Basic Marketing Research Using Microsoft Excel Data Analysis (2nd Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Alvin C Burns

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:2007-12-23

价格:USD 147.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780132059589

丛书系列:

图书标签:

• 市场营销研究
• Excel数据分析
• 数据分析
• 统计学
• 商业研究
• 市场调研
• 数据处理
• 第二版
• 教学
• 方法论

市场调研基础与数据驱动决策：洞察消费者行为与市场趋势 本书旨在为读者提供一个全面而实用的市场调研框架，重点关注如何系统地收集、分析和解读市场数据，从而为商业决策提供坚实的数据支持。本书内容涵盖市场调研的完整流程，从明确研究问题到最终报告的撰写，并强调应用现代统计工具和分析方法来挖掘数据背后的商业洞察。 第一部分：市场调研的基石与规划 本部分奠定了市场调研的理论基础，并指导读者如何高效地规划研究项目。 第一章：市场调研的战略价值与流程概述 本章深入探讨了市场调研在现代商业环境中的核心地位。我们将分析市场调研如何帮助企业识别市场机会、评估竞争态势、理解客户需求，并最终降低决策风险。本章详细梳理了标准化的市场调研流程，包括：研究问题的界定、研究设计、数据收集方法的选择、数据分析与报告撰写。重点强调了将研究发现转化为可执行商业策略的重要性。 第二章：界定研究问题与制定研究目标 成功的市场调研始于清晰界定的问题。本章指导读者如何将模糊的商业难题转化为可测量的、具体的调研问题。我们将学习如何进行初步的探索性研究（如文献回顾和专家访谈），以确定研究范围。同时，本章教授如何构建层次清晰、逻辑严谨的研究目标，确保后续的数据收集和分析工作能够精准地指向核心商业需求。 第三章：研究设计：探索性、描述性与因果性研究 研究设计是指导整个调研项目的蓝图。本章将详细阐述三种主要的研究范式： 1. 探索性研究（Exploratory Research）：侧重于形成假设和深入理解问题的背景，介绍定性研究方法如焦点小组和深度访谈的应用。 2. 描述性研究（Descriptive Research）：旨在描述市场特征，重点介绍抽样方法和调查问卷的设计原则。 3. 因果性研究（Causal Research）：探讨变量间的关系，详细介绍实验设计（如A/B测试）的构建与执行，以确定因果关系。 第四章：测量与量表设计：构建可靠的问卷 有效的数据依赖于准确的测量。本章聚焦于构建测量工具，特别是问卷的设计艺术。我们将探讨测量的基本属性——信度（Reliability）和效度（Validity）。内容覆盖不同类型的量表，如李克特量表（Likert Scale）、语义差异量表（Semantic Differential Scale）和排名量表，并教授如何避免常见的测量偏差，确保数据的质量和一致性。 第二部分：数据收集方法与实践 本部分将带领读者走出理论，实践如何在真实世界中高效、合规地收集高质量的市场数据。 第五章：抽样理论与实践 抽样是使调研结果能够代表总体市场的关键步骤。本章详尽解释了概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、判断抽样、配额抽样）的原理、优缺点及适用场景。读者将学习如何计算所需的样本量，并理解抽样误差对研究结论的潜在影响。 第六章：一手数据收集：调查研究的实施 一手数据（Primary Data）的收集是市场调研的核心活动。本章侧重于通过问卷调查收集数据的方法。内容包括：在线调查平台的选择与管理、电话访问的技巧、现场访问的质量控制。重点讨论如何设计出结构清晰、无偏见的调查流程，以最大化受访者的参与度和数据的真实性。 第七章：二手数据与信息源管理 在进行任何新的数据收集之前，充分利用现有信息至关重要。本章指导读者如何系统地搜集、评估和整合二手数据（Secondary Data）。我们将探讨公开的政府统计数据、行业报告、学术数据库以及内部客户关系管理（CRM）系统中的数据。评估二手数据来源的可靠性、时效性和适用性是本章的重点。 第八章：定性研究：深入理解动机与情感 虽然定量数据提供“多少”和“什么”，但定性研究揭示“为什么”。本章专注于深入理解消费者的潜在动机、态度和行为驱动因素。详细介绍焦点小组（Focus Group）的组织、主持技巧，以及深度访谈（In-Depth Interview, IDI）的提问艺术。本章还简要介绍内容分析法（Content Analysis）在处理文字和图像数据方面的应用。 第三部分：数据分析与洞察提取 本部分是本书的实践核心，专注于将原始数据转化为具有战略意义的商业洞察。 第九章：数据准备与描述性统计分析 原始数据必须经过清理和转换才能用于分析。本章详细讲解数据清洗的步骤，包括处理缺失值、异常值和数据编码。随后，我们转向描述性统计，利用频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（标准差、范围）来概括数据集的基本特征，为后续的推断性统计打下基础。 第十至十三章：推断性统计与高级分析技术（着重于逻辑框架而非特定软件操作） 本部分聚焦于如何利用统计推断来验证研究假设，并探索变量间的关系。 第十章：假设检验基础与T检验/方差分析（ANOVA）：介绍统计显著性的概念，并学习如何使用T检验比较两组均值差异，以及如何使用ANOVA来分析三个或更多组别间的差异，例如比较不同广告活动对购买意愿的影响。 第十一章：关联性分析：相关与回归：探讨变量间相互关联的强度和方向。详细介绍皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s Rho）。随后，重点介绍简单线性回归和多元线性回归模型，用以预测一个因变量（如销售额）如何受多个自变量（如价格、促销力度）的影响。 第十二章：分类数据分析：卡方检验与交叉表：处理分类变量（如性别、购买频率）间的关系。学习如何构建和解读交叉表（Contingency Tables），并应用卡方检验（Chi-Square Test）来判断分类变量之间是否存在统计学上的关联。 第十三章：因子分析与聚类分析：数据简化与市场细分：介绍探索性因子分析（Factor Analysis）如何从大量变量中提取潜在的构建维度（例如，识别影响品牌忠诚度的核心驱动因素）。同时，详细阐述聚类分析（Cluster Analysis）在市场细分中的应用，指导读者根据消费者的行为和态度特征将市场划分为具有同质性的群体。 第四部分：报告撰写与研究伦理 调研的价值最终体现在其能否被有效地沟通和应用。 第十四章：市场调研报告的构建与可视化 一份优秀的调研报告必须清晰、简洁且具有说服力。本章指导读者如何构建一份专业的调研报告，包括执行摘要、研究方法回顾、关键发现、结论和建议。重点教授如何选择恰当的可视化工具（如条形图、饼图、散点图）来有效传达统计结果，确保非专业读者也能理解核心洞察。 第十五章：伦理考量与研究的未来方向 本章讨论市场调研活动中必须遵守的伦理规范，包括保护受访者隐私、确保数据匿名性、以及避免研究偏见。最后，展望市场调研领域的最新趋势，如社交媒体数据挖掘、大数据分析对传统调研方法的挑战与融合，帮助读者保持对行业前沿的敏感性。

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