SPSS：市场研究数据分析初步市场研究数据分析初步
市场调研与数据分析培训
数据整理：对收集到的数据进行整理和 分析，提取关键信息
报告撰写：根据整理和分析的结果，撰 写调研报告，包括报告结构、内容、格 式等
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课程内容：市场调 研、数据分析、案 例分析等
学习方式：在线观 看视频、阅读资料、 完成作业等
互动交流：通过论 坛、微信群等方式 进行交流和讨论
团队凝聚力：通过共同完成 任务，增强团队成员之间的 凝聚力，提高团队协作能力
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市场调研的定义和目的
市场调研的方法和工具
市场调研的数据收集和分析
市场调研的报告撰写和展示
确定调研目标：明 确调研的目的和需 要解决的问题
设计调研方法：选 择合适的调研方法， 如问卷调查、访谈、 观察等
制定调研计划：确 定调研的时间、地 点、对象、样本量 等
社交媒体数据：从社交媒 体平台获取数据
描述性统计分析： 描述数据的分布、 中心趋势和离散
程度
推断性统计分析： 通过样本推断总
体特征
回归分析：研究 变量之间的因果
关系
时间序列分析： 研究时间序列数
据的变化规律
空间数据分析： 研究空间数据的
分布和关系
数据挖掘技术： 从大量数据中发 现有价范 围和重点
定期组织学员交流 ，分享经验和心得
建立学员档案，记 录培训情况和成长 历程
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熟悉市场调研和数据分析方 法
具备市场营销基础知识
具备良好的沟通和团队协作 能力
能够独立完成市场调研和数 据分析报告
培训对象：产品经理、策划人员 培训要求：具备一定的市场调研和数据分析能力
培训内容：市场调研方法、数据分析方法、案例分析等 培训目的：提高产品经理和策划人员的市场调研和数据分析能力，更好地进行产 品策划和市场推广。
市场需求数据分析
市场需求数据分析企业在制定业务发展策略时，需要准确了解市场需求情况，以便合理配置资源和优化产品或服务。
数据分析作为一种重要的工具，能够帮助企业深入洞察市场需求的变化和趋势。
本文将通过对市场需求数据的分析，为企业提供决策支持，并展示如何正确运用数据分析方法。
一、市场需求概览市场需求是指消费者或用户对某种产品或服务的愿望和需要。
了解市场需求可以从多个方面入手，例如消费者调研、竞争对手分析和行业数据统计等。
1.消费者调研消费者调研是了解市场需求的重要途径之一。
通过问卷调查、访谈和座谈会等方式，可以掌握消费者的购买意愿、购买需求以及对产品或服务的期望。
通过分析调研数据，企业可以了解目标消费群体的特点、喜好和消费习惯，从而更好地满足其需求。
2.竞争对手分析竞争对手分析也是获取市场需求信息的有效手段。
通过对竞争对手销售数据、促销活动和市场份额的分析，可以了解他们的产品或服务在市场上的受欢迎程度。
此外，还可以通过对竞争对手的市场反应和用户反馈的分析，推测市场上的需求变化趋势。
3.行业数据统计行业数据统计是了解整体市场需求状况的重要依据。
行业协会、研究机构和相关政府部门公布的行业统计数据，可以提供市场规模、增长率和市场占有率等重要指标。
通过分析这些数据，企业可以了解整体市场的需求情况，并与自身产品或服务进行比较，发现差距和潜在的机会。
二、市场需求数据分析方法市场需求数据分析方法主要包括趋势分析、回归分析和聚类分析等。
1.趋势分析趋势分析是通过分析过去一段时间的市场需求数据，找到趋势和规律，预测未来的市场需求发展方向。
企业可以通过柱状图、折线图或饼图等方式，将市场需求随时间的变化呈现出来。
通过对趋势的分析，企业可以预测市场需求的增长率、季节性变化和长期趋势，为制定营销策略提供参考。
2.回归分析回归分析是通过建立数学模型，分析市场需求与各种因素之间的关系。
例如，可以通过回归分析来分析产品价格、推广费用和市场份额之间的关系。
市场调研与数据分析
市场调研与数据分析1. 概述市场调研是指通过系统采集、整理和分析相关市场数据，以了解目标市场的需求、竞争环境、消费者行为等信息。
数据分析则是对市场调研所获得的数据进行统计、模型建立和预测，为企业决策提供依据。
2. 市场调研方法2.1 定性调研定性调研是通过深入访谈、焦点小组讨论等方法获取关于消费者态度、观念和意见的非量化信息。
2.2 定量调研定量调研采用结构化问卷、大样本的统计方法，获取比较精确的数量化数据，并进行统计分析。
2.3 竞争情报收集竞争情报收集是通过监测竞争对手活动、业界新闻、社交媒体等渠道获取关于竞争对手产品、价格、营销策略等信息。
3. 数据分析工具3.1 ExcelExcel是一款功能强大的电子表格软件，可用于数据输入、整理和排序，以及基本统计函数运算等。
3.2 SPSSSPSS是一种专业的统计分析软件，可用于数据清洗、描述性统计、假设检验、回归分析等复杂的数据处理和统计分析。
3.3 Python/RPython和R是两种常用的编程语言，在数据科学领域广泛应用。
它们提供各类数据处理、建模和可视化库，适用于较复杂的数据分析任务。
4. 市场调研与数据分析的应用市场调研与数据分析在企业决策中起到重要作用： - 帮助确定目标市场、消费者需求及竞争环境，为产品开发和定位提供依据。
- 评估市场潜力，制定市场扩张战略。
- 优化营销策略，提高市场推广效果。
- 监测竞争对手动态，制定针对性策略。
- 预测市场趋势，进行风险评估和投资决策。
5. 总结市场调研与数据分析是企业决策不可或缺的工具。
通过合理选择调研方法和使用适当的数据分析工具，企业可以准确把握市场需求和竞争情况，并作出相应的决策，从而提高市场竞争力和经营效益。
使用SPSS分析电子商务数据
• 第三步：对于数值型变量设置输出有关描述统计量。单击窗口右侧的【统 计（S）】选项，显示如图8-14所示的窗口，在该窗口下进行输出描述统 计量的设置。
《电子商务数据分析》编写组
图8-14 统计窗口
• 第四步：设置相关图形的输出。单击【图表（C）】，在弹出的窗口中选择 相应的输出图表（如图8-15所示）。
四、波动性方法优缺点评述
波动性方法的含义清楚，应用也比较简单，但也存在着 明显的问题，一是对资产组合未来收益概率分布的准确估 计比较困难，普遍使用的正态分布常常偏离实际；二是波 动性方法仅仅描述了资产组合未来收益的波动程度，并不 能说明资产组合价值变化的方向；三是同敏感度方法一样 ，波动性方法也不能给出资产组合价值变化的具体数值。
有效个案 数（个）
84
表8-3 描 述统计表
第五步：结果解读。根据描述性统计结果，样本数为84个，极差80603.00、最小值 为9793.00、最大值为90396.00；均值为30708.6548，标准差为21378.19562，方差为 1457027247.800。描述性统计分析过程中将原始数据进行标准化，标准化后的新变量 Zsl可以在数据文件中看到。
二、金融资产的波动性分析
（一）单一资产的波动性
假设某种金融资产收益率 χ为随机变量，其预期收益 率即数学期望为μ ，标准差为 σ 。σ即为波动性， 可反映资产收益率偏离于其预期收益率即数学期望 μ的幅 度。σ 越大，说明该资产收益率的波动性越大，从而该资 产面临的市场风险就越大；反之，说明该资产面临的市场 风险越小。
二、证券风险的敏感度分析
（一）单个证券资产的敏感度分析
单个证券资产的风险我们通常使用期望收益率的标准 差（方差）表示，标准差（方差）越大，实际发行的收益 率偏移期望收益率的可能性也越大，投资于该证券的风险 也就越大。这一度量实质度量的是证券资产的总风险，它 包括系统性风险和非系统性风险。系统性风险不能通过证 券组合来消除，它是多样化投资后仍然存在。非系统性风 险是指通过将不相关证券结合在一起而可以消除。因此， 对单个证券资产的敏感度分析，通常是对其系统性风险的 分析，用该种证券的收益率和市场组合收益率之间的 β系 数来测度。
论文写作中的实证研究中的数据分析软件与工具
论文写作中的实证研究中的数据分析软件与工具众所周知，在论文写作过程中，实证研究是十分重要的环节。
其中，数据分析是实证研究中不可或缺的一环。
而为了更加高效地进行数据分析，研究人员通常会借助各种数据分析软件和工具。
本文将重点讨论实证研究中常用的数据分析软件与工具，在介绍其优势和适用领域的同时，也会涉及一些注意事项。
一、SPSS（统计分析系统）SPSS是一个强大的统计分析软件，被广泛运用于社会科学、心理学和市场研究等领域。
其主要优势包括数据清洗、统计分析、数据可视化和模型构建等功能。
SPSS具备良好的用户界面和友好的操作性，使得研究人员能够快速上手并进行数据分析。
此外，SPSS还具备强大的数据处理能力，能够对大规模数据进行高效的分析和处理。
二、ExcelExcel是一款常见的电子表格软件，也被广泛应用于实证研究中的数据分析。
尽管Excel在统计分析方面相对较弱，但其简单易用的界面和广泛的用户群体使其成为研究人员的首选。
对于简单的数据分析，研究人员可以借助Excel进行基本的数据描述统计、数据图表绘制和相关性分析等。
三、R语言R语言是一种自由、开源的编程语言和环境，被广泛运用于统计分析和数据可视化。
R语言具备强大的数据分析能力和丰富的可视化功能，能够满足研究人员对于高级数据分析的需求。
此外，R语言还有庞大的社区支持和丰富的扩展包，可以提供各种统计方法和分析工具。
四、PythonPython是一种通用的编程语言，也被广泛应用于数据科学领域。
借助Python的丰富库和工具，研究人员可以进行数据清洗、数据分析和机器学习等任务。
尤其是在大数据分析方面，Python通常表现出较高的效率和灵活性。
此外，Python还支持数据可视化库如Matplotlib和Seaborn，使得研究人员可以进行高质量的数据可视化工作。
除了上述提到的常用数据分析软件和工具，还存在其他一些值得注意的工具。
例如，Tableau是一种强大的数据可视化工具，通过直观的图表和交互式仪表盘，帮助研究人员更好地理解数据；MATLAB则是一种强大的数值计算和可视化环境，被广泛应用于工程、科学和经济学等领域。
市场调研与数据分析作业指导书
市场调研与数据分析作业指导书第1章市场调研概述 (3)1.1 市场调研的定义与意义 (3)1.2 市场调研的类型与流程 (4)1.3 市场调研的方法与工具 (4)第2章数据分析基础 (5)2.1 数据分析的概念与作用 (5)2.2 数据类型与数据来源 (5)2.2.1 数据类型 (5)2.2.2 数据来源 (6)2.3 数据整理与清洗 (6)2.3.1 数据整理 (6)2.3.2 数据清洗 (6)2.4 数据分析方法与技术 (6)第3章市场细分与目标市场 (7)3.1 市场细分的概念与原则 (7)3.1.1 概念 (7)3.1.2 原则 (7)3.2 市场细分的方法与步骤 (7)3.2.1 方法 (7)3.2.2 步骤 (7)3.3 目标市场选择与评价 (8)3.3.1 目标市场选择 (8)3.3.2 目标市场评价 (8)第4章竞争对手分析 (8)4.1 竞争对手识别与分析方法 (8)4.1.1 竞争对手识别 (8)4.1.2 竞争对手分析方法 (8)4.2 竞争对手的市场份额与地位 (8)4.2.1 市场份额分析 (8)4.2.2 市场地位分析 (9)4.3 竞争对手的产品与策略分析 (9)4.3.1 产品分析 (9)4.3.2 策略分析 (9)第5章消费者行为分析 (9)5.1 消费者购买决策过程 (9)5.1.1 问题识别 (9)5.1.2 信息搜索 (9)5.1.3 评估方案 (10)5.1.4 购买决策 (10)5.1.5 购买后评估 (10)5.2 消费者行为影响因素 (10)5.2.2 社会因素 (10)5.2.3 心理因素 (10)5.2.4 环境因素 (10)5.3 消费者满意度与忠诚度分析 (10)5.3.1 消费者满意度 (10)5.3.2 消费者忠诚度 (10)5.3.3 满意度与忠诚度的关系 (11)5.3.4 影响满意度与忠诚度的因素 (11)第6章市场需求分析 (11)6.1 市场需求的概念与测量 (11)6.1.1 市场需求的概念 (11)6.1.2 市场需求的测量 (11)6.2 市场需求预测方法 (11)6.2.1 定性预测方法 (11)6.2.2 定量预测方法 (11)6.2.3 综合预测方法 (12)6.3 市场需求分析报告撰写 (12)6.3.1 报告结构 (12)6.3.2 报告内容要求 (12)6.3.3 报告格式要求 (12)第7章市场调研数据分析方法 (12)7.1 描述性统计分析 (12)7.1.1 频数分析与百分比分析 (12)7.1.2 众数、平均数与中位数 (12)7.1.3 标准差与方差 (12)7.1.4 极值与四分位数 (13)7.2 相关性分析与回归分析 (13)7.2.1 皮尔逊相关系数 (13)7.2.2 斯皮尔曼等级相关系数 (13)7.2.3 回归模型的建立与检验 (13)7.2.4 多元线性回归分析 (13)7.3 聚类分析与判别分析 (13)7.3.1 聚类分析的基本原理与算法 (13)7.3.2 层次聚类法 (13)7.3.3 判别分析的基本原理与算法 (13)7.3.4 费希尔线性判别分析 (13)第8章市场策略分析 (13)8.1 市场策略类型与选择 (13)8.1.1 市场策略类型 (13)8.1.2 市场策略选择 (13)8.2 产品策略分析 (14)8.2.1 产品定位 (14)8.2.2 产品组合 (14)8.3 价格策略分析 (14)8.3.1 影响价格策略的因素 (14)8.3.2 价格策略类型 (14)8.4 渠道策略分析 (14)8.4.1 渠道选择 (15)8.4.2 渠道管理 (15)第9章市场调研报告撰写与呈现 (15)9.1 市场调研报告结构与内容 (15)9.1.1 封面及目录 (15)9.1.2 前言 (15)9.1.3 市场概况 (15)9.1.4 调研方法与数据来源 (15)9.1.5 调研结果与分析 (15)9.1.6 结论与建议 (15)9.1.7 参考文献 (16)9.2 数据可视化与图表制作 (16)9.2.1 图表类型选择 (16)9.2.2 图表设计原则 (16)9.2.3 图表制作工具 (16)9.3 报告撰写技巧与注意事项 (16)9.3.1 文字表达 (16)9.3.2 报告排版 (16)9.3.3 审核校对 (16)9.3.4 报告呈现 (17)第10章市场调研与数据分析实战案例 (17)10.1 案例背景与分析目标 (17)10.2 市场调研与数据收集 (17)10.2.1 调研方法 (17)10.2.2 数据收集 (17)10.3 数据分析与应用 (17)10.3.1 数据整理与清洗 (17)10.3.2 数据分析 (17)10.4 市场策略建议与实施效果评估 (18)10.4.1 市场策略建议 (18)10.4.2 实施效果评估 (18)第1章市场调研概述1.1 市场调研的定义与意义市场调研是指通过对市场环境、竞争对手、消费者行为等方面的信息收集、分析和解释，为企业的决策提供依据的过程。
利用SPSS分析调查问卷数据
断其填写肯定有误 逻辑检查法 例 如：某消费者在前面说不知道某调味品后面却
说每天都在使用显然前后矛盾 计算审核法 例如：在家庭收支结构中家庭总收入远小于总支
出和储蓄之和那肯定有错
案例 错误的数据不如没有数据
国内一家知名的电视机生产企业2004年初设立了20多人的市 场研究部门开展了同样的调研问卷完全相同结构的抽样两 组数据结论却差异巨大正是因为这次调查部门被注销、人 员被全部裁减
其他功能
1、纵向追加记录/横向合并功能 2、数据一致性检验：双录入时
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第三节 问卷资料的分析
一基础数据分析
• 通过频数分布、表列、图表对整理后的调查资料 进行一些基本的数据分析使之能清晰明了地反映 调查总体属性的分布态势和相互关系有助于后续 分析和预测
• 1. 频数分布
✓调查有关单个变量的信息 ✓了解对一个变量选择不同取值的调查对象的数量 ✓不同取值的出现频率以百分比形式展现
组的性质界限和数量界限也就确定了
2、组数和组距的确定
1组数和组距如何确定当全距确定时组距大则组数小组距小则组 数多如果分组过多组距必小则不易观察数列分布的规律性如果分 组过少组距必大会使组中值缺乏代表性各组组中值应对本组有良 好的代表性组距的确定一般可以请专家或以经验法确定组数一般 常分为10～15组
2答非所问的答案一旦发现应通过电话询问进行纠正 或按不详值对待；
3乏兴回答的错误如所有问题都选择同一固定编号答 案或者一笔带过若干个问题如这种乏兴回答仅属个别问卷 应彻底抛弃如这类回答的问卷有一定的数目且集中出现在 同一类问题群上应把这些问卷作为一个独立的子样本看待 在资料分析时给予适当的注意
市场数据分析梳理
市场数据分析梳理随着市场竞争的日益加剧，获取和分析市场数据已经成为企业不可或缺的一部分，相关数据的梳理和分析可以为企业提供市场洞察并做出有利的决策。
本文将从数据的来源、梳理、分析三个方面来介绍市场数据的分析梳理方法。
一、数据的来源市场数据来源广泛，其中常见的主要有三种：第一种是市场调查以及问卷调查等，常用于了解潜在客户和市场趋势；第二种是社交媒体以及在线论坛等，这些数据常用于监测品牌声誉，讨论主题、趋势的变化以及市场热点；第三种是基于客户交易数据，包括订单的信息、付款方式、客户反馈等。
这些客户数据对于理解客户需求和行为非常有用。
当然，这些数据来源都需要经过数据清理和处理的过程，以确保数据准确性和可用性。
二、数据的梳理在市场数据分析的过程中，数据的梳理是不可或缺的环节。
常见的数据梳理方式有两种，一种是数据可视化，另一种是数据整合。
1.数据可视化通过数据可视化，可以将统计数据表达出来，以图表的形式呈现，便于人们直观的观察和分析数据。
常见的数据可视化工具包括 Excel、Tableau、Power BI 等。
这些工具可以根据不同的目的和需求选择合适的图表进行数据展示，如柱状图、折线图、饼图等。
2.数据整合数据整合是将不同来源的数据整合和清理，使其能更好地进行分析和处理的过程。
通常，数据整合需要两个主要步骤：数据清理和整合。
数据清理是指去除数据中的重复、错误和缺失，并对缺失值进行填充。
数据整合是指将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集，以便更好地进行后续的分析和挖掘。
三、数据的分析在数据梳理的基础上，我们可以进行进一步的数据分析，以便对市场做出更准确的预测和决策。
常用的分析方法通常包括以下几种：1.基础统计分析这种方法旨在了解数据的基本特征和分布情况，通常运用 Excel、SPSS 等软件进行处理和分析。
2.数据挖掘这种方法涉及到更加复杂的算法，旨在发现隐藏在数据中的模式、关系和规律，常用的工具包括 Python、R 等。
《SPSS数据分析与应用》线性回归分析
“票房”直方图
对数线性回归模型结果解读
变量
截距项 类型=主旋律
类型=儿童 类型=动作 类型=动画 类型=励志 类型=历史剧情 类型=喜剧 类型=家庭伦理 类型=悬疑 类型=惊悚 类型=灾难 类型=警匪 类型=魔幻
回归系数
5.490 0.278 -0.110 0.150 0.176 0.454 0.096 0.072 -0.432 1.008 -0.276 0.807 0.345 0.820
=黄金2档, 年=2011, 类型=动作, 宣发方=G, 导演得奖情况=1.0, 类型=历史剧情, 类型=动画, 时长, 年=2013, 类型=主旋律, 档期=暑期
档, 宣发方=L
R表示拟合优度（goodness of fit）， 是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值 越接近1说明模型越好。调整后的 考虑了模型的复杂程度，也就是自变量的个数，其含义与 非常类似，更多的被用于不同模型拟合优度的比较（因变量必须相同）。在本案例中，调整后 为 0.376，表示自变量可以解释因变量37.6%的变化。当然，在实际项目中，不建议一味地追 求 ，这不是建模的目标。
第 7 章 线性回归分析
学习目标
1.掌握回归分析的基本原理及步骤。 2.掌握线性回归分析模型的SPSS实现与解读方法。 3.掌握对数线性回归分析模型的SPSS实现与解读方法。 4.熟悉线性回归分析报告的撰写方法。
引导案例
近年来，得益于国民经济的持续快速增长以及国家对文化产业的支持，整体电影 文化与产业环境持续改善。作为文化娱乐市场重要组成部分的电影市场已连续多年实 现电影票房的快速增长，同时，也吸引了各类社会资本积极进军电影行业，从而进一 步推动了电影行业的良性快速发展。
对数线性回归模型的具体实现方法与线性回归模型的实现方法一致，这里就不再 一一赘述了。但是对于回归结果的解读，对数线性回归模型结果的解读与线性回归模 型结果的解读还是有不同的地方需要注意。
调查问卷数据SPSS分析中—多项选择问题处理方法
SPSS多项选择问题处理方法 多项选择题是定量问卷调查中常见的封闭式选择题，这种选择题的出现可以在确定的范围内更多的考察被调研对象的看法。
在针对消费者的调研中，这种选择题多是出现在针对品牌知名度，包括提示前知名度、第一提及率，提示后知名度的分析中。
î常见的分析方法一般的研究分析手段主要应用包括EXCEL与SPSS在内的频次分析，然后再将在不同数据字段同一类选项数据进行加总，然后再以被调研对象的总体数量为基数，二者相除来得到多项选择题中各选项在总体中的占有率，这种各选项占有率的加总大于1。
例如某类产品品牌知名度调查中，关于该类产品您能想起哪些品牌？01 品牌A 02品牌B 03品牌C 04品牌D 05品牌E 06品牌F 07其它品牌_____该问题在数据字段设计时最少要设计10个字段以供数据录入与分析。
按上面的数据分析方法，先在这10个字段中进行分别的频次计算，然后进行加总再除以总基数，得到该选项的总体占有比率。
以A选项为例：（01字段中A的占有率+02字段中A的占有率+ …… +06字段中A的占有率）/被调对象总数=A的占有率以此类推分别计算出其它品牌的占有率，频次计算次数与分类加和计算次数比较繁杂，其工作量在被选项较少时还算省事，但当被选项数量在十几个、二十几个甚至三十几个时，该分析方法则极大降低了分析人员的工作效率。
î高效率数据分析方法运用SPSS重组再分析的数据方法将极大提高数据分析效率并降低人为计算失误。
在SPSS数据库中运用 “Multiple Response”对多组数据进行组合再定义，这样会针对每个单一选择题定义出一个新的字段组，在新字段组中对变量区间进行定义，再针对新字段组进行频次分析。
当完成单一字段设置后，可运用程序段对其它多项选择题进行再利用分析，这样可以大大提高多项选择题数据分析效率。
分析程序例举：**************MULT RESPONSEGROUPS=$tsh '新字段组名称' (var00018 var00019 var00020 var00021var00022 var00013 var00014 var00015 var00016 var00017 (1,111))/FREQUENCIES=$tsh .*************多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作多重应答数据深度分析方法及其SPSS操作出处：零点研究咨询集团 发布日期：2007年06月21日 15:39多重应答（Multiple Response），又称多选题，是市场调查研究中十分常见的数据形式。