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出版者:Houghton Mifflin Company

作者:A. Parasuraman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-07-24

价格:USD 136.36

装帧:Hardcover

isbn号码:9780618393282

丛书系列:

图书标签:

• 市场调研
• 营销学
• 网络资源
• 数据分析
• 定量研究
• 定性研究
• 消费者行为
• 市场营销
• 研究方法
• 商业研究

好的，这是一份关于一本名为《市场调研与网络数据分析实战指南》的图书简介，内容详尽，旨在涵盖市场调研的各个方面，但绝不涉及您提到的特定书籍内容： --- 图书简介：《市场调研与网络数据分析实战指南》 洞悉市场脉搏，驱动商业决策的深度指南 在当今快速变化、数据驱动的商业环境中，准确的市场洞察力已不再是可选项，而是企业生存与发展的核心竞争力。《市场调研与网络数据分析实战指南》是一本专为市场营销人员、商业分析师、企业决策者以及渴望掌握前沿调研技能的专业人士量身打造的权威著作。本书系统地梳理了传统市场调研的严谨方法论，并深度融合了互联网时代海量数据的抓取、清洗、处理与可视化技术，旨在提供一套完整、可操作的市场研究知识体系。 本书结构严谨，内容覆盖面广，从研究的起点——问题的界定，到研究的终点——报告的撰写与决策建议，步步深入，确保读者能够构建起扎实的理论基础，并能迅速应用于实际工作场景中。 --- 第一部分：市场调研的理论基石与研究设计（The Foundations of Market Research） 本部分奠定了市场调研的学科基础，强调了研究思维的重要性。 第一章：理解市场调研的本质与角色定位 本章首先阐述了市场调研在现代商业决策制定中的战略地位，区分了信息、数据与洞察之间的层级关系。深入探讨了研究的伦理规范、保密原则，以及如何将业务问题有效地转化为可操作的研究问题。我们将通过多个商业案例，解析成功与失败的研究项目在初期规划上的差异。 第二章：研究设计的框架构建 研究设计是整个调研项目的蓝图。本章详细介绍了探索性研究、描述性研究和因果关系研究（实验设计）这三大类研究类型的适用场景、优缺点及实施步骤。重点讲解了如何选择合适的研究设计来应对不同的管理需求，例如：新产品概念测试、客户满意度追踪、市场潜力评估等。 第三章：抽样的艺术与科学 精确的样本是有效结论的前提。本章全面覆盖了概率抽样（简单随机、系统、分层、整群）和非概率抽样（方便、判断、配额、滚雪球）的技术细节。读者将学习如何根据研究目标、总体特征和资源限制，科学地计算所需样本量，并评估抽样误差，确保样本的代表性。 --- 第二部分：数据采集的传统与创新路径（Data Collection Methodologies） 本部分是本书的核心，详细介绍了如何获取高质量的一手数据和二手数据。 第四章：二手数据源的深度挖掘与评估 在开始一手数据采集之前，高效利用现有信息至关重要。本章指导读者如何系统地检索、筛选和评估政府统计数据、行业报告、学术文献以及内部CRM数据。特别关注数据的时效性、可靠性和相关性的交叉验证方法。 第五章：定性研究的深度洞察力（Qualitative Techniques） 定性研究旨在理解“为什么”。本章细致讲解了焦点小组（Focus Group）的组织与引导技巧、深度访谈（In-depth Interview, IDI）的提问艺术，以及观察法（Observation）的应用场景。通过实际脚本分析，教会读者如何从非结构化访谈中提炼出深层次的动机和情感反馈。 第六章：定量研究的严谨实施（Quantitative Data Collection） 定量研究是衡量“多少”的关键。本章重点分析了问卷设计的科学流程：从测量尺度的选择（如李克特量表、语义差异量表）到题项的构建、顺序的安排以及预测试的重要性。同时，对比了面访、电话、邮寄和在线调查的优劣及实施控制要点。 --- 第三部分：新兴网络数据源的整合与分析（Harnessing Digital Data Streams） 面对海量、非结构化的网络信息，本部分提供了实用的工具箱和分析框架。 第七章：网络数据采集的基础与伦理考量 本章探讨了如何合法、合规地从社交媒体平台、电子商务网站、论坛和评论区抓取数据。重点讲解了网络爬虫（Web Scraping）的基本原理和常用工具的介绍（侧重于概念理解而非具体代码实现），并强调了数据隐私和用户协议遵守的极端重要性。 第八章：社交媒体聆听与情感分析（Social Listening & Sentiment Analysis） 社交媒体是民意最直接的晴雨表。本章聚焦于如何利用关键词、话题标签和用户画像来构建监测体系。深入介绍情感分析的分类体系（积极、消极、中性）以及如何处理讽刺、双重否定等复杂语言现象，以确保情绪判读的准确性。 第九章：网络文本数据的预处理与主题建模 原始的网络文本数据是“脏数据”。本章教授读者进行文本清洗的必要步骤，包括去除停用词、词形还原、词干提取等。随后，引入了主题建模（Topic Modeling）的基本概念，如潜在狄利克雷分配（LDA），指导读者如何从数百万条评论中自动识别出潜在的市场关注点和用户痛点。 --- 第四部分：数据分析、解释与报告呈现（Analysis, Interpretation, and Reporting） 数据本身的价值需要通过有效的分析和沟通才能实现。 第十章：描述性统计与推论性统计在调研中的应用 本章回顾并强化了基础统计工具的应用，包括均值、中位数、标准差、频率分布等。更重要的是，详细阐述了推论性统计（如T检验、方差分析ANOVA、相关分析和回归分析）在市场调研中的实际作用，例如：分析不同市场细分群体的差异，或预测销量影响因素。 第十一章：多变量分析的高级应用 为了挖掘更深层次的关系，本章介绍了更复杂的分析技术，如因子分析（Factor Analysis）用于简化复杂的变量结构，聚类分析（Cluster Analysis）用于识别自然形成的客户细分群体，以及交叉制表分析（Crosstabulation）的应用场景。 第十二章：研究结果的转化与高影响力报告撰写 研究的最终价值体现在决策行动上。本章强调“讲故事”的能力，而非简单罗列数据。指导读者如何构建清晰的执行摘要（Executive Summary），设计信息图表（Infographics），并撰写出具有说服力、直接指向商业行动的建议书。本章还讨论了如何向不同的利益相关者（高管层、运营团队、产品开发部）定制化报告内容。 --- 结语：持续学习与适应性调研 市场环境永无止境地变化，本书最后强调了市场调研人员必须保持终身学习的态度，持续关注新技术、新方法论（如AI辅助分析、大数据集成）的出现，确保调研能力与时俱进，真正成为企业战略决策的可靠“情报官”。 --- 目标读者： 市场营销经理、品牌战略师、商业分析师、数据科学家（欲了解商业应用）、高校市场营销与统计学专业学生。 本书特色： 理论深度与实操广度并重，系统性强，兼顾传统调研的严谨性和网络数据的实时性，提供了一套完整的、适应未来需求的市场调研方法论框架。

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