的分析结果，确定自身的市场定位，并针对目标群体制定相应的市场策略。
三、市场需求预测和销售预测市场需求预测和销售预测对企业的发展至关重要。
统计学通过时间序列分析、回归分析和对比分析等方法，可以对市场需求和销售进行预测。
通过统计学的分析，企业可以了解市场的需求变化趋势和销售额的潜力，提前做好相关准备，更好地满足市场需求，提高市场竞争力。
四、竞争对手分析和定价策略制定了解竞争对手的市场策略和定价策略对企业制定自身的策略至关重要。
统计学可以通过市场数据的分析，帮助企业识别竞争对手并了解其策略和定价模式。
通过对竞争对手的数据进行统计学的分析，企业可以评估竞争对手的实力和市场占有率，以此来制定自身的定价策略和市场策略。
五、市场推广效果评估和效果优化有效的市场推广活动对企业的发展至关重要。
统计学能够通过对市场推广数据的分析，对市场推广活动的效果进行评估和优化。
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数据挖掘：
以记录用户实际发生的行为 为信息主要获取方式； 信息来源以用户长期用户行
信息
U&A Segmentation
定义市场研究
数据挖掘：
以发现问题为主； 主要应用是自身产品研究
为监测为主；
目录
What ：Marketing Research 是什么？
Marketing Research 定义 Marketing Research 与营销的关系 Marketing Research 本质 Marketing Research 的角度看CE的几种方法
目录
What ：Marketing Research 是什么？
Marketing Research 定义 Marketing Research 与营销的关系 Marketing Research 本质 Marketing Research 的角度看CE的几种方法
Why ：为什么进行Marketing Research ？ How : 如何进行Marketing Research ？
简介实际操作的基本原则，提高日常操作的效率与效果！
序：市场
人群
购买力
市场
需求
有效市场是由一群对某一产品/服务有兴趣、有收入和有通路的潜在客户所组成
序：营销的本质
根据顾客 的需要确定：
生产/提供 特定的： 将：
产品/服务
产品/服务
产品/服务
有效地提供
给目标消费者
序：营销的起点&终点：用户需求
优化顾客关系/ 员工关系 根据理解开发更 好的品牌 理解人们的需求 和价值取向
理解 信息
信息
定义市场研究
What (4) :Marketing Research角度看CE的相关方法
信息获取： Marketing Research：
以访问为信息主要获取方式 信息来源以用户回忆为主；
独特
系统科学深入的消费者研究方法 数据挖掘 (Data Mining )
信息理解&应用： Marketing Research：
定量研究 定性研究
连续性研究
零售网点研究 媒介监测研究 消费者跟踪研究
市场研究的分类- 定性&定量对比（1）
简而言之
定性 什么？ 为什么？ 怎么样？ SOFT
定量
有多少？ 主要特征是什么？ 将来怎么样？ HARD
How：市场研究的分类-定性&定量对比（2） 定
定
性
量
研究内容
支持体
定性大纲设计基本原则：Case Study
Lifestyle attitude Category/product attitude and usage U&A Brand awareness and usage Brand image
Brand image
Product/brand concept Product/packaging test/evaluation Adv./Concept Test Advertising evaluation
常用的抽样方法？
定性研究 →不是随机抽样所涵盖的范畴 →需注意其样本有足够的代表性
定量研究
→入户访问：分层系统抽样 →街头访问：配额抽样，但不具 备理论上的抽样条件
→预约面访：视具体情况而定， 关键是是否取得比较完整的抽 样框
备注：对于抽样统计学原理，有兴趣的可以TinaFu联系，在此不做详述。
抽样基本原则（2 ）
样本量的选取：
从理论上讲，样本数越大，抽样误差越小，结果的代表性越好。 但是，同时考虑费用和时间因素，大样本量不一定是最有效率 的办法。 在随机抽样条件下，不同样本规模的抽样误差如下：
置信度 样本量
150 200 250 300 500 80% 5.23% 4.53% 4.05% 3.70% 2.87% 90% 6.72% 5.82% 5.20% 4.75% 3.68% 95% 8.00% 6.93% 6.20% 5.66% 4.38% 99% 10.52% 9.11% 8.15% 7.44% 5.76%
Marketing Reseach 的分类
Marketing Research 几个重要操作原则简介
抽样原则 定性大纲设计基本原则 定量问卷设计基本原则 数据分析：多元统计& 数据挖掘基本方法 Consumer Insight 基本理论框架
市场研究的分类
专项研究
What（1）：Marketing Research定义
美国市场研究协会（ AMA）对市场研究的定义是：
市场研究是将消费者、顾客及公众与厂商通过信息而
联系起来的桥梁，其信息是用来:
识别、定义市场机会和市场问题 产生、改进和评估市场营销活动 监测市场营销的表现 提高对市场营销过程的理解
对于敏感问题（包括涉及社会道德准则、社 会地位等等）：通过映射第三方得到答案
定量问卷常用的问题类型
封闭式问题
注意点：尽可能穷尽选项，但往往很困难；因此需要增加“其他”选项； 如果其他选项占比超过５％，则说明选项设置有问题；
开放式问题
应用场景：往往在封闭题之后，提出相关的追问；
评分题
主要有5分制、7分制、10分制 ：选用几分制取决于需要细化的程度
问卷设计：Case Study
您觉得拍拍这两年来情况怎样？（问题不清晰） 1 几乎没有什么变化 2 变化不大 3 变化较大 4 变化很大
大家都认为拍拍的这个新功能不错，您觉得怎么样呢？（具有引导性） 1 很不满意 2 不太满意 3 一般 4 比较满意 5 非常满意 9 说不清/无所谓
Concept test
定量问卷设计基本原则：2个基本原则
UNDERSTANDING 可理解：保证回答的准确性
问题&答案不要含糊清晰且可以落地；
问题&答案不能带有倾向性； 问题&答案不能有双重含义； 问题与答案不协调具有一致性；
答案之间具有排他性
不要使用行业/专业/技术术语
WILLINGNESS 有意愿：保证回答的真实性
对市场了解甚少
探索性的定性研究
量化数据
定量研究（U&A）
对市场很有把握
定量研究
对数据看不明白
诊断性的定性研究
市场研究的分类-定性&定量调查的具体方法
定性研究的调查方法
( 数据获取方法 )
深度访谈 焦点座谈会(Focus Group)
神秘客户访谈
抽样基本原则（1）
什么才是好的抽样？
有足够的代表性 符合统计学基本原理 具有充分的可操作性 有效率的 实施/执行中的偏差越小越好
调整研究的重点。
项目的总费用相对较低，时间较短。
定性研究的不足之处：
不具有以样本推断总体特性，不能 统计分析。 提供描述性的资料，而非“硬性” 的数据
市场研究的分类-定性&定量对比（4）
定量 ：度量, 分析, 估计, 预测 和跟踪 定性 ：解释, 产生, 精炼, 说明 和描述 普遍性问题: 先做定性研究还是先做定量研究? 回答: 这取决于你的研究目的，你甚至可以两者都做!
有效的沟通宣传
通过创新满足人 们的需要
优化市场渠道
目录
What ：Marketing Research 是什么？
Marketing Research 定义 Marketing Research 与营销的关系 Marketing Research 本质 Marketing Research 的角度看CE的几种方法
Why ：为什么进行Marketing Research ？ How : 如何进行Marketing Research ？
Marketing Reseach 的分类
Marketing Research 几个重要操作原则简介
抽样原则 定性大纲设计基本原则 定量问卷设计基本原则 数据分析：多元统计& 数据挖掘基本方法 Consumer Insight 基本理论框架
What（3）：Marketing Research本质是Consumer Insight
了解消费者
独特 的洞察
系统科学深入的消费者研究方法 数据挖掘 (Data Mining ) 统计 (Statistic)
洞察
创意研讨会 （Innovation Workshop)
使用和态度研究（U&A） 市场细分研究(Segmentation)
探求问题原因为主（与数 据挖掘互补），以解决营 销、品牌、运营问题为主； 主要应用包括自身产品+ 竞品研究；
洞察 创意研讨会 （Innovation Workshop)
的洞察
用户体验中心：
以观察为信息主要获取方式 信息来源以用户实时操作为 主；
理解Biblioteka 用户体验中心： 探求互联网产品的使用障 碍和流程，提升产品的可 用性和易用性； 主要应用包括自身产品+竞 研究；
定性大纲设计基本原则
结构设计原则（漏斗结构）：
From → From → ‘wide’ to ‘ narrow’： 例如：从生活方式到产品使用行为&态度 ‘generic’ to ‘specific’ 例如：从品类到品牌
问题设计原则：
挖掘为什么？ 即表象原因背后可能隐藏的深层次的原因（很大程度上取决于对业 务的理解） 努力使用开放式问题，避免进行引导和给出选择性答案； 注意前后问题的相互干扰性 突出重点 可以使用投射技术，但不要过多 部分专题可以使用Laddering技术：例如从功能利益点到情感利益点的探求，多用 于创意的产生