市场调查与市场预测

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出版者:高等教育出版社
作者:徐阳 编
出品人:
页数:128
译者:
出版时间:2001-7
价格:11.30元
装帧:简裝本
isbn号码:9787040098976
丛书系列:
图书标签:
  • 市场调查
  • 市场预测
  • 营销
  • 商业
  • 数据分析
  • 统计学
  • 消费者行为
  • 市场营销
  • 经济学
  • 管理学
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具体描述

《市场调查与市场预测》是教育部高职高专规划教材,是以教育部最新制定的《高职高专教育市场营销专业人才培养方案》为依据编写的。教材内容的取舍与整合,严格遵循了培养高等技术应用性人才的目标,认真贯彻了教育部“三教统筹、协调发展”的指导思想,力求突出适应性、实用性和针对性。教材内容共设八章,具体包括市场概述、市场调查的原理、市场调查的技术方法、市场预测总论、非模型预测、时间序列预测、回归分析预测、综合预测等。教材最后设置了附录,对目前使用比较广泛和成熟的时间序列预测软件包TSP作了简要介绍。《市场调查与市场预测》每章后均有思考及练习。

《洞察未来:商业决策的导航图》 在瞬息万变的商业浪潮中,决策者如同航行在未知海域的船长,需要精准的地图和可靠的罗盘来指引方向。一本厚重的著作,将目光聚焦于“洞察未来”,为所有渴望在不确定性中抓住机遇的企业和个人,提供了一套系统而实用的方法论。这本书并非仅止于分析现状,更致力于揭示隐藏在数据洪流中的趋势,预判市场走向,从而帮助读者规避风险,最大化收益。 这本书的价值,首先体现在其对“洞察”这一概念的深刻阐释。它认为,真正的洞察并非简单的信息堆砌,而是对信息进行深度挖掘、提炼、关联和解读,从而发现事物本质、规律和发展动力的能力。作者通过大量的案例研究和理论推演,揭示了洞察力在商业决策中的核心地位,并将其分解为几个关键要素:敏锐的观察力、严谨的逻辑思维、批判性的分析能力以及开放的创新意识。书中详细阐述了如何培养和提升这些能力,例如通过“六顶思考帽”等工具来拓展思维框架,通过“SWOT分析”等模型来审视内外环境,通过“费米估计”等方法来处理模糊信息。 更进一步,本书将“洞察”延伸至“预测”。它旗帜鲜明地指出,市场预测并非神秘的占卜,而是基于对现有信息和已知规律的科学推断。书中深入剖析了多种预测模型的原理和应用,从传统的定量分析方法,如时间序列分析、回归分析,到更具前瞻性的定性分析方法,如德尔菲法、情景分析。作者不仅介绍了这些方法的数学基础和操作步骤,更强调了在实际应用中需要注意的陷阱和误区。例如,在进行时间序列预测时,书中会警示过度依赖历史数据可能带来的局限性,并提出如何识别和应对结构性变化。在运用情景分析时,书中会指导读者如何构建多样的、可信的未来场景,并评估不同场景下的风险和机会。 本书的另一大亮点在于其对“决策”的战略性指导。它将洞察和预测的成果,转化为可执行的商业策略。作者认为,再精妙的分析和预测,如果没有最终的决策支持,都将是空中楼阁。因此,书中花了相当大的篇幅来探讨如何基于洞察和预测结果,制定出有效的商业决策。这包括目标设定、资源配置、风险管理、创新策略等一系列关键环节。书中会引导读者思考,如何在不确定的环境中做出最优选择,如何在追求短期效益的同时兼顾长期发展。例如,在面对新兴技术时,书中会提供一套评估技术成熟度、市场接受度和潜在颠覆性的框架,从而帮助企业决定是快速跟进、谨慎观望,还是积极布局。 为了让理论更具说服力,本书穿插了大量来自不同行业、不同规模企业的真实案例。从互联网巨头的市场扩张,到传统制造企业的转型升级,再到初创企业的破局之路,这些案例都经过精心的筛选和提炼,生动地展示了洞察、预测和决策在实践中的应用。书中会详细分析每一个案例的背景、面临的挑战、采取的策略、最终的结果,以及从中可以提炼出的普适性经验。例如,书中会剖析一个零售企业如何通过对消费者行为数据的深度挖掘,成功预测到特定产品的季节性需求波动,并据此优化库存管理,从而大幅降低成本。另一个案例可能是一位科技公司如何通过对竞争对手的产品发布和市场反馈的持续追踪,成功预测到行业的技术拐点,并提前调整研发方向,最终抢占了市场先机。 本书的读者群体非常广泛,它不仅是商业决策者、市场营销人员、战略规划师的案头必备,对于任何对商业世界运作规律感兴趣的人来说,也是一本极具启发性的读物。无论是创业者、投资者,还是企业中层管理者,亦或是希望提升自己商业敏感度的职场人士,都能从书中找到宝贵的知识和实用的工具。 在内容编排上,本书逻辑清晰,层层递进。它从基础概念入手,逐步深入到高级模型和复杂应用。每一章都配有清晰的图表、模型示意和总结要点,便于读者理解和回顾。书的语言风格力求通俗易懂,避免了过多的专业术语,即使是没有深厚学术背景的读者,也能轻松阅读。同时,作者在叙述中融入了大量的实践经验和个人思考,使得本书既有学术的严谨性,又不失实践的生动性。 这本书还特别强调了“动态性”和“适应性”。它指出,市场永远在变化,预测也永远无法达到百分之百的准确。因此,决策者最重要的能力之一,就是保持学习和调整的能力。书中会引导读者建立持续的市场监测机制,定期评估预测模型的有效性,并根据实际情况灵活调整策略。它鼓励读者拥抱不确定性,将其视为创新和成长的机会,而不是一味地回避。 总而言之,《洞察未来:商业决策的导航图》是一本集理论深度、实践指导和案例分析于一体的著作。它所提供的不仅仅是知识,更是一种思维方式和一种能力。通过阅读这本书,读者将学会如何更深刻地理解商业世界,如何更精准地预判未来趋势,并最终做出更明智、更有效的商业决策,在激烈的市场竞争中稳健前行,赢得未来。这本书将帮助读者从信息的海洋中航行出来,找到通往成功的真正航道。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的行文风格极其务实,几乎没有冗余的理论铺陈,更像是经验丰富的老前辈在手把手地教你如何解决实际工作中的难题。作者的叙事方式非常注重“落地性”,他总能将那些高深的学术概念,迅速拉回到我们日常能接触到的商业案例中去。举个例子,在讲到定性研究方法时,书中没有过多纠缠于心理学流派的争论,而是直接给出了如何设计一个有效的焦点小组访谈提纲,甚至细致到提问的顺序、引导师的肢体语言暗示都进行了详尽的指导。我上次做一个新产品上市前的用户反馈收集,就是严格按照书里的“三段式提问法”来操作的,效果立竿见影,客户的真实想法被挖掘出来了好几层。这种“即学即用”的特性,让这本书成为了我案头必备的行动指南,而不是束之高阁的理论宝典。对于那些急需在短期内提升市场洞察能力,并且希望马上投入实战的人来说,这本书的价值无可替代。它不是在教你“知道什么”,而是在教你“怎么做”。

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这本书的装帧设计真的太抓人眼球了,封面那种深邃的蓝色调,配上简洁有力的金色字体,瞬间就给人一种专业、可靠的感觉。拿到手里,纸张的质感也相当不错,厚实而细腻,阅读体验一流。我个人特别看重书籍的视觉呈现,因为它往往能反映出内容编排的用心程度。这本书在排版上也是下了功夫的,内页的留白恰到好处,图表和文字的穿插布局非常清晰,即便是那些复杂的理论模型,在经过精心设计的图示辅助后,也变得直观易懂了。我记得我翻到某一章介绍时间序列分析时,作者用了一系列不同颜色的线条图来区分不同变量的影响趋势,那种视觉上的冲击力,比单纯看公式推导要有效得多。而且,这本书的注释和索引做得非常详尽,很多关键术语都有清晰的解释,这对于我们这种需要经常回顾和查阅的读者来说,简直是救星。总的来说,从拿到书的那一刻起,我就知道这是一本在细节上追求极致的作品,光是这份对阅读体验的尊重,就已经值回票价了。它不仅仅是一本工具书,更像是一件精心制作的艺术品,摆在书架上也显得格外有格调。

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坦率地说,这本书的内容密度非常高,初次阅读时,需要极高的专注度才能跟上作者的思路。它的结构设计非常严谨,像是搭积木一样,前一章的结论是下一章分析的基础,层层递进,环环相扣。我尤其欣赏作者对于“不确定性”的坦诚处理。在谈到市场预测时,作者没有陷入过度自信的泥潭,反而用了好几页篇幅来详细阐述各种预测模型固有的局限性,以及如何通过建立“情景分析矩阵”来管理这种不确定性。这种对客观规律的尊重和对自身知识边界的清晰界定,是很多市场教材所缺乏的。阅读这本书的过程,与其说是学习知识,不如说是在进行一场智力上的高强度训练。它要求读者不仅要理解概念,更要学会批判性地思考作者提供的每一个论据和结论。读完之后,我感觉自己的思维框架被重塑了,对于任何突发事件的分析,都能迅速找到一个结构化的切入点。

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这本书的视角非常具有前瞻性和全球化视野。它不仅仅关注我们身边熟悉的市场环境,而是不断地将案例拉到国际化的背景下去审视。我特别喜欢其中关于新兴市场消费者行为变迁的分析部分,作者引用了大量的跨文化研究数据,探讨了数字化浪潮下,不同文化背景的消费者在信息获取、决策路径上的差异。这对于我们正在考虑全球化布局的公司来说,提供了极其宝贵的思维框架。它没有给我们标准答案,而是提供了一套系统的“解构复杂世界”的方法论。例如,在讨论渠道策略时,书中对比了欧美成熟市场的“去中介化”趋势与亚洲部分地区“社群经济”的蓬勃发展,并引导读者思考,如何根据当地的社会结构来设计最有效的接触点。这种跳出本土思维定式的能力,是这本书给我带来的最大收获之一。它让我意识到,成功的市场策略,必然是本地化与全球趋势洞察的完美结合体。

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我必须强调一下这本书在数据处理和分析工具介绍方面的广度和深度。这绝对不是一本停留在Excel基本操作层面的书籍。它深入探讨了如何运用更先进的统计软件进行数据清洗、模型构建以及结果可视化。书中专门开辟了一整章来讨论如何利用R语言进行数据挖掘,虽然最初我有点抗拒,但作者的讲解逻辑性极强,即便是对编程不熟悉的读者,也能在跟随步骤操作后跑出自己的第一个回归模型。更让我印象深刻的是,作者并没有把软件操作当成目的,而是始终服务于“商业解读”这一核心。例如,在展示如何进行回归分析时,他会紧接着分析如何判断残差的正态性,以及如何将P值转化为管理层能理解的风险信号。这种将技术能力与商业敏感度无缝对接的处理方式,体现了作者深厚的跨界功底。它教会了我们,数据分析的最终价值不在于跑出了多复杂的模型,而在于能否通过模型发现新的商业机会或规避潜在的陷阱。

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