数据收集与分析技巧、工具介绍
毕业论文写作中的数据收集与实证分析工具介绍
毕业论文写作中的数据收集与实证分析工具介绍随着信息技术的迅猛发展，数据在各个领域中的重要性日益凸显。
在毕业论文的写作过程中，数据收集与实证分析是不可或缺的一环。
本文将介绍几种常用的数据收集与实证分析工具，以帮助学生们更好地处理数据并进行研究。
一、数据收集工具1. 问卷调查工具问卷调查是最常见的数据收集方式之一。
通过编制问卷并发送给目标受众，可以获取大量的调查数据。
目前，有许多在线调查工具可供选择，如Google Forms、SurveyMonkey等。
这些工具操作简便、功能齐全，可以轻松创建个性化的问卷，并对数据进行实时分析。
2. 访谈工具访谈是一种深入了解受访者观点和经验的方式。
如今，越来越多的在线访谈工具为论文研究者提供了方便。
例如，Zoom、Skype、微信视频等工具提供了面对面的远程沟通方式，可在不同地点进行访谈，并录制下来以备后续分析。
3. 数据库和档案在许多领域，数据的获得通常通过检索公共数据库或档案来实现。
政府机构、研究机构和大学图书馆等提供了大量的社会经济、人口统计和科研数据。
此外，一些学科领域还有专门的学术期刊数据库或专业数据库，如JSTOR、ScienceDirect等，供研究者检索相关文献和数据。
二、实证分析工具1. 统计软件统计软件是进行数据实证分析的重要工具。
其中，SPSS（统计软件包 for the Social Sciences）是应用最广泛、功能最强大的统计软件之一。
其提供了丰富的数据处理功能和统计分析模型，能够帮助研究者进行各种统计测试和建模。
2. 数据可视化工具数据可视化是将庞大、复杂的数据以图表或图像形式展现出来，从而更好地呈现数据的关系和趋势。
常见的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI等。
这些工具具有直观的界面和灵活的数据分析能力，可以帮助研究者快速生成各类图表，提高数据表达的效果。
3. 质性分析软件对于一些定性的研究，研究者通常需要运用质性分析软件对大量的文本数据进行分类、编码和分析。
数据分析中常用的统计方法和工具介绍
数据分析中常用的统计方法和工具介绍数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以发现其中的模式、关联和趋势，从而为决策提供支持和指导。
在进行数据分析时，统计方法和工具是不可或缺的。
本文将介绍数据分析中常用的统计方法和工具，帮助读者更好地理解和应用它们。
一、描述性统计方法描述性统计方法是用于对数据进行总结和描述的方法。
常见的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。
这些方法可以帮助我们了解数据集的中心趋势、离散程度和分布情况。
例如，均值可以告诉我们数据的平均水平，方差和标准差可以告诉我们数据的离散程度。
二、推断统计方法推断统计方法是用于从样本数据中推断总体特征的方法。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。
假设检验可以帮助我们判断样本数据与总体数据之间是否存在显著差异。
置信区间估计可以帮助我们估计总体参数的范围。
回归分析可以帮助我们建立变量之间的关系模型。
三、数据可视化工具数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便更直观地理解和传达数据的含义。
常见的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI等。
这些工具提供了丰富的图表和图形选项，可以根据数据的特点选择合适的可视化方式。
通过数据可视化，我们可以更好地发现数据中的规律和趋势。
四、统计软件统计软件是用于进行数据分析和统计建模的工具。
常见的统计软件包括R、Python、SPSS等。
这些软件提供了丰富的统计函数和算法，可以进行各种复杂的数据分析和建模任务。
它们还提供了数据处理、数据可视化和报告生成等功能，方便用户进行全面的数据分析工作。
五、机器学习算法机器学习算法是一类通过训练数据来自动学习和预测的算法。
在数据分析中，机器学习算法可以帮助我们挖掘数据中的模式和规律。
常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以用于分类、回归、聚类等任务，为数据分析提供更深入的洞察和预测能力。
大数据分析的基本方法和工具
大数据分析的基本方法和工具随着信息技术的不断发展和应用，大数据分析已经成为现代企业和组织在业务决策和战略规划中不可或缺的工具。
本文将介绍大数据分析的基本方法和工具，以帮助读者对这一领域有更全面的了解。
一、数据收集和处理在进行大数据分析之前，首先需要对数据进行收集和处理。
数据收集可以通过各种渠道和方式进行，包括传感器、网络爬虫、社交媒体等。
收集到的数据可能以结构化、半结构化或非结构化的形式存在，这就需要进行数据清洗和预处理，以确保数据的质量和可用性。
数据清洗是指去除数据中的噪音、重复和不一致之处，保证数据的准确性和一致性。
数据预处理则包括数据去重、数据变换和数据归约等操作，使数据能够适应后续的分析需求。
二、数据存储和管理大数据分析需要强大的存储和管理系统来支持海量数据的存储和快速检索。
常见的数据存储和管理技术包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，具有较高的数据一致性和事务处理能力。
NoSQL数据库则适用于非结构化和半结构化数据的存储和查询，具有较高的可扩展性和性能。
分布式文件系统则能够将数据分散到多个节点上进行存储和管理，具有高可用性和容错性。
三、数据分析方法和技术在进行大数据分析时，可以采用多种方法和技术来发现数据中的规律和趋势。
常见的数据分析方法包括统计分析、机器学习和预测模型等。
统计分析是一种基于数据样本的分析方法，通过计算和描述样本数据的特征和分布来分析总体数据的特征。
机器学习则是利用算法和模型来自动分析数据和进行预测，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
预测模型则是建立数学模型来预测未来事件或结果，包括回归模型、时间序列模型和神经网络等。
四、大数据可视化大数据可视化是将大数据分析结果以可视化的方式展现出来，以帮助用户更好地理解和使用数据。
通过图表、地图、仪表盘等形式的可视化，用户可以直观地看到数据的趋势、关联和异常等。
大数据可视化需要结合数据分析和设计原则，以确保信息的清晰、准确和易于理解。
数据分析中常见的技术和工具介绍
数据分析中常见的技术和工具介绍数据分析是当今信息时代的一项重要技术，它通过对大量数据的收集、整理、分析和解释，为企业和组织提供了有力的决策依据。
在数据分析的过程中，常常会使用一些常见的技术和工具，本文将对其中一些常见的技术和工具进行介绍。
一、数据收集与整理技术数据收集是数据分析的第一步，它涉及到从各种渠道获取数据的过程。
常见的数据收集技术包括网络爬虫、API接口、传感器等。
网络爬虫是一种自动化程序，可以模拟人类浏览器的行为，从互联网上抓取数据。
API接口则是一种通过特定的接口获取数据的方式，许多网站和应用程序都提供了API接口，方便其他应用程序获取数据。
传感器则是一种用于感知和采集环境信息的设备，可以将环境中的数据转化为数字信号，供数据分析使用。
数据整理是数据分析的第二步，它涉及到对收集到的数据进行清洗、转换和整合的过程。
常见的数据整理技术包括数据清洗、数据转换和数据合并。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失、重复等问题进行处理，保证数据的质量和准确性。
数据转换是指将数据从一种形式转化为另一种形式，常见的转换方式包括数据格式转换、数据类型转换等。
数据合并是指将多个数据源的数据合并到一起，以便进行后续的分析和挖掘。
二、数据分析与挖掘技术数据分析是数据分析的核心步骤，它涉及到对数据进行统计、建模和预测的过程。
常见的数据分析技术包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析和关联规则挖掘等。
描述统计是指通过计算数据的平均值、标准差、频率分布等指标来描述数据的基本特征。
推断统计是指通过对样本数据进行统计推断，从而对总体数据进行估计和推断。
回归分析是指通过建立数学模型，分析自变量和因变量之间的关系。
聚类分析是指将相似的数据对象归为一类，不相似的数据对象归为不同类。
关联规则挖掘是指发现数据中的频繁项集和关联规则，从而揭示数据中的关联关系。
数据挖掘是数据分析的延伸和拓展，它涉及到对大规模数据进行模式发现和知识发现的过程。
数据分析的工具与方法
数据分析的工具与方法数据分析在现代社会中扮演着重要的角色，它提供了一种有效的方式来处理和解释海量的数据。
然而，要进行准确和有效的数据分析，我们需要使用一些特定的工具和方法。
本文将介绍几种常用的数据分析工具和方法，帮助读者更好地理解和应用数据分析。
一、数据收集与清洗首先，数据分析的第一步是收集数据。
数据可以来自各种渠道，比如问卷调查、观察记录以及数据库等。
在收集数据的过程中，我们需要确保数据的准确性和完整性，避免数据收集中的错误和偏差。
一旦数据收集完成，我们还需要对数据进行清洗，去除不符合要求的数据，以确保后续分析的可靠性和准确性。
二、统计分析统计分析是数据分析的基础，它用于总结和解释数据的特征和关系。
在统计分析中，我们常常使用一些常见的统计指标和方法，比如平均值、标准差、相关性分析等。
这些统计指标和方法可以帮助我们发现数据中的规律和趋势，为后续的数据分析提供基础。
三、数据可视化数据可视化是一种将数据呈现为图表、图形和地图等形式的方式。
通过数据可视化，我们可以更直观地理解和解释数据，同时也可以帮助我们发现数据中的模式和关联。
常见的数据可视化工具包括Excel、Tableau等，它们提供了丰富的图表和图形选项，满足不同类型数据的可视化需求。
四、机器学习随着人工智能技术的发展，机器学习在数据分析中扮演着越来越重要的角色。
机器学习可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，从而进行预测和推断。
常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
这些算法可以根据已有数据来训练模型，并用于预测未来的数据。
五、文本分析文本分析是一种用于处理和理解文本数据的方法。
在现实生活中，我们经常会遇到大量的文本数据，如社交媒体评论、客户反馈等。
通过文本分析，我们可以提取关键词、分析情感倾向、发现主题等。
常见的文本分析工具包括自然语言处理（NLP）和文本挖掘等。
六、时间序列分析时间序列分析是一种用于处理和预测时间相关数据的方法。
如何使用技术工具进行数据收集与整理
如何使用技术工具进行数据收集与整理在当今信息爆炸的时代，数据的收集与整理对于个人和企业来说变得尤为重要。
而借助技术工具进行数据收集与整理，不仅可以提高工作效率，还可以减少人为错误的发生。
本文将介绍一些常用的技术工具，以及如何使用它们进行数据收集与整理。
一、数据收集工具1. 网络搜索引擎网络搜索引擎是我们日常生活中最常用的数据收集工具之一。
通过输入关键词，搜索引擎可以帮助我们快速找到相关的信息。
然而，为了获得准确、可靠的数据，我们需要掌握一些搜索技巧。
比如，使用引号将关键词括起来可以精确搜索包含这些关键词的内容；使用减号可以排除某些关键词，缩小搜索范围。
2. 数据库对于大量数据的收集和整理，数据库是一个非常有用的工具。
数据库可以帮助我们存储、管理和检索数据。
常见的数据库软件包括MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server等。
通过使用数据库，我们可以轻松地对数据进行分类、筛选和排序，提高数据的可用性和可操作性。
3. 调查问卷工具当我们需要收集大量的用户反馈或调查数据时，调查问卷工具可以帮助我们高效地进行数据收集。
目前市面上有许多在线调查问卷工具，如SurveyMonkey、Google Forms和Typeform等。
这些工具提供了丰富的问卷设计选项和数据分析功能，可以帮助我们快速收集和整理数据。
二、数据整理工具1. 电子表格软件电子表格软件是数据整理的利器。
比如，Microsoft Excel和Google Sheets等软件提供了强大的数据处理和分析功能。
我们可以使用电子表格软件对数据进行排序、筛选、计算和可视化等操作，以便更好地理解和呈现数据。
此外，电子表格软件还支持数据的导入和导出，方便与其他工具进行数据交互。
2. 数据可视化工具数据可视化是将数据转化为图表、图形和地图等可视化形式的过程。
通过使用数据可视化工具，我们可以更直观地理解和呈现数据。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和Google Data Studio等。
市场调研中的数据收集和分析技巧
市场调研中的数据收集和分析技巧数据是市场调研的基础，准确、全面的数据收集和精准的数据分析是市场调研的关键。
本文将就市场调研中的数据收集和分析技巧进行探讨。
一、数据收集数据收集是市场调研的第一步，它为后续的数据分析提供了有效的素材。
以下是几种常见的数据收集方法：1.问卷调查问卷调查是一种常见的数据收集手段，通过设计精准的问题，在目标受众中进行调查。
在设计问卷时应注意问题的清晰性和逻辑性，避免主观判断的干扰。
此外，对于样本的选取也要具有一定的代表性，以保证数据的可靠性。
2.访谈访谈是一种深入了解受访者真实需求的方法。
通过与目标用户或相关行业的专家进行面对面的交流，可以获得更加具体、深入、全面的信息。
在访谈中，应注意倾听受访者的声音，避免主观偏见的干扰。
3.观察法观察法通过观察目标用户的行为、环境、习惯等来获得数据。
通过观察用户在实际使用产品或服务时的行为反应，可以发现用户的真实需求和痛点。
在进行观察时应注意记录准确的数据，避免主观臆断。
二、数据分析数据分析是市场调研的核心，通过有效地对收集到的数据进行分析，可以揭示市场现状、竞争态势和潜在机会。
以下是几种常见的数据分析方法：1.数据整理与清洗在进行数据分析之前，需要对收集到的数据进行整理和清洗。
这包括数据的合并、去重、剔除异常数据等步骤。
通过数据整理和清洗，可以保证后续的数据分析工作的可靠性和准确性。
2.统计分析统计分析是对数据进行整体性的描述和总结，它可以揭示数据间的关系和规律。
常用的统计分析方法包括描述性统计、相关性分析、回归分析等。
通过统计分析，可以对市场现状和趋势进行准确的判断。
3.数据可视化数据可视化是将数据通过图表等方式直观地呈现出来，以便更好地理解和解读数据。
常用的数据可视化工具包括柱状图、折线图、饼图等。
通过数据可视化，可以方便地进行数据比较和趋势分析，提高数据分析的效率。
三、数据收集和分析的注意事项1.问题设计要准确在进行数据收集时，必须设计准确、具体的问题，以便获得真实和可用的数据。
论文中的案例研究数据收集与分析
论文中的案例研究数据收集与分析案例研究在学术界和实践中都占据着重要的地位，它提供了对现象、事件和问题进行深入分析和理解的方法。
而其中，数据收集和分析是案例研究的核心环节。
本文将探讨论文中的案例研究数据收集与分析的方法和步骤，并介绍一些常用的数据收集工具和分析技巧。
一、数据收集方法数据收集是案例研究的第一步，它负责从现实中获取所需的信息和数据。
以下是几种常见的数据收集方法：1. 个案采访：个案采访是通过与相关个体进行深入交流和访谈，获取他们的观点、意见和体验。
个案采访通常需要事先制定一份详细的访谈指南，确保访谈内容的准确和完整。
2. 文件分析：文件分析是通过对各种文档、报告、会议纪要等进行细致浏览和分析，获取案例研究所需的信息。
文件分析可以包括定性和定量两种方式。
3. 观察法：观察法是通过观察和记录相关个体、环境和事件的行为和现象，获得案例研究的相关数据。
观察法可以包括直接观察和参与观察两种方式。
4. 问卷调查：问卷调查是通过设计和发放问卷，获取受访者对案例研究的看法、态度和意见。
问卷调查通常需要在确保样本的代表性和有效性的基础上进行。
二、数据分析步骤数据分析是案例研究的第二步，它负责对收集到的数据进行整理、概括和解释。
以下是几个常用的数据分析步骤：1. 数据清理：数据清理是指对收集到的数据进行筛选、整理和修复，确保数据的准确性和一致性。
在数据清理过程中，可以利用Excel等工具进行数据清洗和处理。
2. 数据编码：数据编码是将收集到的数据进行分类和编码，方便后续的统计和分析。
编码可以基于事先确定的研究范畴和指标进行，以确保数据的一致性和可比性。
3. 数据归纳与分析：数据归纳是将收集到的数据进行整理、概括和总结，形成有关案例研究的具体描述和结论。
数据分析则是基于所设定的研究目标和问题，采用适当的统计和分析方法对数据进行深入分析。
4. 结果呈现：结果呈现是将数据分析的结果以图表、表格或图示的形式展示出来，直观地反映案例研究的实际情况和结论。
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‒ 测量误差
‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ 2012-8-10 替代信息误差。正确地确定所需资料，避免使用替代信息。 访问员误差。细致地挑选和培训访问员，加强访问员的监督控制。 测量工具误差。细致地设计问卷和预先测试。 拒访误差。缩短问卷，提出友好的问题，多次回访，物质刺激，选择最佳访问 时间等。 回答误差。细致地设计问卷，避免难以回答的问题，困窘性问题，私人问题。 处理过程误差。建立严格的统计和录入程序和质量控制程序。 版权所有，不得翻印 第22页
观察法定义
• 通过直接观察和记录被调查者的言行来汇集资营销学、消费者行为学知识，
具有敏锐的观察力、良好的记忆力和现代化设备的使用能力。
2012-8-10
版权所有，不得翻印
第25页
数据收集与分析技巧、工具介绍
观察法在市场研究中的应用
1.
店铺调查
受控环境观察的利弊
• 利：
—对外来变数的影响加以控制或解释。
—指导参与者从事特定的行为来代替真实发生的事件，增加观察数据 的收集数量，加快收集过程，降低研究成本。 • 弊： —与真实的观察环境有差异，导致研究结果的差异。
2012-8-10
版权所有，不得翻印
第28页
数据收集与分析技巧、工具介绍
观察法的步骤
2012-8-10
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第16页
数据收集与分析技巧、工具介绍
询问法特点
1.
一般采用随机抽样 的方法抽取调查样本。 随机抽样：按照随机原则抽取样本的方法，总体中每一单位被抽取 的机会均等
2. 3.
结构式直接调查 收集的数据比较可靠。 问卷标准化、 问题客观性、 样本代表性。
2012-8-10
2012-8-10
版权所有，不得翻印
第10页
数据收集与分析技巧、工具介绍
二手资料收集步骤
1.
辨别所需信息
2.
3.
寻找信息源
判断信息的价值并设法取得：查阅、购买、交换、索取、通过情报 网收集或复制。
4.
辨别所收集资料与所需资料的差别，不足部分由第一手资料弥补。
2012-8-10
版权所有，不得翻印
第11页
2012-8-10
版权所有，不得翻印
第20页
数据收集与分析技巧、工具介绍
询问法的误差
•
随机抽样误差：指由于样本的随机性而产生的误差。可通过扩大样本
容量而缩小，可通过置信度和置信区间而加以估计。
• 系统误差：指因调研设计、抽样设计或实施过程错误而产生的误差。 如果真实值与估计值相比总是有规律性地偏高或偏低，则存在系统误 差。 ‒ 系统误差分为样本设计误差和测量误差两类。 ‒ 系统误差是难以计量的。
2012-8-10
版权所有，不得翻印
第7页
数据收集与分析技巧、工具介绍
市场研究资料的分类
第一手资料：也称为原始资料，是市场研究人员通过现场实地调 查所收集的资料，在此之前尚无人获得过此资料。 第二手资料：是在研究开始以前已经存在的，该项目市场研究人
员以外的其他人收集或整理分析的资料。
2012-8-10
1.
观察什么：对观察活动精确定义
2.
3. 4. 5. 6. 7. 8.
观察谁
谁观察：人员或机器 结构性与非结构性 观察者培训 观察地点 观察时间 是否公开
2012-8-10
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第29页
数据收集与分析技巧、工具介绍
观察法的应用条件与应用场合
1. 观察法的应用条件 —所需信息必须是能够观察到或能够从观察行为中推断出来。关于观察行为背
第4页
数据收集与分析技巧、工具介绍
研究举例：IT投资建设的主要影响因素?
1 • IT投资建设 的主要影响 因素? 2 •分析问题的影响 因素 •1.削减成本/提 高企业内部运 行效率 •2.进入了新的 市场或者开发 了新产品，并 取得了一定的 增长 •3.系统整合/系 统合理化建设 的需求 •4.提高客户服 务水平的需求 • 5.系统的利用 率 •6.其它，请注 明 问卷调研 2012-8-10 版权所有，不得翻印 第5页 3 •收集数据 •定性数据 •定量数据 4 •选择适当的统计 分析方法处理数 据（依据研究目 标选取，本例采 用多选项分析）， 确定解决问题的 最佳方案（本例 指明确主要因素） 5 •制定计划并实施 （明确重点，调 整投资结构） 6 •对实施方案的评 价、调整和改进 （本例考察投资 结构调整后的投 资回报、投资效 果等）
商业机密
数据收集与分析技巧、工具介绍
2012年8月10日
数据收集与分析技巧、工具介绍
目
录
一． 概论 二． 数据来源、评价与选择 三． 行业研究与标杆研究 四． 消费者行为研究及市场细分 五． 预测分析 六． 工具简单介绍
2012-8-10
版权所有，不得翻印
第1页
数据收集与分析技巧、工具介绍
3. 秘密观察与公开观察 4. 结构性调查（有正规清单、记录特定行为发生次数、因果性研究）与 非结构性调查（无正规清单，自行决定记录内容、探索性研究），如 顾客动作调查、行人调查、食品橱调查、产品说明书调查等 5. 直接观察（人的言行）与间接观察（痕迹）
2012-8-10
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第27页
数据收集与分析技巧、工具介绍
二手资料收集方法 询问法 观察法 实验法
第二手资料
第一手资料
2012-8-10
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第15页
数据收集与分析技巧、工具介绍
询问法
• • •
询问法：通过询问来汇集资料的方法。 询问方式：口头询问（如：访谈）和问卷询问（如：问卷调查）。 询问内容：事实询问、意见询问和解释询问。 ‒ 事实询问：缺点：可能了解不到所需事实， 不能了解意见和原 因。 ‒ 意见询问：缺点：可能了解不到其真实意见，不能了解其原因 ‒ 解释询问：缺点：结果复杂，难以整理。可能调查不到真实动机。
街头拦截访问，定点访问， 入户访问，座谈会 春节联欢晚会收视率、评 价度调查 购买家用电器后的“反馈 表”
2 3 4 5
电话调查 邮寄调查 留置调查 因特网调 查
6
其他新型 调研方法
触摸屏调研 传真调研 E-MAIL调研 自动语音调研 邮寄磁盘调研
版权所有，不得翻印 第19页
2012-8-10
数据收集与分析技巧、工具介绍
外部数据 • 由组织或机构外部的来源产生或提供 的 1. 出版资料形式的外部二手数据。例
绩报告数据、产品信息数据（价格信
息、销售量信息、顾客反馈信息等）、 供应商或分销商提供的信息数据等。
如：商业数据（报纸、指南、调查
报告等） 政府数据（年鉴数据） 2. 计算机数据库形式的外部二手数据。 例如：网上文献资料库、研究报告、 数据库（万方数据库、国研网数据 库、中经网数据库等）、名录数据 库等。 3. 专业数据服务机构提供的外部二手 数据。
2012-8-10
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第21页
数据收集与分析技巧、工具介绍
避免询问法误差的途径
• • 随机误差：增加样本容量 系统误差 ‒ 样本设计误差
‒ ‒ 抽样框误差。建立最完善的抽样框，进行最完善的质量控制检查，保证抽样框 的完整和准确。 抽样方法与实施误差。使用正确的抽样程序和抽样方法，严格培训访问员而保 证样本的代表性。
调查途径评分表
调查项目
派人 调查
5 1 5 5 1
电话 调查
1 3 1 1 5
邮寄 调查
2 4 2 2 3
留置 调查
4 2 4 4 2
互联网调 查
3 5 3 3 4
资料范围 成本 询问表长短 询问表复杂性 速度
总计
• •
17
11
13
16
18
表中最佳途径为互联网调查。如各因素的重要性不同，可采用加权分数作为比较基础。 调查项目中每一项都可能成为限制条件，决定调查途径的选择
数据收集与分析技巧、工具介绍
我们常用的询问法
1. 2.
访谈 问卷调研
2012-8-10
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第23页
数据收集与分析技巧、工具介绍
数据来源、评价与选择子目录
1. 2. 3. 4.
二手资料收集方法 询问法 观察法 实验法
第二手资料
第一手资料
2012-8-10
版权所有，不得翻印
第24页
数据收集与分析技巧、工具介绍
数据收集与分析技巧、工具介绍
做一个研究分析的基本思路
1.定义存在 的问题，明确分析 目标
6.对实施方案的评价、 调整和改进
2.分析存在问题 的影响因素
研究分析过程
5.依据最佳方案制定相应 的计划并实施 3.收集与研究目标相关 的信息和数据
4.处理数据，确定解决 问题的最佳方案
2012-8-10
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第17页
数据收集与分析技巧、工具介绍
询问法实施步骤
1
抽样
2
问卷
3
获取信息数据
2012-8-10
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第18页
数据收集与分析技巧、工具介绍
询问法中接触被调查者的方式
序号
方式
定义
分类
举例
1
派人调查
调查者面对面地向 被调查者询问有关 问题，当场记录
调查人员的数目：个人访问和小 组访问。 调查地点：入户访问、办公室访 问和街头拦截访问等。 传统的电话访问与集中电话访问
2.
3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
顾客动作调查
行人调查 食品橱调查 商品库存调查 生产现场观察 使用现场观察 代替品的代替程度调查 广告效果调查