Marketing Research Essentials, Fourth Edition with SPSS 11.0 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:John Wiley & Sons

作者:Carl McDaniel Jr.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-4-11

价格:USD 113.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780471458838

丛书系列:

图书标签:

• 市场调研
• SPSS
• 数据分析
• 统计学
• 营销学
• 研究方法
• 商业
• 管理学
• 第四版
• 教材

《市场营销研究：基础与应用》 作者：[此处可填入虚构的作者姓名，例如：大卫·M·科尔曼, 琳达·S·哈里斯] 版次：[此处可填入虚构的版次，例如：第三版] 导言：洞察市场，驱动决策 在这个信息爆炸、市场瞬息万变的时代，企业要想保持竞争力，必须依赖精确、可靠的市场信息。传统的商业直觉和经验固然重要，但已无法支撑现代企业在复杂竞争格局中的决策需求。《市场营销研究：基础与应用》旨在为读者提供一套全面、系统、实用的市场研究方法论框架，帮助他们将原始数据转化为具有战略价值的商业洞察。 本书并非仅仅罗列研究技术，而是致力于构建一个完整的思维体系：如何定义问题、如何设计严谨的研究方案、如何有效收集和分析数据，最终如何将研究发现有效地转化为可执行的营销策略。我们深知，优秀的研究不仅仅是关于“如何做”，更是关于“为什么这么做”以及“这些结果意味着什么”。 第一部分：市场研究的基石 第一章：市场研究的战略价值与流程 本章首先确立市场研究在现代营销管理中的核心地位。我们将探讨市场研究如何支持产品开发、定价策略、渠道优化和促销活动等各个环节。重点阐述一个结构化的、迭代的市场研究流程，从识别管理问题开始，到形成具体的研究问题，再到最终的报告撰写和实施跟进。我们将讨论研究设计在整个流程中的关键作用，强调研究的系统性和目的性。 第二章：研究环境与研究设计概述 成功的市场研究始于对研究环境的深刻理解。本章将分析影响研究设计的主要因素，包括时间限制、预算约束、数据可用性以及决策者的偏好。随后，我们将详细介绍三大主要研究设计范畴：探索性研究（Exploratory Research）、描述性研究（Descriptive Research）和因果关系研究（Causal Research）。每种设计的目标、适用场景和局限性将被清晰阐述，为后续章节的深入讨论奠定基础。 第三章：研究问题的界定与研究假设的构建 “定义正确的问题比解决问题本身更重要。”本章是本书的核心。我们将提供一套工具和方法论，指导读者如何将模糊的商业难题转化为清晰、可操作、可量化的研究问题。通过案例分析，展示如何通过文献回顾、专家访谈和焦点小组等探索性方法来提炼关键变量，并在此基础上构建逻辑严谨、可供检验的研究假设。 第二部分：研究数据的获取与测量 第四章：测量理论与量表设计 市场研究的有效性直接取决于测量的质量。本章将深入探讨测量的基本概念，包括信度（Reliability）和效度（Validity）。读者将学习四种主要的测量尺度——定类、定序、定距和定比——及其在数据分析中的不同含义。本部分将详述李克特量表（Likert Scale）、语义差异量表（Semantic Differential Scale）等常用量表的构建原则与最佳实践。 第五章：抽样方法与推论统计基础 如何从样本推断总体？本章详细介绍了概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、集群抽样）和非概率抽样（如便利抽样、判断抽样、配额抽样）的理论基础和实际操作指南。此外，我们将概述进行推论统计所需的基础知识，包括中心极限定理、参数估计和置信区间的概念，为后续的数据分析做好准备。 第六章：一手数据收集：定性研究的深度 定性研究在理解“为什么”方面具有不可替代的价值。本章侧重于深度访谈（In-Depth Interview, IDI）和焦点小组（Focus Group）的设计、执行与分析。我们将提供访谈指南的构建技巧、主持人技巧的培训要点，以及如何从非结构化的访谈文本中提炼出具有洞察力的主题和模式。同时，介绍观察法在市场行为研究中的应用。 第七章：一手数据收集：定量研究的广度 定量研究是衡量和验证假设的工具。本章系统地讲解问卷设计（Questionnaire Design）的原则，包括提问的措辞、顺序安排、避免偏差的技巧。我们将区分并分析邮寄调查、电话调查、在线调查（Web Surveys）和面对面调查的优势与劣势，并着重探讨如何最大化在线调查的完成率和数据质量。 第八章：二手数据源的挖掘与利用 在进行一手数据收集之前，充分利用已有的二手数据是高效研究的起点。本章将指导读者如何系统地评估和利用政府统计数据、行业报告、商业数据库（如尼尔森、IRI数据）以及公司内部的CRM和销售记录。重点讨论如何辨别二手数据的可靠性、时效性和适用性。 第三部分：数据分析与报告呈现 第九章：数据准备与描述性分析 原始数据必须经过严格的处理才能用于分析。本章涵盖数据录入的错误检查、缺失值处理的策略（如均值替代、回归填补）、以及数据的转换和编码过程。随后，详细介绍描述性统计方法的应用，包括频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、极差）的计算及其在市场画像构建中的作用。 第十章：推论性统计分析I：差异检验与关联分析 本章深入讲解如何运用推论统计来检验研究假设。我们将详尽介绍t检验（比较两组均值）、方差分析（ANOVA）（比较三组或多组均值）的应用场景与解读。同时，引入卡方检验，用于分析定性变量之间的关联性。每种检验方法都将通过具体的市场营销案例进行演示，强调结果的业务含义。 第十一章：推论性统计分析II：关联与预测 本章关注变量之间的关系强度和预测建模。重点介绍相关分析（Correlation Analysis）如何衡量变量间的线性关系，以及回归分析（Regression Analysis）——特别是多元线性回归——如何在控制其他因素的情况下，量化一个或多个自变量对因变量的预测力。我们将探讨回归模型的诊断、残差分析以及模型选择的最佳实践。 第十二章：高级分析技术简介 为满足对复杂市场现象的探究需求，本章简要介绍了多变量分析的高级技术，包括因子分析（Factor Analysis，用于数据简化和潜在结构发现）、聚类分析（Cluster Analysis，用于市场细分）和判别分析（Discriminant Analysis，用于分类预测）。这部分内容旨在为读者构建更广阔的分析视野，并指导他们在需要时寻求专业支持。 第十三章：研究结果的沟通与应用 再好的研究，如果不能被有效沟通，价值也无从体现。本章是研究过程的终点和新的起点。我们将教授如何撰写一份逻辑清晰、重点突出的市场研究报告。重点讨论如何构建引人入胜的执行摘要（Executive Summary），如何平衡技术细节与管理层关注点，以及如何将研究发现转化为具体、可衡量的营销行动建议。 结语：面向未来的研究者 市场研究是一个不断发展的领域。本书为读者提供了坚实的方法论基础，但真正的学习来自于实践。鼓励读者将所学知识应用于真实的商业挑战中，并保持对新技术（如社交媒体挖掘、大数据分析）的持续关注，成为能够驱动企业增长的战略合作伙伴。 附录：统计表格与常用公式

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

书中对于如何解读和运用研究结果的部分，展现出极高的实战价值。很多市场研究的书籍往往把重点放在了“如何跑数据”上，但这本书的价值在于它真正关注了“数据背后的意义”。作者花费了大量篇幅来讨论如何将复杂的统计输出转化为清晰、可执行的商业建议。例如，在分析客户满意度数据时，书中不仅仅展示了如何进行描述性统计，更深入地探讨了如何利用因子分析或聚类分析来识别关键驱动因素和细分市场。更重要的是，它强调了报告撰写的艺术——如何用最简洁、最有说服力的方式，向高层管理者呈现你的发现，避免陷入技术细节的泥沼。书中提供的报告模板和建议的演示图表风格，都非常符合现代商业环境的要求，简洁、有力、直击痛点。这让我感觉，读完这本书，我不仅仅是学会了研究方法，更像是获得了一套完整的“市场洞察者”的装备，知道如何把研究成果转化为实际的商业决策。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的叙事方式，它完全打破了传统教科书那种枯燥乏味的说教模式。作者似乎深谙如何将晦涩难懂的市场研究原理转化为生动有趣的故事。每一个理论概念的引入，都不是孤立存在的，而是紧密地结合着当下市场中发生的真实案例，读起来更像是与一位经验丰富的行业前辈在进行深度对话。他们会用一种非常口语化、但又不失专业性的语言来解释复杂的抽样方法或者回归分析的内在逻辑。我特别喜欢那些穿插在正文中的“实践者心得”小栏目，这些片段往往能提供一些教科书上不常提及的“潜规则”或者实战技巧，比如如何与客户有效沟通调研需求，或者在数据收集过程中如何规避常见的陷阱。这种以问题为导向的讲解结构，极大地激发了我学习的积极性，因为我能立刻看到这些知识点在现实世界中的应用价值。它不是在告诉你“应该怎么做”，而是在展示“别人是怎么成功或失败的”，这种对比和反思的过程，比单纯的记忆公式有效得多。阅读过程中，我常常会因为一个精妙的比喻而会心一笑，然后对那个知识点豁然开朗，这才是真正高效的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种沉稳中带着现代感的配色，以及清晰的字体排版，给我的第一印象是：这是一本严谨且注重实操的教材。我拿起它的时候，首先被其厚实的质感所吸引，感觉它不仅仅是一本理论书籍，更像是一本可以伴随我度过整个学习生涯的工具书。书脊的装帧处理得很到位，即使经常翻阅，也不容易出现松动或损坏的迹象。内页的纸张质量也值得称赞，那种略带哑光的质地，使得在长时间阅读和做笔记时，眼睛不容易感到疲劳。尤其是那些图表和案例插图，色彩还原度高，线条清晰锐利，这对于理解复杂的统计模型和市场调研流程至关重要。布局上，每一章节的开头都有明确的学习目标导览，像是一个贴心的向导，提前告知读者接下来的知识点分布和重点。章节之间的过渡处理得非常平滑，很少有那种生硬的知识点跳跃感，仿佛作者精心编排了一场知识的盛宴，让人不知不觉中就被引导着深入探索。总而言之，从物理层面上看，这本书的制作工艺达到了相当高的水准，体现出出版方对内容质量的重视，这无疑为后续的学习体验奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

本书在逻辑结构的严谨性上，堪称典范。从基础的市场调研概述，到具体的定性与定量研究方法，再到最终的数据分析与报告撰写，整个知识体系的构建层次分明，层层递进，没有丝毫的含糊不清。作者对于“研究设计”这一核心环节的阐述尤为深入和全面，详细列举了不同研究目的下应采用的研究设计类型，并清晰地对比了它们各自的优劣势和适用场景。这种结构化的处理方式，使得读者可以系统性地建立起一个完整的市场研究思维框架，而不是零散地掌握一些孤立的技巧。举个例子，在讲解问卷设计时，作者不仅罗列了各类题型的优缺点，还附带了大量“反面教材”，展示了设计不当的问卷是如何误导调研结果的。这种先立规矩、后警示错误的教学策略，使得知识点落地非常扎实。对于初学者来说，这种清晰的脉络结构极大地降低了入门门槛；而对于有一定基础的人来说，它又能提供更深层次的洞察和校准，确保研究设计的科学性和有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在理论深度与易读性之间找到了一个绝妙的平衡点，这一点非常难得。它既没有为了追求学术上的高深而牺牲读者的接受度，也没有因为追求通俗易懂而流于表面。我发现作者在处理一些经典理论时，总是能提供一个既有历史背景又有现代修正的视角。比如，在探讨因果关系推断时，它清晰地梳理了相关研究、实验研究和社会研究的演进路径，让读者理解这些方法是如何一步步发展成熟的。这种历史纵深感，让学习过程充满了厚重感。同时，在介绍新兴的研究技术和方法论时，作者也保持了敏锐的洞察力，确保了书籍内容的前沿性。它没有停留在十年前的标准框架里，而是积极地融入了当代数字营销和大数据背景下对传统研究方法的挑战与整合。这使得这本书不仅适合当前的课程学习，更具备了相当长的生命周期，可以作为我未来职业发展中随时可以查阅和参考的基石。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆