营销调研运用Excel数据分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:

出品人:

页数:340

译者:张喆

出版时间:2009-5

价格:58.00元

装帧:

isbn号码:9787111271765

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
市场调研
商业
营销调研
Excel数据分析
数据分析
市场营销
商业分析
数据可视化
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问卷分析
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具体描述

《营销调研运用Excel数据分析(原书第2版)》内容共分15章，以营销调研过程为逻辑曲线，将营销调研的基本理论和方法工具应用于11个阶段的业务活动，包括：(1)确定营销调研的需要；(2)界定问题；(3)确定调研目标；(4)决定调研设计；(5)识别信息类型和来源；(6)确定收集数据的方法；(7)设计数据收集表格；(8)确定样本规划和规模；(9)收集数据；(10)分析数据；(11)准备和陈述最终的调研报告。同时，采用微软Excel中的分析工具xLData Andy进行数据分析描述。

《营销调研运用Excel数据分析(原书第2版)》适于营销专业的本科生、MBA学生及教师使用，也可以作为研究人员及企业经营管理者的参考用书。

市场趋势洞察与商业决策：数据驱动的商业分析实务本书旨在为市场营销专业人士、商业分析师以及关注数据驱动决策的企业管理者提供一套系统、深入且极具实操性的市场趋势分析与商业决策支持方法论。全书紧密围绕如何高效地从海量市场数据中提取有价值信息，并将其转化为可执行的商业战略。第一部分：数据基础与现代市场环境解析本部分着重于构建现代商业分析的基石，探讨当前复杂多变的市场环境对数据分析能力提出的新要求。第一章：商业智能（BI）时代的分析范式转型本章首先剖析了从传统经验决策到数据驱动决策的范式转变。重点阐述了大数据、云计算和移动互联网技术如何重塑市场信息获取的渠道和速度。我们将深入探讨“描述性分析”、“诊断性分析”、“预测性分析”和“规范性分析”这四个层次的分析逻辑，明确不同商业问题需要的数据分析深度。市场信息生态系统构建：分析企业内部数据（CRM、ERP）与外部数据（社交媒体、行业报告、宏观经济指标）的集成方法。数据质量与治理的重要性：强调“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）的原则，详细介绍数据清洗、标准化和去重技术，确保分析结果的可靠性。商业伦理与数据隐私：讨论在收集和使用客户数据时必须遵守的法律法规（如GDPR、CCPA等）以及建立企业内部数据使用规范的必要性。第二章：消费者行为建模与细分策略理解消费者是市场分析的核心。本章聚焦于如何利用数据科学方法对消费者进行精细化建模和细分，以支持精准营销。消费者旅程（Customer Journey）的数据化描绘：介绍如何通过点击流数据、交易数据和反馈数据，绘制出多触点消费者互动的完整路径图，识别关键的“痛点”与“时刻”。 RFM模型的高级应用与扩展：不仅仅停留在基础的“最近一次消费、消费频率、消费金额”分析，而是探讨如何将其与客户生命周期价值（CLV）相结合，进行动态细分。聚类分析在市场细分中的实战应用：详细介绍K-Means、层次聚类等无监督学习方法，指导读者如何根据数据自动发现具有内在联系的客户群体，而非仅依赖先验假设。第二部分：核心市场研究方法的量化实施本部分将探讨几种最常用、最核心的市场研究方法的定量化处理流程，侧重于如何使用统计学工具进行严谨论证。第三章：调查研究设计与样本代表性检验市场调查是获取一手信息的主要手段，本章关注如何设计出科学的调查问卷并确保样本的有效性。量表设计与信效度检验：深入讲解李克特量表、语义差异量表等的设计原则，以及如何使用Cronbach's Alpha系数检验量表内部一致性，并通过探索性因子分析（EFA）验证结构效度。抽样方法论与误差控制：对比概率抽样（简单随机、分层、整群）和非概率抽样（方便、判断）的适用场景，并教授如何计算和控制抽样误差，确保推断的准确性。问卷数据导入与预处理流程：演示将SPSS、Qualtrics等平台导出的原始数据，转化为适用于统计分析的清洁数据集的具体步骤。第四章：描述性统计与推断性统计的桥梁本章是连接数据收集与商业解释的关键步骤，重点讲解如何从数据摘要过渡到对总体的有效推断。集中趋势、离散趋势与分布形态分析：熟练运用均值、中位数、标准差、偏度、峰度等描述性指标，快速把握数据的基本特征。假设检验的逻辑与实践：详细阐述零假设与备择假设的设定，以及T检验、方差分析（ANOVA）在比较不同用户群体（如不同年龄组对新产品的态度）上的应用场景与解读标准。相关性分析与初步因果推断：区分相关关系与因果关系，教授如何使用皮尔逊、斯皮尔曼相关系数来衡量变量间的关系强度，并警示多重共线性的影响。第三部分：高级分析技术与预测模型构建本部分将带领读者进入更复杂的预测和解释模型领域，以应对竞争情报和未来趋势的预测需求。第五章：回归分析在市场预测中的实战应用回归分析是市场预测的基石工具。本章强调如何构建既能解释过去，又能预测未来的回归模型。多元线性回归模型的构建与诊断：掌握如何选择合适的自变量（市场投入、价格、渠道覆盖率等），并运用R方调整值、F检验、以及系数的显著性（P值）来评估模型的拟合优度与解释力。逻辑回归在分类问题中的应用：针对“购买/不购买”、“点击/不点击”等二元决策场景，讲解逻辑回归（Logistic Regression）如何评估影响因素的概率贡献。时间序列分析基础：针对销售额、股价等具有时间依赖性的数据，介绍移动平均、指数平滑法等基础预测技术，理解平稳性和季节性对预测准确性的影响。第六章：定价策略优化与弹性分析定价是影响利润率最敏感的变量之一。本章专注于如何通过数据来科学地确定最优价格点。需求价格弹性（Price Elasticity of Demand）的计算与含义：讲解如何通过历史销售数据和价格变动数据，计算出特定产品在不同价格水平下的需求敏感度。边际成本与边际收益分析：结合成本数据，推导出使企业利润最大化的价格区间。联合分析（Conjoint Analysis）在产品特性定价中的作用：介绍如何通过联合分析来确定消费者对产品不同属性（功能、设计、品牌）的相对价值偏好，进而支持组合定价策略。第四部分：可视化呈现与决策支持再好的分析，如果不能被清晰地传达给决策者，其价值也会大打折扣。本部分专注于数据故事化和报告的构建。第七章：高效的数据可视化与仪表板设计本章探讨如何将复杂的分析结果转化为直观、易懂的视觉信息。图表选择的原则：明确何时使用柱状图、折线图、散点图、热力图或树状图，避免“数据墨水比”过低的问题。构建叙事性仪表板：介绍设计一个优秀商业仪表板的关键要素：清晰的指标定义、交互性设计（筛选器、下钻功能）以及确保信息层级的逻辑性。超越基础图表的进阶展示：探讨如何使用地图可视化展示区域市场表现，以及如何利用小型图（Sparklines）在报告中嵌入趋势信息。第八章：从分析报告到战略执行本章总结了整个分析流程，强调如何将数据结论转化为可量化的、可执行的商业建议。结构化报告撰写：教授如何使用“背景-发现-建议”（Situation-Finding-Recommendation）的框架来构建高层管理人员摘要，确保关键信息突出。风险评估与敏感性分析：在提出建议时，必须量化不同决策路径下的潜在风险，通过改变模型中的关键参数（如竞争对手反应、成本波动）来测试建议的稳健性。建立持续监测的反馈循环：强调市场分析不是一次性活动，而是需要建立持续的数据监测机制，并定期回顾预测准确性，不断优化分析模型。本书致力于帮助读者建立起一套严谨、科学的量化分析思维体系，确保每一次市场投入和商业决策都有坚实的数据作为支撑，从而在日益激烈的市场竞争中占据先机。