具体描述
Essential to any student of the discipline, this textbook offers a comprehensive, applied approach to understanding and designing market research. Balancing the fundamental quantitative methodologies and theoretical structures with practical applications of qualitative techniques, this book is ideal for the novice researcher, and for those more familiar with the discipline. With an emphasis on both critical thinking and hands-on application, the textbook contains: several real life case studies; useful learning features such as key terms, definitions and discussion topics, and is supported by a companion website.
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用户评价
这本书的排版和视觉设计倒是有点让人摸不着头脑，它在颜色使用上非常克制，几乎只有黑白两色，这使得厚厚的一本书看起来有些沉闷，对于习惯了彩色图文并茂的学习材料的年轻读者来说，可能会是第一个劝退点。不过，一旦你沉下心来仔细阅读，你会发现这种极简主义的设计实际上是为了突出内容的本身。我个人对它在“新兴研究技术”方面的讨论非常感兴趣。它没有沉溺于介绍那些我已经耳熟能详的老技术，反而将注意力集中在了如何将社交媒体监听数据（Social Listening Data）结构化，并将其整合到传统的定量研究框架中。书中详细讨论了情感分析（Sentiment Analysis）的应用局限性，并警示了仅仅依靠关键词频率的危险。这种对技术演进保持批判性态度的写作风格，非常得我心。它不像某些“前沿科技”书籍那样盲目乐观，而是带着一种审慎的智慧，告诉我们即便是最先进的工具，也需要坚实的研究设计作为支撑。总而言之，它的内容深度足以让经验丰富的专业人士重新审视自己的研究假设。
评分说实话，我原本以为这是一本又一本充斥着枯燥公式和过时案例的教科书，毕竟市面上这类书籍太多了。然而，当我翻开关于抽样方法的章节时，我不得不承认我错了。作者对不同抽样技术——无论是概率抽样还是非概率抽样——的优缺点分析得极为透彻，并且引入了现代大数据环境下“在线样本”的评估标准，这显示了作者对当前研究环境的深刻洞察力。最让我惊喜的是，书中对数据分析部分的讲解，并没有简单地停留在SPSS或R语言的基本操作层面，而是深入探讨了如何解读回归分析的结果，特别是多重共线性诊断和交互效应的含义，这些内容在很多入门教材中都是一笔带过。我记得有一个关于客户满意度模型的讨论，作者构建了一个多层次结构方程模型（SEM）的简化版，并配有详细的路径图解释，这对于我理解复杂变量间的内在联系帮助巨大。这本书的价值在于，它不仅告诉你“怎么做”，更会告诉你“为什么这么做”，并且提供了在研究中可能遇到的各种陷阱及其规避策略。它更像是一位经验丰富的研究总监在与你进行深度对话，而不是一个冷冰冰的知识堆砌者。
评分我是一名资深的市场营销经理，我更看重的是研究结果的可靠性和可操作性。在阅读过程中，我发现这本书在“定性研究”这一块的深度和广度都超出了我的预期。许多市场研究书籍往往过度偏重定量分析，导致对深度访谈（IDI）和焦点小组（FGD）的技巧描述过于表面化。但这本书花了相当大的篇幅来讨论如何撰写探针式提问（Probing Questions），如何处理小组讨论中的“权威效应”，以及如何进行转录和主题编码，这些都是实战中决定研究质量的关键环节。特别是关于焦点小组的“主持人手册”构建这一部分，书中提供了一个非常实用的模板和注意事项清单，我立刻可以将其应用到我团队下个月的活动准备中去。此外，它还探讨了非语言线索的解读在定性研究中的重要性，这一点非常微妙但却至关重要。对于我们这些需要将研究发现转化为具体营销行动的人来说，这本书提供的不仅仅是方法论，更是一套成熟的洞察力提取工具包。它成功地弥合了学术严谨性与商业实用性之间的鸿沟。
评分我是在一个紧张的截止日期前，被推荐使用这本书来快速学习和掌握一项新的市场测试设计（如A/B测试的优化设计）。坦白说，我当时只希望能找到一本能快速查阅关键公式和流程的工具书。这本书的结构确实支持快速检索，关键术语的定义和公式的推导都被放在了页边或单独的方框内，非常便于定位。然而，我发现它在对“实验设计”的讲解中，花了很多笔墨去阐释“内部效度和外部效度”的权衡，这种深入的讨论虽然对于学术研究是必要的，但对于我这种追求快速上手的实操人员来说，显得略微冗长和学院派。书中对于如何处理缺失数据（Missing Data Imputation）的多种方法的比较，虽然详尽，但缺乏一个明确的“推荐场景”导引，我需要花费额外的时间去判断哪种方法最适合我的特定数据集——这在我时间紧迫时造成了一点困扰。总体而言，它更偏向于一本全面、细致的参考手册，而不是一本快速启动指南。它的优点是无所不包，但也正因此，在需要针对特定问题快速找到“标准答案”时，有时会显得路径稍长。
评分这本书的封面设计得相当朴实，没有太多花哨的元素，予人一种严谨、专业的印象。我是在为我的市场分析课程寻找一本可以深入理解研究方法的教材时，偶然发现了它。拿到手后，首先吸引我的是其清晰的章节划分，目录清晰地勾勒出了从基础概念到高级统计分析的全过程。我尤其欣赏作者在开篇就对“研究伦理”给予了足够的重视，这在很多同类书籍中往往是一笔带过的内容。书中对问卷设计部分的讲解非常细致，特别是关于如何避免引导性问题和如何进行预测试的步骤，详细到让人感觉作者仿佛就在身边手把手指导。举例来说，它用了一个非常贴近实际的快消品案例，详细剖析了从确定研究目标到最终报告撰写的每一步决策点。虽然内容涵盖了大量的理论模型，但作者的叙述方式并未显得晦涩难懂，大量的图表和流程图有效地辅助了读者的理解。对于那些初次接触市场研究领域的学生来说，这本书无疑提供了一个扎实且全面的入门框架，能够帮助他们建立起系统的研究思维，而不是仅仅停留在工具的使用层面。它强调的“研究的商业价值”视角，也让理论学习与实际业务需求紧密结合起来，这一点非常关键。
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