市场研究的数据分析方法介绍
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述统计分析。
描述统计分析是数据分析的基础，通过对数据的集中趋势、离散程度、分布形状等进行描述，可以帮助我们更好地理解数据的特征。
常用的描述统计分析方法包括均值、中位数、标准差、频数分布等。
2. 相关分析。
相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系，通过相关系数或散点图等方法，可以帮助我们了解变量之间的相关程度和方向。
相关分析常用于市场调研、消费行为分析等领域。
3. 回归分析。
回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，通过建立回归方程，可以帮助我们预测因变量的取值。
回归分析常用于销售预测、风险评估等领域。
4. 时间序列分析。
时间序列分析用于研究时间变化下的数据特征，通过趋势分析、季节性分析、周期性分析等方法，可以帮助我们理解时间序列数据的规律。
时间序列分析常用于经济预测、股市分析等领域。
5. 分类分析。
分类分析用于研究分类变量对因变量的影响，通过卡方检验、方差分析等方法，可以帮助我们了解不同分类变量对因变量的影响程度。
分类分析常用于市场细分、产品定位等领域。
6. 聚类分析。
聚类分析用于研究数据的分类问题，通过聚类算法，可以将数据划分为不同的类别，帮助我们发现数据的内在结构。
聚类分析常用于客户分群、市场细分等领域。
7. 因子分析。
因子分析用于研究多个变量之间的共性和差异，通过提取公共因子，可以帮助我们简化数据结构，发现变量之间的潜在关系。
因子分析常用于消费者行为研究、心理学调查等领域。
8. 生存分析。
生存分析用于研究时间到达事件发生的概率，通过生存曲线、生存率等方法，可以帮助我们了解事件发生的规律和影响因素。
生存分析常用于医学研究、风险评估等领域。
总之，数据分析方法的选择应根据具体问题的特点和数据的性质来确定，希望以上介绍的常用数据分析方法能够帮助大家更好地应用数据分析技术，解决实际问题。
行业的市场调研与数据分析方法
行业的市场调研与数据分析方法市场调研和数据分析是企业在制定营销策略和业务发展方向时不可或缺的工具。
通过对市场和行业的深入调研，以及对所收集到的大量数据进行分析，企业可以更准确地了解市场需求、了解竞争对手的情况，帮助企业在激烈的市场竞争中保持竞争优势。
本文将介绍行业的市场调研与数据分析方法，并探讨其在实践中的应用。
一、市场调研方法1. 问卷调查问卷调查是最常用也是最简便的市场调研方法之一。
通过设计问卷，收集受访者对产品、品牌、市场趋势等方面的意见和看法，从而了解市场需求和消费者的偏好。
在进行问卷调查时，需要确定受访者的目标群体，制定问卷的设计和调查样本，并通过合适的渠道进行发布和回收，最后进行数据整理和分析。
2. 访谈调研访谈调研是一种深入了解消费者需求和市场变化的方法。
通过与受访者进行面对面的交流，可以更准确地把握他们的需求、偏好和购买行为背后的动机。
访谈调研一般分为个别访谈和焦点小组讨论两种形式。
个别访谈适用于深入了解个人的需求和看法，而焦点小组讨论则适用于发现不同受访者之间的共性特点和市场趋势。
3. 观察法观察法是通过观察目标群体在特定环境中的行为、态度和意见来了解市场情况。
这种方法适用于研究消费者在面临购买决策时的行为、产品使用情况、购买渠道等方面的信息。
观察法的优点是可以真实反映受访者的行为和态度，但也存在着观察者主观偏见的可能。
二、数据分析方法1. 统计分析统计分析是最常见也是最重要的数据分析方法之一。
通过对收集到的数据进行整理、分类、归纳、计算和绘图，将数据转化为有意义的信息，以帮助企业做出决策。
统计分析可以使用多种工具和技术，如Excel、SPSS等，根据研究目的选择合适的分析方法，如描述性统计分析、相关性分析、回归分析等。
2. 数据挖掘数据挖掘是一种通过发现隐藏在大量数据中的规律和模式来获取有用信息的方法。
使用数据挖掘技术可以从大规模的数据集中提取出对企业业务有帮助的信息，发现市场趋势和潜在机会。
市场数据分析
市场数据分析市场数据是企业决策的重要依据，通过对市场数据的准确分析可以帮助企业了解市场状况、把握市场趋势，从而为企业的发展提供有力支持。
本文将对市场数据分析进行介绍，包括市场数据的来源、分析方法以及数据分析的应用。
一、市场数据的来源市场数据可以从多个渠道获取，如企业自身销售数据、行业协会发布的行业报告、第三方市场研究机构提供的市场调研数据等。
其中，企业自身销售数据是最直接的来源，可以通过企业内部的销售系统、客户关系管理系统等获取。
行业协会和市场研究机构的数据则可以通过购买或者订阅获取。
二、市场数据的分析方法1. 描述性分析描述性分析是对市场数据进行统计和描述的方法，可以帮助我们了解市场的基本特征和趋势。
描述性分析常用的统计指标包括平均值、中位数、标准差等。
例如，我们可以通过计算某一产品在市场上的平均销售额、销售量和市场份额，来衡量该产品在市场中的竞争力。
2. 比较分析比较分析是将市场数据与其他数据进行对比，以得出结论和发现差异。
比较分析可以分为时间比较和空间比较两种方式。
时间比较是将不同时间段的市场数据进行对比，以观察市场的变化趋势。
空间比较是将不同地区或者不同产品的市场数据进行对比，以了解市场的差异和优劣势。
3. 关联分析关联分析用于发现市场数据之间的关联关系，即某些数据的变化是否会对其他数据产生影响。
关联分析常用的方法包括相关系数分析和回归分析。
例如，我们可以通过相关系数分析来研究市场销售额与市场推广费用之间的关系，以确定推广费用对销售额的影响程度。
三、数据分析的应用1. 市场竞争状况分析通过对竞争对手的销售数据、市场份额等进行分析，可以了解竞争对手的优势和劣势，进而制定相应的竞争策略。
例如，通过分析竞争对手的价格、产品特性和市场份额，可以确定自身的定价策略和产品定位。
2. 市场需求预测通过对市场历史数据的分析，可以预测市场的需求趋势。
企业可以根据市场需求预测结果来制定产品开发和销售计划，以提前满足市场需求，降低风险。
市场调查报告数据分析方法
市场调查报告数据分析方法市场调查是企业进行战略决策和市场营销的重要工具之一。
通过市场调查可以了解消费者需求、竞争对手情况以及市场趋势等信息，为企业提供决策依据。
然而，市场调查所获得的大量数据需要进行分析和解读，以便从中提炼出有价值的信息。
本文将介绍几种常用的市场调查报告数据分析方法，帮助企业更好地利用调查数据。
一、描述性统计分析描述性统计分析是市场调查报告中最基本的数据分析方法之一。
它通过计算数据的平均值、中位数、标准差、频率分布等指标，对数据进行总结和描述。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和变异程度。
例如，通过计算产品销售额的平均值和标准差，可以了解产品销售的平均水平和销售波动情况。
二、相关性分析相关性分析是研究变量之间关系的一种方法。
在市场调查中，我们常常需要了解不同变量之间的相关性，以便找出影响市场表现的关键因素。
相关性分析可以通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
例如，在一份市场调查报告中，我们可以计算产品价格与销售数量之间的相关系数，以确定价格对销售的影响程度。
三、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们预测一个或多个自变量对因变量的影响程度。
在市场调查中，回归分析可以用来建立销售量与价格、广告投入、竞争对手数量等变量之间的关系模型。
通过回归分析，我们可以估计不同因素对销售量的影响，并进行预测和决策。
四、因子分析因子分析是一种用于研究多个变量之间关系的方法。
它可以帮助我们发现潜在的因素或维度，并将多个变量归纳为较少的几个因子。
在市场调查中，因子分析可以用于挖掘潜在的消费者需求和市场趋势。
例如，通过对消费者对产品特征的评价数据进行因子分析，我们可以发现消费者对产品性能、外观、价格等方面的关注程度，并据此进行产品定位和市场策略制定。
五、聚类分析聚类分析是一种将样本或变量划分为不同组的方法。
市场调研中的数据采集与分析技巧
市场调研中的数据采集与分析技巧在市场调研中，数据采集和分析是非常重要的环节。
准确的数据采集和有效的数据分析能够为企业提供决策支持和市场洞察。
本文将介绍一些市场调研中常用的数据采集和分析技巧。
一、数据采集技巧1.明确研究目标：在进行市场调研之前，首先要明确研究目标。
明确研究目标有助于筛选合适的数据来源和采集方式，以及确定数据采集的重点和范围。
2.选择合适的数据来源：市场调研的数据来源多种多样，包括第一手数据和第二手数据。
第一手数据是指直接从目标受众或对象那里获得的数据，如调查问卷、访谈等方式；第二手数据是指已经存在的其他研究或调研机构提供的数据，如市场报告、统计数据等。
根据研究目标的不同，选择合适的数据来源进行数据采集。
3.有效利用调查工具：在市场调研中，调查问卷是一种常用的数据采集工具。
设计调查问卷时要清晰明了，避免使用复杂的问题，以确保被访者能够准确理解问题并给出真实、有效的答案。
同时，要合理利用开放性和封闭性问题，尽可能提供多样化的回答选项。
4.充分利用科技手段：随着科技的发展，市场调研的数据采集也变得更加便捷和高效。
通过利用在线调查工具、社交媒体监测平台等科技手段，可以快速收集大量的数据，并利用数据分析工具进行深入分析。
二、数据分析技巧1.数据清洗与整理：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗和整理。
清洗数据是指去除数据中的错误、重复、缺失等不规范的部分，并保证数据的一致性和准确性。
整理数据是指将原始数据转化为可用于分析的形式，如将文本数据转化为数字数据等。
2.选择合适的分析方法：根据研究目标和数据类型的不同，选择合适的分析方法进行数据分析。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
选择合适的分析方法可以更好地揭示数据之间的关系和趋势，为决策提供有力的支持。
3.数据可视化：数据可视化是将数据以图表、图像等形式展现出来，使其更容易理解和分析的过程。
通过应用各种数据可视化工具，如图表工具、地图工具等，可以将复杂的数据转化为直观的图形，帮助研究者更好地把握数据的特点和变化趋势。
市场调研中的定性和定量数据分析技巧
市场调研中的定性和定量数据分析技巧市场调研是企业进行市场分析和决策制定的必要步骤。
而在市场调研中，定性数据和定量数据分析是两个重要的方面。
本文将介绍市场调研中的定性和定量数据分析技巧，并探讨它们在市场调研中的实际应用。
一、定性数据分析技巧定性数据是指那些描述性的、非数值化的数据。
在市场调研中，定性数据主要来自于问卷调查、访谈、座谈会等途径。
下面是一些定性数据分析的技巧：1. 主题编码：对调研数据进行主题编码是定性数据分析中的关键步骤。
这可以通过将数据归类为不同的主题或类别来实现。
通过对主题进行编码，可以更好地理解数据，并提取出关键信息。
2. 内容分析：内容分析是对定性数据进行详细解读的过程。
它可以帮助研究人员理解数据的含义、趋势和模式。
在进行内容分析时，可以使用文字摘要、标注或词频统计等方法，以便更全面地理解数据。
3. 比较分析：比较分析是指通过对不同的数据进行对比，从中提取出相似之处和不同点。
这可以帮助研究人员更好地理解不同样本之间的差异和共同点。
4. 引用和引证：在进行定性数据分析时，应当充分利用样本中的引用和引证。
这些引用和引证可以用于支持分析结论，并增加数据的可信度和说服力。
二、定量数据分析技巧定量数据是指那些数值化的数据，通常以数字形式表示。
在市场调研中，定量数据主要来自于统计数据、问卷调查等途径。
下面是一些定量数据分析的技巧：1. 描述统计分析：描述统计分析是对定量数据的基本统计特征进行描述和总结。
这包括均值、中位数、标准差等。
通过描述统计分析，可以对数据的分布和变异性等特征进行初步了解。
2. 相关性分析：相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关联程度。
通过计算相关系数，可以评估变量之间的线性关系。
相关性分析能够帮助研究人员了解变量之间的关系，并发现潜在的因果关系。
3. 回归分析：回归分析是一种用来研究变量之间关系的统计方法。
它可以帮助研究人员预测一个或多个因变量（被解释变量）和一个或多个自变量（解释变量）之间的关系。
市场调研的数据收集和分析方法
市场调研的数据收集和分析方法市场调研是指企业或组织通过对目标市场进行数据收集和分析，以了解市场需求、竞争情况等相关信息的过程。
它是市场营销决策的重要依据之一，有助于企业制定合适的营销策略，提高产品或服务的竞争力。
在进行市场调研时，数据收集和分析是不可或缺的环节。
本文将详细介绍市场调研的数据收集和分析方法，并分点列出具体步骤。
一、数据收集方法1.1 二手资料收集：通过收集已公开发布的报告、统计数据、研究论文等二手资料，获取相关市场信息。
这些资料通常由政府部门、市场研究机构、行业协会等发布，具有一定的可信度和权威性。
1.2 市场观察法：通过实地观察市场，了解消费者的购买行为、消费习惯等信息。
可以通过店面观察、产品展示会、市场调查等方法进行市场观察，从而获取一手的市场信息。
1.3问卷调查法：通过设计并发放问卷调查，收集消费者的意见、偏好、购买行为等数据。
问卷调查可以通过线上或线下方式进行，比如通过邮件、手机短信、微信群发等方式发布问卷，也可以通过面对面的实地调查方式进行。
1.4重点访谈法：通过与相关专家、行业从业者、业内人士进行深入交流，获取有关市场的专业见解和经验。
重点访谈法适用于一些特定的领域或行业，可以获取到更加精准和深入的市场信息。
二、数据分析方法2.1 描述性分析：对收集到的数据进行整理、分类、总结，形成表格、图表等视觉化展示形式。
描述性分析可以帮助快速了解市场现状和趋势，比如通过制作统计表和统计图，可以直观地展示市场规模、增长率、市场份额等方面的数据。
2.2 相关性分析：通过分析市场调研数据中的各个因素之间的相关性，找出影响市场需求、竞争状况的主要因素。
常用的相关性分析方法包括回归分析、相关系数分析等，通过这些方法，可以深入了解不同因素之间的关联程度及影响力。
2.3 传统统计分析：使用统计学方法对市场调研数据进行统计分析，如平均值、中位数、百分比、标准差等等。
传统统计分析可以通过对数据的计算和比较，获得更多关于市场的深入洞察。
市场调研数据分析方法
市场调研数据分析方法市场调研是企业决策过程中不可或缺的一环。
通过收集和分析大量的市场调研数据，企业可以更全面地了解市场需求、竞争状况以及消费者喜好，从而制定相应的市场战略。
然而，市场调研数据往往庞杂且复杂，如何进行准确可靠的数据分析成为一个关键问题。
本文将介绍几种常用的市场调研数据分析方法。
一、描述性统计分析法描述性统计分析是最常用的市场调研数据分析方法之一。
它通过对数据的收集和整理，利用统计指标对数据进行总结和描述。
常用的描述性统计指标有平均数、中位数、众数、标准差等。
通过计算这些指标，可以更直观地了解市场调研数据的分布情况、变化趋势等。
例如，某公司进行了一次市场调研，收集到了1000份顾客满意度调查数据。
通过计算平均数，可以得到顾客的整体满意度水平；通过计算标准差，可以了解顾客满意度的波动情况。
这些统计指标可以帮助企业了解顾客对产品或服务的整体认可度和满意度，为企业的决策提供参考依据。
二、相关性分析法相关性分析是研究调查数据中各个变量之间关系的一种方法。
通过计算变量之间的相关系数，可以判断它们之间的线性关系强弱以及变化趋势。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
以市场销售额和广告投入额为例，通过计算这两个变量的相关系数，可以了解广告投入对销售额的影响程度。
如果相关系数接近于1，说明广告投入和销售额呈正相关关系，即广告投入越多，销售额也越高；如果相关系数接近于0，说明二者之间没有线性关系；而如果相关系数接近于-1，说明广告投入和销售额呈负相关关系，即广告投入越多，销售额越低。
通过相关性分析，企业可以评估市场推广策略的有效性，并作出相应的调整。
三、回归分析法回归分析是一种通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间关系的方法。
在市场调研中，回归分析可以用于预测市场需求、估计价格弹性等。
以商品价格和需求量为例，通过回归分析可以建立价格与需求量之间的数学模型。
通过该模型，可以预测在不同价格下的需求量，进而制定合适的定价策略。
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市场研究的数据分析方法
通过本章学习，掌握市场营销研究的基本数据分析方法。
掌握线性回归分析方法及其应用；掌握判别分析法及其应用；了解聚类分析及其具体方法和步骤；了解因子分析方法的数学模型和相关统计量以及基本步骤；了解对应分析方法及其基本步骤；、了解多维偏好分析法的主成分分析模型；了解多维尺度法及其分析步骤；了解联合分析方法的基本模型及其基本步骤。
第一节线性回归分析
一、线性回归方程的基本模型
线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律，它通过一定的数学表达式—回归方程，来描述这种关系，以确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测提供数学依据。
线性回归方程从样本资料出发，一般利用最小二乘法，根据回归只限于向本资料点在垂直方向上的偏离程度最低的原则，进行回归方程的参数的求解。
根据线性回归方程总之变量的个数，回归方程可分为一元线性回归方程和多元线性回归方程。
（一）一元线性回归模型
一元线性回归模型是两个变量之间的关系可以通过有关的参数直接用直线关系来表示。
（二）多元回归模型
多元线性回归模型中自变量的个数在2个以上。
二、线性回归方程的统计检验
1、回归方程拟合优度检验
2、回归方程的显着性检验
3、回归系数显着性检验
三、回归分析假设条件的检验
1、残差分析
2、多重共线性
3、误差项的序列相关
四、线性回归分析的基本步骤
1、确定回归中的自变量和因变量。
2、从收集到样本资料出发确定自变量和因变量之间的数学关系，即建立回归方程。
3、对回归方程进行各种统计检验。
4、利用回归方程进行预测。
在利用统计软件进行回归分析时，只有第一步由用户给定，其它均可由计算机完成。
第二节判别分析
一、判别分析法的基本思想
判别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术，最早由费雪（Fisher）于1936年提出。
它是根据观察或测量到若干变量值，判断研究对象如何分类的方法。
在进行判别分析时，首先必须已知观察对象的分类和若干表明观察对象特征的变量值。
然后再从中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，然后利用其结果对待判对象进行判断其类别。
在判别分析中，称分类变量为因变量，而用以分类的其它特征变量称为判别变量或自变量。
简而言之，判别分析包括以下两步：
1、分析和解释各类指标之间存在的差异，并建立判别函数。
2、以第一步的分析结果为依据，将对那些未知分类属性的案例进行判别分类。
二、判别分析基本模型与统计术语
（一）假设条件
1、每一个类别都取自一个多元正态总体的样本
2、所有正态总体的协方差矩阵或相关矩阵都相等
（二）基本模型
判别分析的基本模型是判别函数，它表示为分组变量与满足假设条件的判别变量之间的线性关系。
（三）统计术语
1、先验概率
2、后验概率
3、判别系数
4、结构系数
5、分组的矩心
6、判别力指数
7、残余判别力
三、分析的基本步骤
1、确定研究的问题
2、获取判别分析的数据
3、进行判别分析
4、评价和解释分析结果
第三节聚类分析
一、聚类分析的基本思想
聚类分析(又称数字分类学)是新近发展起来的一种研究分类问题的多元统计分析方法。
它是根据事物本身的特性研究个体分类的方法，其基本原则是同类的个体有较大的相似性，而不同类的个体的差异很大。
在聚类分析中，根据分类对象的不同可分为样品聚类(Q型聚类)和变量聚类（R型聚类）两种。
样品聚类是对事件进行聚类，或是说对观测量进行聚类，使对反映被观测对象的特征的变量值
进行分类。
变量聚类则是当反映事物特点的变量很多是，我们根据所研究的问题选择部分变量对事物的某一方面进行研究的聚类方法。
二、距离与相似系数
（一）定距或定比率数据的距离和相似系数
1. 常用的距离指标有：欧式距离、欧式距离的平方、曼哈顿距离、切比雪夫距离幂距离
2. 常用的相似系数指标主要有：余弦系数、皮尔逊相关系数
（二）定类数据的距离
1.卡方距离
2.法方距离
三、聚类方法
（一）层次聚类法
（二）迭代聚类法
四、聚类分析的主要步骤
1．确定研究的问题
2．计算相似性
3．聚类
4．聚类结果的解释和证实
第四节因子分析
一、因子分析的基本思想
因子分析是一项多元统计分析技术，其主要目的就是简化数据。
它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示基本的数据结果。
这些假设变量是不可观测的，通常称为因子。
它们反映了原来众多的观测变量所代表的主要信息，并能解释这些观测变量之间的相互依存关系。
二、因子分析的数学模型和相关统计量
（一）数学模型
（二）相关统计量
1、因子载荷
2、共同度
3、因子的贡献
4、巴特利特球体检验
5、KMO指数
三、因子分析的基本步骤
1、确定研究变量
2、计算所有变量的相关矩阵
3、构造因子变量
4、因子旋转
第五节对应分析
一、对应分析的基本思想
对应分析（Correspondence Analysis）又称为相应分析，是由法国统计学家J.P.Beozecri于1970提出的，是在R型和Q型因子分析基础上，发展起来的一种多元相依的变量统计分析技术。
它通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的关系。
当以变量的一系列类别以及这些类别的分布图来描述变量之间的联系时，使用这一分析技术可以揭示同一变量的各个类别之间的差异以及不同变量各个类别之间的对应关系。
二、有关统计术语与资料格式
（一）统计术语
1．列联表
2．主成分
3．惯量和特征值
（二）数据格式
三、分析的步骤
1．确定研究的内容
2．获取分析资料
3．对列联表作对应分析
4．解释结果意义
5．评价分析结果
第六节多维偏好分析
一、主成分分析法简介
（一）主成分分析的基本思想
多维偏好分析采用的统计方法就是主成分分析法，因而必须对主成分分析法有一个初步的了解。
主成分分析法就是将原来众多具有一定相关性的指标（如p个指标），重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来的指标。
（二）主成分分析的数学模型
(三)主要统计术语
1、偏好评分
2、特征值或惯量
二、分析的基本步骤
1、确定研究的问题
2、资料的收集
3、主成分分析
4、偏好图并解释结果意义
5、评价分析结果
第七节多维尺度法
一、多维尺度法的基本介绍
多维尺度法的基本思想是，将消费者对各种品牌产品的偏好和感觉资料，用r
维空间的点来表示。
品牌的点间距离的次序完全反映原始输入的相似次序（两种品牌间的距离越短，则越相似）。
具体主要包括两步：（1）初步图形结构的构造。
构造一个r维的坐标空间，并用该空间的点分别表示各种品牌的产品，此时点间的距离未必和原始输入的次序相同。
（2）初步图形结构的修改。
通过反复的迭代计算，逐步修改初步图形结构，以得到一个新的图形结构，使得在新的结构中各种品牌的点间距离次序和原始输入次序完全一致。
二、统计术语与数据格式
（一）统计术语
1．接近程度
2．空间图
3．克鲁斯卡系数
4．残差
（二）数据格式
多维尺度法输入的数据是表示待比较事物之间相似程度的矩阵。
三、分析的基本步骤
1、确定研究的问题
2、获取资料
3、作多维尺度分析
4、作空间图并解释结果意义
5、评价分析结果。
第八节联合分析
一、联合分析的基本概念与功能
联合分析方法的基本思想是，通过提供给消费者以不同的属性组合形成的产品，请消费者做出心理判断，按其意愿程度给产品组合打分、排序，然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究消费的选择行为。
联合分析可应用于以下几个方面：
1、各种属性在消费者选择品牌时的相对重要性
2、估计不同属性的市场占有率
3、确定最受欢迎品牌的属性水平组合
4、根据消费者对属性水平偏好的相似性，进行市场细分。
此外，还可应用于新产品概念的识别、竞争分析、定价研究、广告研究等市场营销的各个领域。
二、联合分析的模型和有关统计术语
（一）联合分析的基本模型
（二）统计术语
1．分值函数
2．属性和水平
3．相对重要性权数
4．全轮廓
5．配对表
6．实验设计
7．内部有效性
8．最大效用模型
三、联合分析的基本步骤
1．确定研究对象
2．确定属性及水平
3．实验设计
4．资料的收集
5．计算属性的分值
6．评价分析的结果
7．解释结果
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