Marketing Research Essentials, with SPSS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Carl McDaniel Jr.

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2007-2-20

价格:$ 190.12

装帧:Paperback

isbn号码:9780470131985

丛书系列:

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• 市场研究导论及SPSS应用
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深入探究市场脉络：当代市场研究的基石与实践 图书名称：深入探究市场脉络：当代市场研究的基石与实践 本书概述 本书旨在为读者提供一个全面、深入且极具操作性的市场研究学习路径，涵盖了从研究设计到数据分析、再到最终报告撰写的全过程。面对日益复杂和快速变化的市场环境，本教材拒绝停留在理论的空中楼阁，而是紧密结合当代商业实践中的真实挑战与机遇。我们聚焦于如何构建一个严谨、高效且能够驱动决策的研究体系，强调研究方法论的扎实基础与创新应用。 本书的核心目标是培养读者成为一个既能理解复杂统计模型，又能将研究成果转化为清晰、可执行商业策略的复合型人才。我们假设读者具备一定的商业基础知识，但对系统性的市场研究方法论接触有限，因此本书力求平衡学术的深度与实务的可操作性。 第一部分：奠定基石——市场研究的战略定位与设计 第一章：市场研究：从信息到洞察的桥梁 本章首先探讨市场研究在现代企业战略制定中的不可替代性。我们讨论市场研究的角色演变，从传统的描述性分析转向预测性和规范性分析的转变。重点分析在数字经济时代，研究面临的新挑战，如大数据、快速迭代的产品周期以及消费者注意力的碎片化。 研究的价值链： 分析如何将原始数据转化为可行动的商业智能（BI）。 研究的伦理与合规性： 深入探讨数据隐私（如GDPR、CCPA等相关原则）和研究对象的知情同意权，建立负责任的研究框架。 研究问题的界定： 强调清晰、聚焦的研究问题是成功研究的先决条件。本节将提供一套系统性的“漏斗法”来分解模糊的商业目标为具体可测量的研究问题。 第二章：研究设计的蓝图：探索、描述与因果关系 研究设计是整个研究项目的骨架。本章详细区分了三大类研究设计——探索性、描述性和因果性（实验性）研究，并指导读者根据研究目标选择最合适的路径。 探索性研究的深度挖掘： 重点介绍定性研究的多种形式，如深度访谈（IDI）、焦点小组（FGD）的设计与实施，以及如何从中提炼出可供量化检验的假设。 描述性研究的精度要求： 探讨横断面研究与纵向研究的差异，以及如何设计能准确描绘市场现状的调查问卷结构。 因果关系检验的严谨性： 详细解析实验设计的关键要素，包括随机化、对照组的设置、内部效度和外部效度之间的权衡，特别是在实地A/B测试中的应用。 第三部分：数据采集的艺术与科学 第三章：抽样的科学：代表性与效率的平衡 如何从庞大的总体中选取一个能代表整体的样本，是量化研究可靠性的核心。本章深入讲解概率抽样和非概率抽样的适用场景。 概率抽样技术精讲： 详细阐述简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样的具体操作步骤、优缺点及计算样本量的方法（基于置信水平和误差范围）。 非概率抽样的局限与应用： 分析方便抽样、配额抽样和判断抽样的使用边界，特别是在探索性或资源受限情况下的实用性。 抽样误差的控制与评估： 介绍如何通过设计优化来最小化由抽样引起的偏差。 第四章：测量工具的构建：问卷与量表的开发 问卷是数据采集的载体，其质量直接决定了研究的成败。本章提供了一套从概念化到预测试的完整问卷开发流程。 概念化与操作化： 如何将抽象的商业概念（如“品牌忠诚度”、“客户满意度”）转化为可测量的指标。 量表设计的核心原则： 详述李克特量表、语义差异量表、图形量表的构建细节，以及确保量表信度（Reliability）和效度（Validity）的关键步骤，包括内部一致性检验（如Cronbach’s Alpha）。 问卷结构的优化： 讨论问题排序、措辞的清晰度、避免引导性问题和模糊措辞的技巧，以及在线调查平台的特定考量。 第四部分：数据处理与分析的深度探索 本部分是本书的重点，旨在提供一个非依赖特定软件的、基于原理的统计分析教学框架。我们关注“为什么”使用某个统计方法，而非仅仅“如何”点击按钮。 第五章：数据准备与初探性分析 数据收集后的第一步是清洗和整理。本章强调数据质量的重要性。 数据清洗实务： 识别和处理缺失值（Missing Data）的策略（如删除、均值替代、回归插补等），以及识别异常值（Outliers）的方法及其对分析结果的影响。 描述性统计的精炼： 不仅是均值和标准差，更要深入探讨数据的分布形态（偏度和峰度），以及如何利用图形工具（如箱线图、直方图）快速理解数据特征。 第六章：推论性统计的核心：假设检验与参数估计 本章构建了读者理解任何复杂统计测试的理论基础。 概率基础回顾： 快速回顾抽样分布、中心极限定理等核心概念。 参数估计与置信区间： 解释区间估计在市场研究中的实际意义，它比点估计提供了更丰富的信息。 单样本与双样本假设检验： 详细讲解Z检验和T检验的逻辑、前提假设（如正态性、方差齐性），以及P值在决策过程中的正确解读。 第七章：变量间关系的探索：方差分析与相关性 本章侧重于分析不同类别变量或连续变量之间的关系。 方差分析（ANOVA）： 阐述单因素和多因素方差分析如何检验多个组别的均值是否存在显著差异，这在市场细分效果评估中至关重要。 相关性分析： 区分皮尔逊、斯皮尔曼等相关系数的适用场景，以及如何避免“相关不等于因果”的误区。 第八章：预测的艺术：回归分析的实战应用 回归分析是市场研究中应用最广泛的工具之一，用于预测和量化影响因素。 简单线性回归与多元回归： 深入解析回归方程的构成，回归系数（Beta）的解释，以及$R^2$（决定系数）的含义。 回归模型的诊断： 强调多重共线性、异方差性等问题对模型稳定性的影响，并介绍相应的诊断和修正方法。 逻辑回归（Logistic Regression）： 专章讲解如何处理二元因变量（如购买/不购买、是/否），这在客户流失预测模型中极为关键。 第九章：探索未知结构：因子分析与聚类分析 当数据结构复杂、变量众多时，我们需要降维和识别潜在结构。 因子分析（Factor Analysis）： 探讨如何从大量观测变量中提炼出少数几个潜在的、不可直接测量的“因子”（如感知维度），是构建综合指标体系的关键步骤。 聚类分析（Cluster Analysis）： 详细介绍K-均值聚类（K-Means）和层次聚类，重点讲解如何确定最佳的簇（Cluster）数量，并将研究结果转化为可识别的客户细分群体画像。 第五部分：研究成果的转化与应用 第十章：从数据到叙事：研究报告的撰写与展示 即使拥有最精妙的分析，如果无法有效地传达给决策者，研究价值也将大打折扣。 报告的结构逻辑： 强调“倒金字塔”结构——先结论与建议，后方法论和数据细节。 可视化与叙事技巧： 教授如何选择最能表达分析结果的图表类型，以及如何构建一个引人入胜的“数据故事线”，确保关键发现能够被高层管理人员迅速吸收。 研究成果的推广与实施： 讨论如何建立反馈机制，追踪建议的落地情况，确保市场研究的投入能够真正转化为商业回报。 总结 本书不仅是市场研究方法的教科书，更是一本关于如何进行系统性、批判性商业决策的指南。通过对研究全流程的细致拆解和实战化案例的穿插，读者将掌握将复杂市场信息转化为清晰商业路径的能力，从而在竞争激烈的市场环境中占据先机。

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我一直觉得，市场研究不仅仅是关于数据的收集和分析，更关乎如何从数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为可执行的商业策略。因此，我对于《Marketing Research Essentials, with SPSS》的期待，在于它能否在理论的深度和实践的操作性之间找到一个绝佳的平衡点。“Essentials”这个词让我相信，这本书会聚焦于市场研究最核心、最关键的知识点，避免了不必要的枝蔓，为我构建一个坚实的知识基础。而“with SPSS”则让我看到了它在实际操作层面的价值。我希望这本书能够清晰地指引我如何在SPSS中进行市场调研数据的分析，从数据导入、清洗、描述性统计，到各种推断性统计方法的运用，如t检验、ANOVA、卡方检验，甚至是更高级的因子分析、聚类分析和回归分析。特别地，我希望书中能通过大量的实际案例，展示如何将SPSS的分析结果与市场研究的实际问题联系起来，例如如何利用消费者调研数据来分析品牌偏好，如何通过销售数据来预测市场趋势，或者如何通过产品测试数据来优化产品设计。如果这本书能够在我掌握SPSS分析技巧的同时，也帮助我培养数据驱动的决策思维，那么它将是我学习道路上的宝贵财富。

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作为一名对市场研究领域充满好奇，并且希望能够将其应用于实际工作中的人，我选择《Marketing Research Essentials, with SPSS》这本书，是因为它所承诺的“核心要素”以及“SPSS实践”。我期望这本书能够为我构建一个扎实且实用的市场研究知识体系。在“Essentials”方面，我希望它能深入浅出地讲解市场研究的逻辑和方法论，包括如何清晰地界定研究问题，如何选择最适合的研究设计（探索性、描述性、因果性），以及如何掌握各种数据收集技术（问卷、访谈、焦点小组）的精髓。而在“with SPSS”部分，我的期望更为具体，我渴望能够获得手把手的指导，学习如何在SPSS软件中完成市场研究的数据分析。这包括但不限于：高效地导入和清洗原始数据，运用描述性统计来了解样本的基本特征，通过信度检验来评估问卷的可靠性，运用因子分析来发现潜在的市场维度，通过聚类分析来划分不同的消费者群体，以及利用回归分析来预测关键的市场指标。我希望书中能够提供大量的实际案例，将SPSS的操作步骤与具体的市场营销场景相结合，让我能够理解这些分析结果是如何指导商业决策的，例如如何利用消费者数据来调整营销沟通策略，或者如何通过市场趋势分析来评估潜在的投资机会。

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在我看来，一本优秀的市场调研教材，不应该仅仅满足于教授“怎么做”，更应该引导读者思考“为什么这么做”。《Marketing Research Essentials, with SPSS》的书名，让我看到了这方面的潜力。“Essentials”暗示了其对核心知识的把握，而“with SPSS”则赋予了其实践的维度。我希望这本书能够深入浅出地阐述市场调研的基本原理，比如研究目的的设定、研究问题的界定、研究设计的选择（探索性、描述性、因果性），以及各种数据收集方法（定性与定量）的适用场景和优缺点。在我看来，理解这些基础的理论框架，是后续进行有效数据分析的前提。而SPSS的加入，则为我提供了将理论转化为实际操作的机会。我期待书中能够详细讲解如何在SPSS中实现这些理论概念。例如，在构建问卷时，如何根据研究目的设计量表，如何在SPSS中录入这些量表数据，如何进行信度检验（如Cronbach's Alpha）来评估量表的可靠性。在进行数据分析时，我希望能学习如何运用SPSS进行描述性统计，以了解整体样本的特征；如何进行交叉表分析，探索不同变量之间的关系；如何进行相关性分析，衡量变量之间的线性关联程度。如果书中还能涵盖如何运用SPSS进行回归分析，以预测销售额或消费者满意度等关键指标，那将更是锦上添花。

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对于市场研究的初学者来说，理解整个研究流程以及如何有效地运用工具是至关重要的。《Marketing Research Essentials, with SPSS》这个书名，让我看到了它在这两个方面可能提供的帮助。“Essentials”暗示了其对核心知识的聚焦，我期待它能清晰地阐述市场研究的基本步骤，从研究问题的界定，到研究设计的选择，再到数据收集方法（如问卷调查、访谈、焦点小组）的选择和实施。而“with SPSS”则为我提供了一个具体的实践平台，我希望书中能够详细展示如何在SPSS中进行数据分析。具体来说，我希望它能覆盖数据录入的规范化、数据清洗的技巧、描述性统计的应用（如均值、方差、频率分布），以及各种推断性统计方法的运用，例如t检验、ANOVA、卡方检验，用来检验变量之间的差异和关联。此外，我也非常期待书中能讲解如何运用SPSS进行一些更高级的分析，比如因子分析，以识别潜在的市场因素；聚类分析，以细分消费者群体；以及回归分析，以预测关键的市场指标。如果书中能够通过实例，将这些SPSS操作与实际的市场营销问题紧密联系起来，例如如何通过问卷数据分析消费者满意度，或者如何通过销售数据来评估广告投放效果，那么它将极大地提升我学习的效率和兴趣。

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坦白说，我之所以选择这本书，很大程度上是被“SPSS”这个词所吸引。在我的认知里，市场调研的实践操作离不开强大的统计分析工具，而SPSS无疑是其中一个非常主流的选择。我对这本书能够清晰地展示如何运用SPSS来处理和分析市场调研中的数据抱有极高的期望。我希望它不仅仅是理论的罗列，更能提供手把手的指导，从数据录入的规范性，到变量的定义，再到各种统计分析方法的选择和执行，都能够有详细的步骤说明。例如，在进行问卷调查后，如何有效地将大量的回复数据导入SPSS，如何对数据进行清洗和预处理，剔除无效数据，如何进行描述性统计，例如计算均值、标准差、频率分布等，以初步了解样本的特征。更进一步，我希望书中能讲解如何运用SPSS进行推断性统计，比如t检验、ANOVA、卡方检验等，来检验不同群体之间的差异，或者变量之间的关联性。当然，我也期待它能够介绍一些更复杂的分析技术，例如因子分析，来帮助我识别潜在的市场驱动因素，或者聚类分析，来细分消费者群体。如果这本书能够通过具体的案例，将这些SPSS的操作与市场调研的核心概念（如目标市场定义、消费者行为分析、产品定位等）有机地结合起来，那么它将极大地提升我学习的效率和信心。

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在我看来，一本真正有价值的市场研究书籍，应该能够将抽象的理论概念与具体的实践操作融会贯通。《Marketing Research Essentials, with SPSS》这个书名，正是基于这样的期待。我希望“Essentials”部分能够为我打下坚实的理论基础，让我理解市场研究的逻辑和方法论，包括研究问题的识别、研究假设的提出、研究设计的选择（探索性、描述性、因果性）以及各种数据收集技术的优缺点分析。而“with SPSS”则为我提供了将这些理论知识转化为实际技能的途径。我非常希望这本书能够提供详细的SPSS操作指南，带领我一步一步地完成数据分析的全过程。这包括但不限于：如何规范地录入和管理数据，如何进行数据清洗和转换，如何运用SPSS进行描述性统计以概览数据特征，如何通过信度检验来评估量表的可靠性，如何进行因子分析来揭示潜在的市场维度，如何运用聚类分析来识别不同的消费者细分市场，以及如何进行回归分析来预测关键的市场指标。如果书中能够提供丰富的案例，将这些SPSS操作与实际的市场营销案例相结合，例如如何通过消费者调查来分析品牌忠诚度，或者如何通过市场数据来评估新产品上市的潜力，那么它将对我学习市场研究大有裨益。

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这本书的标题是“Marketing Research Essentials, with SPSS”，这让我对接下来的阅读内容充满了期待。我一直对市场调研这个领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在当今数据驱动的商业环境中，了解如何有效地收集、分析和解读市场信息，对于任何希望在商业领域取得成功的人来说，都显得尤为重要。而“Essentials”这个词，则暗示了这本书将聚焦于市场调研的核心概念和实用技巧，不会过于冗杂，而是直击要点，为读者构建一个坚实的基础。我对“with SPSS”部分同样感到兴奋，SPSS作为一款广泛应用于统计分析的软件，在市场调研的实践操作中扮演着至关重要的角色。我希望这本书能够清晰地阐述如何在SPSS中执行各种市场调研所需的数据分析，例如问卷数据的录入、清理、描述性统计、推断性统计，甚至是一些更高级的分析方法，比如回归分析、因子分析等。能够将理论知识与实际操作工具紧密结合，无疑会大大提升学习的效率和效果。我期待作者能够用生动易懂的语言，解释那些可能看起来有些抽象的统计学概念，并辅以实际的案例研究，让我在学习过程中能够更好地理解理论的实际应用场景。同时，我也希望这本书能够涵盖市场调研的整个流程，从研究问题的界定，到研究方法的选择，再到样本的设计，再到数据收集工具的开发，最后到数据分析和报告撰写。如果这本书能够在这个过程中为我提供清晰的指导和实用的建议，那么它将成为我市场调研学习道路上不可或缺的宝贵资源。

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对于我这样一名对市场研究抱有浓厚兴趣，但又缺乏实践经验的读者来说，《Marketing Research Essentials, with SPSS》这个书名无疑具有极大的吸引力。“Essentials”表明了它将聚焦于市场研究的核心要素，避免了冗杂的理论，直击关键知识点，这正是我所需要的。而“with SPSS”则意味着它将理论与实践紧密结合，我非常期待书中能够提供清晰、详细的SPSS操作指南，帮助我掌握实际的数据分析技能。我希望这本书能够从市场研究的起点开始，循序渐进地引导我。例如，在研究问题的界定方面，它能否给出一些实用的建议，帮助我准确地把握研究的核心；在研究设计的选择上，它能否清晰地阐述不同研究设计（如探索性、描述性、因果性）的特点、适用范围以及它们在SPSS中的对应分析方法。我尤其关注书中在数据收集和分析部分的内容。我希望它能详细讲解如何设计一份有效的调查问卷，如何进行抽样，以及如何在SPSS中录入和清理这些数据。此外，我殷切期望书中能涵盖SPSS在描述性统计、信度检验、因子分析、聚类分析以及回归分析等关键统计技术中的具体应用。能够通过真实的案例来演示这些操作，将极大地帮助我理解和掌握这些复杂的概念。

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我一直认为，学习市场调研的过程，不仅仅是掌握一套技术，更是一种思维方式的培养。我希望《Marketing Research Essentials, with SPSS》能够在这方面有所启迪。在快速变化的商业环境中，对市场进行深入的洞察，能够帮助企业做出更明智的决策，规避风险，抓住机遇。这本书的“Essentials”部分，让我对其核心内容的深度和广度产生了高度的关注。我期望它能够涵盖从最初的研究设计，到问卷的构建，再到抽样方法的选择，以及各种数据收集技术（如访谈、焦点小组、问卷调查等）的优劣势分析。而“with SPSS”的加入，则更是为我提供了将理论付诸实践的可能。SPSS在数据分析领域的强大功能，如果能够被这本书清晰地引导和应用，那么我将能够真正地将原始数据转化为有价值的市场洞察。我非常期待书中能够提供具体的SPSS操作步骤，配合案例，让我能够逐步掌握数据录入、清洗、描述性统计、因子分析、聚类分析，甚至是回归分析等关键的统计技术。一个好的市场调研研究，不仅仅是“做了”调研，更在于“调研的结果有多大用处”。因此，我希望这本书还能在报告撰写和结果解读方面给予指导，教会我如何将复杂的分析结果，转化为清晰、简洁、可操作的建议，能够真正地指导企业的市场营销策略。

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我一直认为，市场研究不仅仅是关于“做什么”，更是关于“为什么这么做”以及“这样做有什么用”。《Marketing Research Essentials, with SPSS》这个书名，让我对它在这两个方面的潜力和价值寄予厚望。“Essentials”意味着它将聚焦于市场研究的核心理念和方法，我期待它能够清晰地阐述市场研究的逻辑框架，例如如何从商业问题出发，提炼出可研究的市场问题，如何选择合适的研究方法（定量或定性），以及如何设计有效的研究方案。而“with SPSS”则为我提供了将理论知识转化为实际操作技能的工具。我希望这本书能够提供详细的SPSS操作指导，让我能够掌握如何利用SPSS进行各种市场调研数据的分析。这包括从数据录入、清洗，到描述性统计（如频率、均值、中位数），再到推断性统计（如t检验、ANOVA、卡方检验），以及更高级的分析技术，如因子分析、聚类分析和回归分析。我特别希望书中能够提供一些关于如何解读SPSS输出结果，并将其转化为有洞察力的市场建议的指导。如果能够通过真实的案例，将SPSS的分析过程与实际的市场营销决策联系起来，例如如何利用消费者行为数据来优化营销策略，或者如何通过市场潜力分析来指导新产品开发，那么这本书的价值将得到极大的体现。

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