某科技網(wǎng)市場數(shù)據(jù)附統(tǒng)計學知識

CE系列講座之一：

“市場研究及數(shù)據(jù)分析”理念及方法概要介紹戰(zhàn)略發(fā)展部Objectives從MarketingReseach的角度將CE相關(guān)方法進行關(guān)聯(lián)與梳理，旨在提供一種全視圖，以便根據(jù)應(yīng)用需求選擇性使用！提供ConsumerInsight的基本理論框架，以便將ConsumerInsight理念融匯于各方法之中！簡介實際操作的基本原則，提高日常操作的效率與效果！人群購買力需求市場有效市場是由一群對某一產(chǎn)品/服務(wù)有興趣、有收入和有通路的潛在客戶所組成序：市場產(chǎn)品/服務(wù)根據(jù)顧客的需要確定：生產(chǎn)/提供特定的：將：有效地提供給目標消費者產(chǎn)品/服務(wù)產(chǎn)品/服務(wù)序：營銷的本質(zhì)優(yōu)化顧客關(guān)系/員工關(guān)系有效的溝通宣傳優(yōu)化市場渠道理解人們的需求和價值取向根據(jù)理解開發(fā)更好的品牌通過創(chuàng)新滿足人們的需要序：營銷的起點&終點：用戶需求目錄

What：MarketingResearch是什么？MarketingResearch定義MarketingResearch與營銷的關(guān)系MarketingResearch本質(zhì)MarketingResearch的角度看CE的幾種方法

Why：為什么進行MarketingResearch？

How:如何進行MarketingResearch？MarketingReseach的分類MarketingResearch幾個重要操作原則簡介抽樣原則定性大綱設(shè)計基本原則定量問卷設(shè)計基本原則數(shù)據(jù)分析：多元統(tǒng)計&數(shù)據(jù)挖掘基本方法ConsumerInsight基本理論框架What（1）：MarketingResearch定義美國市場研究協(xié)會（AMA）對市場研究的定義是：市場研究是將消費者、顧客及公眾與廠商通過信息而聯(lián)系起來的橋梁，其信息是用來:識別、定義市場機會和市場問題產(chǎn)生、改進和評估市場營銷活動監(jiān)測市場營銷的表現(xiàn)提高對市場營銷過程的理解What（3）：MarketingResearch本質(zhì)是ConsumerInsight了解消費者信息系統(tǒng)科學深入的消費者研究方法數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)統(tǒng)計(Statistic)定義市場研究創(chuàng)意研討會（InnovationWorkshop)使用和態(tài)度研究（U&A）市場細分研究(Segmentation)信息理解洞察獨特的洞察What(4):MarketingResearch角度看CE的相關(guān)方法系統(tǒng)科學深入的消費者研究方法數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)定義市場研究創(chuàng)意研討會（InnovationWorkshop)U&ASegmentation

信息理解

洞察獨特的洞察信息獲?。?/p>

MarketingResearch：以訪問為信息主要獲取方式信息來源以用戶回憶為主；用戶體驗中心：以觀察為信息主要獲取方式信息來源以用戶實時操作為主；

數(shù)據(jù)挖掘：以記錄用戶實際發(fā)生的行為為信息主要獲取方式；信息來源以用戶長期用戶行為監(jiān)測為主；信息理解&應(yīng)用：

MarketingResearch：探求問題原因為主（與數(shù)據(jù)挖掘互補），以解決營銷、品牌、運營問題為主；主要應(yīng)用包括自身產(chǎn)品+競品研究；

用戶體驗中心：探求互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的使用障礙和流程，提升產(chǎn)品的可用性和易用性；主要應(yīng)用包括自身產(chǎn)品+競研究；

數(shù)據(jù)挖掘：

以發(fā)現(xiàn)問題為主；主要應(yīng)用是自身產(chǎn)品研究目錄What：MarketingResearch是什么？MarketingResearch定義MarketingResearch與營銷的關(guān)系MarketingResearch本質(zhì)MarketingResearch的角度看CE的幾種方法

Why：為什么進行MarketingResearch？

How:如何進行MarketingResearch？MarketingReseach的分類MarketingResearch幾個重要操作原則簡介抽樣原則定性大綱設(shè)計基本原則定量問卷設(shè)計基本原則數(shù)據(jù)分析：多元統(tǒng)計&數(shù)據(jù)挖掘基本方法ConsumerInsight基本理論框架Why：：為什么么要使用用市場研研究?決策…？有市場研研究沒有市場場研究*直覺覺的*主觀觀的*經(jīng)驗驗的/歷史的*從自自身內(nèi)部部出發(fā)的的*有資資訊基礎(chǔ)礎(chǔ)的*客觀觀的*實時時的*從外外到內(nèi)的的有風險的的低成本的的迅速有爭議的的低風險的的昂貴的需要時間間的一致的了解我我們往何何處去資金/成本結(jié)構(gòu)變化化人員變化化競爭對手手外在環(huán)境境消費趨勢勢外部環(huán)境境不確定性性……….……….外部內(nèi)部Why：：市場研研究可以以提供什什么?市場...市場容量量市場結(jié)構(gòu)構(gòu)消費者細細分消費者期期望/需需求市場分額額市場短期期變化長期演化化趨勢定位...消費者如如何看待待…-產(chǎn)品/服務(wù)-包裝,價格,廣告等等.品牌/企業(yè)形象象如何提升升產(chǎn)品形形象?如何定位位，才能能使新產(chǎn)產(chǎn)品被消消費者更更易于接接受?...消費者...誰是產(chǎn)品品/服務(wù)的消消費者-核心/游離/潛在...需求&期望動機如何才能能被滿足足如何更好好和他們們溝通如何維持持他們的的忠誠哪里能找找到更多多消費者者自身公司司/企業(yè)業(yè)...我們的強強/弱勢勢主要的市市場機會會如何達到到它們?nèi)绾慰朔{供應(yīng)鏈通路終端端“內(nèi)部顧顧客"如何提升升系統(tǒng)的的效率?競爭對手手...SWOT分析現(xiàn)有的市市場活動動這些活動動有效嗎嗎？與消費者者關(guān)系行銷定位位變化的早早期預警警未來計劃劃目錄What：MarketingResearch是是什么么？MarketingResearch定定義MarketingResearch與與營銷銷的關(guān)系系MarketingResearch本本質(zhì)MarketingResearch的的角度度看CE的幾種種方法Why：為什么進行行MarketingResearch？？How:如何進進行MarketingResearch？？MarketingReseach的分類類MarketingResearch幾個個重要操作原原則簡介抽樣原則定性大綱設(shè)計計基本原則定量問卷設(shè)計計基本原則數(shù)據(jù)分析：多多元統(tǒng)計&數(shù)數(shù)據(jù)挖掘基基本方法ConsumerInsight基本本理論框架市場研究的分分類專項研究定量研究定性研究連續(xù)性研究零售網(wǎng)點研究究媒介監(jiān)測研究究消費者跟蹤研研究有多少？主要特征是什什么？將來怎么樣？？簡而言之什么？為什么？怎么樣？定量定性HARDSOFT市場研究的分分類-定性性&定量對比比（1）How：市場場研究的分類類-定性&定定量對比（2）研究內(nèi)容支持體調(diào)查方式分析方法深廣度定性性動機、態(tài)度、、決過程口頭表達的信信息深訪、座談會會心理分析,經(jīng)驗/靈感深度探測定量量事實、意見、、行為數(shù)字、尺度入戶面訪、街街訪、電話、、信函統(tǒng)計分析廣度探測，多多方面和表面面定性研究的優(yōu)優(yōu)點：深層次、多角角度、多種方方式（如投射射技術(shù)等）獲獲得信息，而而且受時間的的限制較少。。客戶可以根據(jù)據(jù)研究的進展展，適當?shù)恼{(diào)調(diào)整研究的重重點。項目的總費用用相對較低，，時間較短。定性研究的不不足之處：不具有以樣本本推斷總體特特性，不能統(tǒng)統(tǒng)計分析。提供描述性的的資料，而非非“硬性”的的數(shù)據(jù)市場研究的分分類-定性&定量對比（（3）定量：度量,分析,估計,預測和跟蹤蹤定性：解釋,產(chǎn)生,精煉,說明和描述述普遍性問題:先做定性研究究還是先做定定量研究?回答:這取決于你的的研究目的，，你甚至可以以兩者都做!對市場了解甚甚少探索性的定性性研究定量研究（U&A）診斷性的定性性研究定量研究對市場很有把把握對數(shù)據(jù)看不明明白量化數(shù)據(jù)市場研究的分分類-定性&定量對比（（4）市場研究的分分類-定性&定量調(diào)查的的具體方法定性研究的調(diào)調(diào)查方法(數(shù)據(jù)獲取取方法)深度訪談焦點座談會(FocusGroup)神秘客戶訪談?wù)劤闃踊驹瓌t則（1）什么才是好的的抽樣？有足夠的代表表性符合統(tǒng)計學基基本原理具有充分的可可操作性有效率的實施/執(zhí)行中的偏差差越小越好常用的抽樣方方法？定性研究不是隨機抽樣樣所涵蓋的范范疇需注意其樣本本有足夠的代代表性定量研究入戶訪問：分分層系統(tǒng)抽樣樣街頭訪問：配額抽樣，但不具備理理論上的抽樣樣條件預約面訪：視視具體情況而而定，關(guān)鍵是是是否取得比比較完整的抽抽樣框備注：對于抽抽樣統(tǒng)計學原原理，有興趣趣的可以TinaFu聯(lián)聯(lián)系，在此不不做詳述。抽樣基本原則則（2）樣本量的選取取：從理論上講，，樣本數(shù)越大大，抽樣誤差差越小，結(jié)果果的代表性越越好。但是，同時考考慮費用和時時間因素，大大樣本量不一一定是最有效效率的辦法。。在隨機抽樣條條件下，不同同樣本規(guī)模的的抽樣誤差如如下：

置信度樣本量80%90%95%99%1505.23%6.72%8.00%10.52%2004.53%5.82%6.93%9.11%2504.05%5.20%6.20%8.15%3003.70%4.75%5.66%7.44%5002.87%3.68%4.38%5.76%定性大綱設(shè)計計基本原則結(jié)構(gòu)設(shè)計原則則（漏斗結(jié)構(gòu)構(gòu)）：From‘‘wide’’to‘‘narrow’：例如：從生活活方式到產(chǎn)品品使用行為&態(tài)度From‘‘generic’to‘specific’例如：從品類類到品牌問題設(shè)計原則則：挖掘為什么？？即表象原原因背后可能能隱藏的深層層次的原因（（很大程度上上取決于對業(yè)業(yè)務(wù)的理解））努力使用開放放式問題，避避免進行引導導和給出選擇擇性答案；注意前后問題題的相互干擾擾性突出重點可以使用投射射技術(shù)，但不不要過多部分專題可以以使用Laddering技術(shù)：例如從從功能利益點點到情感利益益點的探求，，多用于創(chuàng)意意的產(chǎn)生定性大綱設(shè)計計基本原則：：CaseStudyLifestyleattitudeCategory/productattitudeandusageBrandawarenessandusageBrandimageProduct/brandconceptAdvertisingevaluationProduct/packagingtest/evaluationU&ABrandimageConcepttestAdv./ConceptTest定量問卷設(shè)設(shè)計基本原原則：2個個基本原則則UNDERSTANDING可理解：保保證回答的的準確性WILLINGNESS有意愿：保保證回答的的真實性問題&答案案不要含糊糊清晰且可可以落地；；問題&答案不能帶有傾傾向性；問題&答案不能有雙重重含義；問題與答案案不協(xié)調(diào)具具有一致性性；答案之間具具有排他性性不要使用行行業(yè)/專業(yè)業(yè)/技術(shù)術(shù)術(shù)語對于敏感問問題（包括括涉及社會會道德準則則、社會地地位等等））：通過映映射第三方方得到答案案定量問卷常常用的問題題類型封閉式問題題注意點：盡盡可能窮盡盡選項，但但往往很困困難；因此此需要增加加“其他””選項；如果其他選選項占比超超過５％，，則說明選選項設(shè)置有有問題；開放式問題題應(yīng)用場景：：往往在封封閉題之后后，提出相相關(guān)的追問問；評分題主要有5分制、7分制、10分制：選選用幾分制制取決于需需要細化的的程度問卷設(shè)計：：CaseStudy您覺得拍拍這兩年年來情況怎樣樣？（問題不清清晰）1234幾乎沒有什么變化變化不大變化較大變化很大大家都認為為拍拍的這這個新功能能不錯，您您覺得怎么么樣呢？（具有引導導性）123459很不滿意不太滿意一般比較滿意非常滿意說不清/無所謂拍拍新推出出了一項（（什么什么么樣的）功功能，您覺覺得怎么樣樣呢？（選項不全全）12345很不滿意不太滿意一般比較滿意非常滿意您在什么情情況下使用用手機上網(wǎng)網(wǎng)？【答案不排他他】1234乘坐交通工具時上課／上班時需要找人聊天需要去查找信息／看新聞5678躺在床上休息時等人／等車時吃飯時其它問卷結(jié)構(gòu)：：CaseStudyGeneralattitudes/beliefsScreeningquestionsClassificationdataUsershipquestionsSensitivequestionsIntroductionGeneralsurveyquestionsClosingandthanksOrderofasking52736148數(shù)據(jù)分析：：“簡單數(shù)數(shù)據(jù)分析+多元統(tǒng)統(tǒng)計+數(shù)數(shù)據(jù)挖掘””整體視圖圖簡單的數(shù)據(jù)據(jù)分析多元統(tǒng)計分分析數(shù)據(jù)挖掘方法適用性性與優(yōu)勢主要方法列列舉集中趨勢分分析：眾數(shù)數(shù)、中位數(shù)數(shù)、均數(shù)離散趨勢分分析：極差差、方差、、標準差交叉表剖面指數(shù)數(shù)據(jù)加權(quán)簡單分析變變量間關(guān)系系相對應(yīng)用較較廣，較容容易掌握和和使用對數(shù)據(jù)和使使用者的要要求較低相關(guān)分析回歸分析因子分析聚類分析對應(yīng)分析聯(lián)合分析分析變量間間的因果關(guān)關(guān)系、相似似度等多用于預測測、用戶戶細分等場場景對數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)要要求求：：數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)量量要要足足夠夠、、數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)周周期期要要足足夠夠；；對使用用者的的要求求：需需要掌掌握基基本的的統(tǒng)計計學知知識和和對業(yè)業(yè)務(wù)有有一定定理解解；神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)決策樹樹等等優(yōu)勢在在于可可以定定制算算法滿滿足個個性化化需求求和具具備自自適應(yīng)應(yīng)和自自學習習性；；對數(shù)據(jù)據(jù)要求求;Oracle數(shù)數(shù)據(jù)庫庫支持持；對對數(shù)據(jù)據(jù)量和和數(shù)據(jù)據(jù)健壯壯性要要求均均很高高；對使用用者要要求：：對算算法、、業(yè)務(wù)務(wù)的理理解度度均高高多元統(tǒng)統(tǒng)計分分析有有需要要者請請參考考附件件基礎(chǔ)礎(chǔ)統(tǒng)計計；數(shù)數(shù)據(jù)挖挖掘有有需要要者可可和Tina聯(lián)聯(lián)系簡單數(shù)數(shù)據(jù)分分析簡簡介（（1））：：集中中趨勢勢&離離散趨趨勢集中趨趨勢（（CentralTendency））指標：：眾數(shù)（（Mode））：：發(fā)生率率最高高的數(shù)數(shù)值；；適用用于所所有的的測量量水平平中位數(shù)數(shù)（（Median））：數(shù)值排排序后后正好好位于于中間間位置置的數(shù)數(shù)；適適用于于定序序、定定距、、定比比數(shù)據(jù)據(jù)算術(shù)平平均數(shù)數(shù)或均均值（（Mean））:各數(shù)值值的簡簡單平平均；；適用用于定定距數(shù)數(shù)據(jù)與與定比比數(shù)據(jù)據(jù)離散趨趨勢（（MeasuresofDispersion））指標：：全距或或極差差（Range）：：一個定定序型型變量量最大大值與與最小小值的的差上、下下四分分位數(shù)數(shù):方差（（Variance））：一個變變量所所有值值與其其平均均值之之差的的平方方的平平均數(shù)數(shù)標準差差（StandardDeviation））：方差的的平方方根簡單數(shù)數(shù)據(jù)分分析簡簡介（（2））:交交叉表表的行行列百百分比比&交交叉表表總體年齡段人數(shù)高收入細分市場人數(shù)列百分比行百分比指數(shù)downacrossindex%%中收入細分市場人數(shù)列百分比行百分比指數(shù)

downacrossindex%%低收入細分市場人數(shù)列百分比行百分比指數(shù)

downacrossindex%%18-65歲18-24歲25-34歲35-49歲50-65歲50012515012510015010030100392631.2104664444147332226.488128124015010030100362428.89642282893422833.61123020301002001004010050254010042212870502540100582958145高收入入細分分市場場該年年齡段段的列列百分分比高收入入細分分市場場某年年齡段段的剖剖面指指數(shù)=××100%總體市市場該該年齡齡段的的列百百分比比指數(shù)=100%是等等于總總體市市場指數(shù)=120%或以上上，則認認為顯著著高于總總體水平平指數(shù)=80%或或以下，，則認為為顯著低低于總體體水平舉例：18-24歲的的高收入入人群的的行百分分比：26%；；指指18-24歲歲高收入入人群在在整體高高收入中中的比例例為26%；18-24歲的的高收入入人群的的列百分分比：31.2%；指指18-24歲歲高收入入人群在在18-24歲歲人群中中的比例例為31.2%18-24歲的的高收入入人群的的剖面指指數(shù)：104；；簡單數(shù)據(jù)據(jù)分析簡簡介（3）:數(shù)數(shù)據(jù)加權(quán)權(quán)加權(quán)：通過對總總體中的的各個元元素設(shè)置置不同的的數(shù)值系系數(shù)(即即加權(quán)因因子/權(quán)權(quán)重)，，使元素素表現(xiàn)出出所希望望的相對對重要性性程度；；簡單地說說，就是是要“讓一些些人變得得比另一一些人更更重要??！”希望這種屬性的個體達到的規(guī)模具有某一屬性的個體的現(xiàn)有規(guī)模權(quán)重=多元統(tǒng)計計分析：：相關(guān)分分析CaseStudy

總體實物商品虛擬商品網(wǎng)游虛擬商品女裝彩妝運動戶外電腦硬件隨身聽手機充值卡總體1.000.990.970.970.990.980.990.830.870.900.99實物商品0.991.000.970.960.990.990.980.190.860.891.00虛擬商品0.970.971.001.000.930.930.950.420.960.940.97網(wǎng)游虛擬商品0.970.961.001.000.930.940.950.420.950.950.97女裝0.990.990.930.931.000.990.970.080.800.840.98彩妝0.980.990.930.940.991.000.980.100.800.890.98運動戶外0.990.980.950.950.970.981.000.180.850.890.97電腦硬件0.830.190.420.420.080.100.181.000.630.460.21隨身聽0.870.860.960.950.800.800.850.631.000.920.87手機0.900.890.940.950.840.890.890.460.921.000.90充值卡0.991.000.970.970.980.980.970.210.870.901.00

總體實物商品虛擬商品網(wǎng)游虛擬商品女裝彩妝運動戶外電腦硬件隨身聽手機充值卡總體1.000.990.980.980.990.970.940.830.950.850.98實物商品0.991.000.980.950.990.940.900.780.930.870.97虛擬商品0.980.981.000.980.960.950.920.370.970.920.92網(wǎng)游虛擬商品0.980.950.981.000.950.980.960.290.990.880.93女裝0.990.990.960.951.000.940.890.400.910.810.98彩妝0.970.940.950.980.941.000.990.330.970.850.93運動戶外0.940.900.920.960.890.991.000.260.950.830.90電腦硬件0.830.780.370.290.400.330.261.000.240.750.57隨身聽0.950.930.970.990.910.970.950.241.000.920.88手機0.850.870.920.880.810.850.830.750.921.000.75充值卡0.980.970.920.930.980.930.900.570.880.751.00成交量相關(guān)系數(shù)成交額相關(guān)系數(shù)多元統(tǒng)計計分析：：回歸&因子分分析CaseStudy因子一F1：QQ會員、QQ秀、QQ寵物、QZONE對QQ滿意度的貢獻：0，42因子二F2：QZONE、QQ游戲、QQ堂、QQ音速對QQ滿意度的貢獻：0.23因子三F3：移動QQ對QQ滿意度的貢獻：0.18滿意度因子&回歸分析QQ滿意度=0.42F1+0.23F2+0.18F3情感訴求求的產(chǎn)品品對QQ滿意度的的貢獻最最大、其其次是游游戲類產(chǎn)產(chǎn)品、功功能性訴訴求的產(chǎn)產(chǎn)品貢獻獻最低。。ConsumerInsight：WhySometimes,wedonotwanttoadmitorevenrealizetherealreasonforourbehaviorbecauseitis,moreoftenthannotirrationalPeopledonotalwayssaywhattheymeanormeanwhattheysay(‘Peoplearecomplex’)Peoplebecomeexpertsatmakingthemselvessoundrational–defensemechanism.TheylietothemselvesandtoothersPeoplearenotfullyawareoftheirownunderlyingmotivationsoroftheforcesthatdeterminetheirownbehavior-thereforetoaskwhycanbeawasteoftimeConsumerInsight(1)：Motivation(1)Maslow馬馬斯洛需需求原理理Security安全需求Affiliation社交需求Physiological生理需求Esteem尊重需求Selfactualisation自我實現(xiàn)ConsumerInsight(1)：Motivation(2)UniversalNeeds自我表現(xiàn)自由自在自我放縱樂趣與興奮自我感覺良好吸引力和諧愛與被愛歸屬感尊重安全感傳統(tǒng)成為領(lǐng)導者掌握和駕馭感擁有知識和智慧權(quán)力秩序關(guān)系平衡快樂自我ConsumerInsight(1)：Motivation(2)UniversalNeeds學術(shù)理論定性Workshop:在13個國家的2000個被訪者在30個國家的初步定量研究定量研究建立所有的需求清單200個需求70個需求40個需求15個需求CaseStudy-1.0-.50.0.51.01.52.0-.8-.6-.4-.20.0.2.4.6掌握和駕馭感傳統(tǒng)愛和被愛歸屬感表現(xiàn)自我自我感覺良好QQ安全和諧MSN成為領(lǐng)導者自由自在尊重自我放縱擁有智慧和知識吸引力樂趣與興奮騰訊TM生活需求品牌Dimension2Dimension1MSN:更加偏重重社會屬屬性，表表現(xiàn)為和和諧與與安全全QQ:更加偏重重自我屬屬性，表表現(xiàn)為自自我感覺覺良好、、表現(xiàn)自自我TM:同時兼有有社會和和自我的的兩種屬屬性,表現(xiàn)為自自由自自在、尊尊重、成成為領(lǐng)導導者CaseStudyQQGame用戶的情情感訴求求:自由自在在、自我我放縱、、樂趣與與興奮、、擁有智智慧和知知識、尊尊重。聯(lián)眾用戶戶的情感感訴求：：愛和被被愛、樂樂趣和興興趣、和和諧。中游用戶戶的情感感訴求：：吸引力力、掌握握和駕馭馭、自我我感覺良良好、安安全。新浪游戲戲用戶的的情感訴訴求：表表現(xiàn)自我我、自由由自在、、擁有智智慧和知知識。品牌情感訴求求*：其他他游戲品品牌由于于樣本量量低于30，無法進進行數(shù)據(jù)據(jù)分析。。Multi-MeOccasionBasedNeedsSegmentationAge,gender,SEGLifestageDEMOGRAPHICSConsumerInsight(2)：SegmentationBEHAVIOURNEEDSATTITUDESProductPriceServiceBrand/ImageLifestyleInvolvementInterestRisk/ExperimentalismRepertoirePurchaseprocessDecisionprocessConsumerInsight(3)：BrandLocatorModel123因子分析品牌定位重要程度模擬定位4確定消費者區(qū)別品牌，選擇品牌的主要因素（因子）將每個品牌在這些主要因素上的表現(xiàn)定位衡量這些主要因素對整個產(chǎn)品市場，以及每個品牌分別的相對重要程度模擬品牌定位位，確定優(yōu)化品牌牌定位的關(guān)鍵所所在ConsumerInsight(4):AIDALModelAttention注意Interest興趣Desire欲望Action行動品牌認知度

品牌美譽度品牌偏好度品牌滲透情況品牌占有率品牌滿意度品牌忠誠度品牌意向品牌形象Loyalty忠誠ConsumerInsight(5):BrandEquityModel(1)BrandValue品牌價值(alternative)Equity品牌資產(chǎn)Price價格Product產(chǎn)品Service服務(wù)Performance功能表現(xiàn)Functional功能利益BrandValue品牌價值=Brandvalue品牌價值值Customerbehaviour消費者行為Identification認同感Approval社會認可Authority權(quán)權(quán)威性Emotional情情感利益Affinity親和力Barriers阻礙Loyal忠忠誠Switch轉(zhuǎn)換品牌牌ConsumerInsight(5):BrandEquityModel(2)UniversalNeeds通通用需求ConsumerInsight(5):BrandEquityModel(3)Prestige聲聲望Acceptability他人接受度度Performance功能表現(xiàn)Affinity親和力Approval社會認可Heritage歷史傳承Innovation創(chuàng)新新性Authority權(quán)威性Nostalgia美好回憶Identification認同感Equity品牌資產(chǎn)Trust信賴感感Bonding情情感連結(jié)Caring關(guān)懷懷Endorsement權(quán)威認可知名度熟悉程度ConsumerInsight(5):CaseStudyToiletpaper廁廁紙Toothpaste牙膏膏Softdrinks軟軟飲料Computers計算機機Financialservices金融融服務(wù)Automotive汽車車Bottledwater瓶裝水水Source:ResearchInternationalDatabase0%50%100%Affinity親親和力Performance功功能表現(xiàn)Batteries電池Shampoo洗洗發(fā)水Telecoms電電信Spirits酒酒類UtilitiesCoffee咖啡啡Retail零售售Dogfood狗狗糧Airlines航航空服務(wù)務(wù)Chocolate巧克力力某些市場更更多地由親親和力驅(qū)動動ConsumerInsight(5):CaseStudyMac蘋蘋果PackardBellHewlett-Packard惠普普TinyIBMGateway基基匯Dell戴戴爾Compaq康柏市場平均值值6012072949595105105111112Source:RIcasestudy-UKhomePCmarket數(shù)據(jù)據(jù)來來源源：：RI英英國國家家用用電電腦腦市市場場案案例例CaseStudy:我的品牌牌資產(chǎn)有多強強？ConsumerInsight(5):CaseStudy他人接受度情感連接美好回憶歷史傳承權(quán)威認可創(chuàng)新性信賴感聲望關(guān)懷QQMSNConsumerInsight(7)：InnovationWorkshop寫于最后一句話“用戶研究理理念”和“業(yè)務(wù)的理解””是兩條主線，，是一切研究究的起點和終終點；數(shù)據(jù)采集方法法（觀察法、、訪問法、行行為記錄法））&數(shù)據(jù)分分析方法（簡簡單數(shù)據(jù)分析析、多元統(tǒng)計計分析、數(shù)據(jù)據(jù)挖掘）僅僅僅是為了實實現(xiàn)目標的工工具，需要針針對“實際需需要”選擇性性使用！Knowconsumerworld...了解消費者的的世界……seizethefuture…抓住未來“基礎(chǔ)礎(chǔ)統(tǒng)計””應(yīng)用用簡要要概述述戰(zhàn)略發(fā)發(fā)展部部TinaFu/2007目錄市場研研究使使用統(tǒng)統(tǒng)計技技術(shù)的的必要要性統(tǒng)計技技術(shù)的的基礎(chǔ)礎(chǔ)測量尺尺度(變量量)類類型數(shù)據(jù)加加權(quán)數(shù)據(jù)的的描述述性統(tǒng)統(tǒng)計：頻數(shù)數(shù)分布布和基基本統(tǒng)統(tǒng)計量量數(shù)據(jù)的的推斷斷性統(tǒng)統(tǒng)計：假設(shè)設(shè)檢驗驗多元統(tǒng)統(tǒng)計技技術(shù)相關(guān)分分析回歸分分析因子分分析主成分分分析析聚類分分析對應(yīng)分分析聯(lián)合分分析市場研研究與與統(tǒng)計計學統(tǒng)計學學(Statistics)是關(guān)于于數(shù)據(jù)資資料的的一門門學科科收集整理分析推斷市場(營銷)研究(MarketingResearch)–AMA是營銷銷者通通過信信息與與消費費者、、顧客客和公公眾聯(lián)聯(lián)系的的一種種職能能。這這些信信息用用于識識別和和定義義營銷銷問題題與機機遇，，制定定、完完善和和評估估營銷銷活動動，監(jiān)監(jiān)測營營銷績績效，，改進進對營營銷過過程的的理解解。確定解解決問問題所所需的的信息，設(shè)計計信息息收集集方法法，管管理和和實施施數(shù)據(jù)據(jù)收集集過程程，分分析結(jié)結(jié)果，，就研研究結(jié)結(jié)論及及其意意義進進行溝溝通。。市場研研究的的數(shù)據(jù)據(jù)分析析過程程問卷設(shè)計數(shù)據(jù)錄入和和查錯探索性分析析確證/結(jié)論性分析析高級分析分析始于這這里！確信信問卷覆蓋蓋你要達成成研究目的的所需要的的全部內(nèi)容容。巧婦難為無無米之炊??！設(shè)計不嚴嚴謹、信息息不完備的的問卷是任任何“強有有力”統(tǒng)計計工具的““毒藥”！！大量的交叉叉表數(shù)據(jù)，，對研究結(jié)結(jié)論進行支支持。對關(guān)鍵/核心題目的的數(shù)據(jù)(如ToplineData)進行簡要分分析，粗略略把握研究究發(fā)現(xiàn)，并并生成初步步的研究結(jié)結(jié)論(可能只是假假設(shè))確信您獲得得了所需要要的全部數(shù)據(jù)信信息，并且它們們是準確無誤的。一方面，結(jié)結(jié)合高級統(tǒng)統(tǒng)計技術(shù)進進行一些深深入的數(shù)據(jù)據(jù)挖掘和分分析；一方方面，將數(shù)數(shù)據(jù)信息與與營銷理論論結(jié)合，形形成研究結(jié)結(jié)論并給出出建議。為什么要使使用統(tǒng)計技技術(shù)？總體(Population)我們想要調(diào)調(diào)查并獲得得研究問題題的答案的的特定群體體(如18-49歲每天吸煙煙至少10支以上的男男性)樣本(Sample)從總體中盡盡可能隨機機抽取出的的一個有代代表性的子子集，他們們是實際的的受訪者R1R2RN研究目的的:揭示總體體在行為為、態(tài)度度等我們們感興趣趣的諸方方面的屬屬性/特征解決方案:從總體抽取一一個有代表性性的樣本通過訪問分析析樣本通過使用統(tǒng)計計量，從樣本本屬性/特征推斷總體體的屬性/特征我們在使用哪哪些類型的統(tǒng)統(tǒng)計技術(shù)？描述性統(tǒng)計學學(Descriptivestatistics)是將收集到的的原始數(shù)據(jù)資資料直接通過過圖表等形式式進行概括或或描述(如交交叉表)，是是對數(shù)據(jù)進行行定量分析的的不可或缺的的基礎(chǔ)推斷性統(tǒng)計學學(Inferentialstatistics)通過來自總體體的有限多個個樣本獲得的的帶有不確定定性的信息，，來推測整個個總體的信息息，如參數(shù)估估計(少用)、假設(shè)檢驗驗(常用)多元統(tǒng)計技術(shù)術(shù)(multivariatetechnique)關(guān)注的是兩個個或以上變量量之間的相互互關(guān)系(相關(guān)關(guān)系數(shù)、協(xié)方方差、距離等等)，并基于于相互關(guān)系進進行各種分析析，如因子分分析，聚類分分析等目錄市場研究使用用統(tǒng)計技術(shù)的的必要性統(tǒng)計技術(shù)的基基礎(chǔ)測量尺度(變變量)類型數(shù)據(jù)加權(quán)數(shù)據(jù)的描述性性統(tǒng)計：頻數(shù)分布和和基本統(tǒng)計量量數(shù)據(jù)的推斷性性統(tǒng)計：假設(shè)檢驗多元統(tǒng)計技術(shù)術(shù)相關(guān)分析回歸分析因子分析主成分分析聚類分析對應(yīng)分析聯(lián)合分析市場調(diào)研面對對消費者，但但所測量的并并不是消費者者本身，而是是測量他們的的感受、態(tài)度度、偏好和其其他相關(guān)的特特性。測量尺度(變量)：在調(diào)查中，，不同被訪者者給出有差異異答案/選項的各個題題目/條目；測量尺度(Measurescale)測量尺度(StatisticalTechnique)定性變量(QualitativeVariable)定量變量(QuantitativeVariable)名義尺度(nominalscale)有序尺度(ordinalscale)定距尺度(intervalscale)比率尺度(Ratioscale)測量尺度類型型名義尺度(nominalscale)數(shù)字只用做對對事物進行識識別和分類的的標志和標簽簽例如：性別，，婚姻狀況，，國籍/城市等；只允許計算有有限的以頻率率計數(shù)為基礎(chǔ)礎(chǔ)的統(tǒng)計指標標，如百分比比、眾數(shù)等；；有序尺度(ordinalscale)數(shù)字代表事物物擁有某種屬屬性的相對程程度/位置，但沒有有指明差別的的大小例如：偏好排排序，市場/行業(yè)地位等；；頻率計數(shù)，以以及基于分位位點的統(tǒng)計指指標(百分位數(shù)，中中位數(shù)等)定距尺度(intervalscale)尺度上數(shù)字相相等的距離代代表了被測特特性的相等值值，即可以比比較事物之間間差別的大小小例如：：偏好好/態(tài)度量量表(5-scale/7-scale)，重要要性評評分；；零點位位置不不固定定，即即尺度度可以以變換換；可以計計算通通常使使用的的統(tǒng)計計量，，但尺尺度值值之間間的比比率及及其它它一些些特殊殊統(tǒng)計計量不不適合合計算算；比率尺尺度(Ratioscale)可以依依據(jù)尺尺度值值對事事物進進行分分類、、比較較等，，以及及計算算相互互之間間的差差值、、比率率等例如：：年齡齡，收收入，，工作作年數(shù)數(shù)，花花費等等；有絕對對零點點，可可以計計算所所有統(tǒng)統(tǒng)計量量；測量尺尺度示示例表1.測量尺尺度示示例名義尺尺度有有序尺尺度定定距距尺度度比比率尺尺度測試品品牌品品類類編號號到到達率率排序序重重要性性(5-scale)投放量量到到達率率(%)廈新手手機11427574高露潔潔牙膏膏22520069聯(lián)想手手機13312565三九胃胃泰44410051東信手手機1535037第5季維C飲料365037金帝巧巧克力力3728330阿迪達達斯98115028三九正正天丸丸4925028安吉爾爾飲水水機51052722愛浪音音響51115419耐克運運動鞋鞋91222514來源：：2003年第1季實效效鑒證證(武漢)加權(quán)(Weighting)是什什么？？希望這種屬性的個體達到的規(guī)模具有某一屬性的個體的現(xiàn)有規(guī)模權(quán)重=加權(quán)：：通過對對總體體中的的各個個元素素設(shè)置置不同同的數(shù)數(shù)值系系數(shù)(即加加權(quán)因因子/權(quán)重重)，，使元元素表表現(xiàn)出出所希希望的的相對對重要要性程程度；；簡單地地說，，就是是要“讓一一些人人變得得比另另一些些人更更重要要！””100個被訪者:40個男性60個女性想要讓男性:女性=1:1設(shè)置權(quán)重男性=1.25女性=0.83加權(quán)后數(shù)據(jù)：男性：40x1.25=50女性：60x0.83=50一個簡單的例子：為什么么要加加權(quán)？？(1)應(yīng)用1：所調(diào)研研樣本本的人人口統(tǒng)統(tǒng)計結(jié)結(jié)構(gòu)與與總體體的實實際狀狀況不不匹配配，通通過加加權(quán)來來消除除/還原這這種變變異，，達到到糾偏偏的目目的；；例如，，在SH和GZ各調(diào)查查300樣本，，城市市人口口比例例“SH:GZ=2:1”(假設(shè))，在分分析時時我們們希望望將SH和GZ看作一一個整整體，，則此此時我我們需需要給給SH樣本一一個2倍于GZ樣本的的權(quán)重重；應(yīng)用2：除了人人口統(tǒng)統(tǒng)計結(jié)結(jié)構(gòu)，，在一一些關(guān)關(guān)鍵屬屬性上上測試試樣本本組的的代表表性可可能也也會相相對總總體的的實際際狀況況過高高/過低，，此時時，需需要加加權(quán)進進行調(diào)調(diào)整；；這類不不匹配配大多多是我我們““故意意”而而為(通過““追加加”樣樣本實實現(xiàn))，比如如設(shè)置置配額額要求求被訪訪者中中某產(chǎn)產(chǎn)品的的使用用者達達到50%，但總總體市市場中中實際際使用用者僅僅為10%；有時，，則是是“非非情愿愿”的的出現(xiàn)現(xiàn)，比比如設(shè)設(shè)置了了能反反映總總體的的配額額比例例，但但實際際操作作卻出出現(xiàn)了了比例例偏高高/偏低；；為什么么要加加權(quán)？？(2)應(yīng)用3：在樣本本組對對比測測試中中，也也會通通過加加權(quán)來來調(diào)整整不同同組間間的樣樣本屬屬性不不相匹匹配的的情形形(通常設(shè)設(shè)有相相同的的配額額，但但執(zhí)行行有可可能會會出現(xiàn)現(xiàn)差異異)；通常，，加權(quán)權(quán)對結(jié)結(jié)果產(chǎn)產(chǎn)生的的差異異很小小，更更多的的是對對結(jié)果果從準準確度度上進進行修修飾；；應(yīng)用4：所測試試樣本本出現(xiàn)現(xiàn)了較較多的的缺失失值，，需要要加權(quán)權(quán)來糾糾正結(jié)結(jié)果；；對于面面向單單一客客戶的的專項項研究究，在在調(diào)查查前基基本都都協(xié)議議有要要完成成的樣樣本量量，故故這種種情形形較少少；因子加加權(quán)：：對滿足足特定定屬性性的所所有被被訪者者賦予予一個個權(quán)重重，通通常用用于提提高樣樣本中中具有有某種種特性性的被被訪者者的重重要性性；例如，，研究究一種種香煙煙的口口味是是否需需要改改變，，那么么不同同程度度吸食食者的的觀點點也應(yīng)應(yīng)該有有不同同的重重要性性對待待：實際應(yīng)應(yīng)用中中，如如果““經(jīng)常常/普通吸吸食者者”的的基數(shù)數(shù)足夠夠大，，往往往單獨獨分析析而不不進行行如上上的加加權(quán)處處理；；目標加加權(quán)：：對某一一特定定樣本本組賦賦權(quán)，，以達達到們們預期期的特特定目目標；；例如，，加權(quán)的的類型型(1)想要：：品牌A的20%使用者者=品牌B的50%使用者者；或品品牌A的20%使用者者=品牌A的80%非使使用用者者；；權(quán)重重頻繁繁吸吸食食者者3.0普通通吸吸食食者者2.0偶爾爾/不吸吸食食者者1.0輪廓廓加加權(quán)權(quán)：：與因因子子/目標標加加權(quán)權(quán)不不同同(一維維的的)，輪輪廓廓加加權(quán)權(quán)應(yīng)應(yīng)用用于于對對測測試試組組的的相相互互關(guān)關(guān)系系不不明明確確的的多多個個屬屬性性加加權(quán)權(quán)；；面對對多多個個需需要要賦賦權(quán)權(quán)的的屬屬性性，，輪輪廓廓加加權(quán)權(quán)過過程程應(yīng)應(yīng)該該同同時時進進行行，，以以盡盡可可能能少少的的對對變變量量產(chǎn)產(chǎn)生生扭扭曲曲；；加權(quán)權(quán)的的類類型型(2)AchievedKnownproportionsofage&sexIftherelationshipisknown,a‘weightingmatrix’canbeproduced制定定一一個個加加權(quán)權(quán)計計劃劃(1)無論論加加權(quán)權(quán)的的動動機機是是什什么么，，但但執(zhí)行行的的過過程程是是一一樣樣的的：依依不不同同屬屬性性/指標標將將樣樣本本分分為為多多個個組組(加權(quán)組)，然后根根據(jù)所希希望各個個組代表表的個體體規(guī)模賦賦予不同同的權(quán)重重；即明確分析析子集/樣本組，，通常，，較多的的以人口口結(jié)構(gòu)變變量、地地域變量量作為分分類指標標；明確各個個分析子子集/樣本組中中個體的的代表性性強弱(權(quán)重)；加權(quán)是在在數(shù)據(jù)收收集結(jié)束束后采取取的數(shù)據(jù)據(jù)“糾偏偏”行為為，但一一定要清清醒的知知道：配額設(shè)置置不合適適、FW執(zhí)行差或或其他錯錯誤而造造成的““不好””的原始始數(shù)據(jù)收收集，即即使加權(quán)權(quán)也一定定是“無無效的””；“提前避避免錯誤誤/失誤發(fā)生生，總好好過事后后的任何何補救！！”制定一個個加權(quán)計計劃(2)項目設(shè)設(shè)計:我們是是否有有計劃劃進行行數(shù)據(jù)據(jù)加權(quán)權(quán)？設(shè)置什什么樣樣的配配額––是是否否有必必須的的信息息用于于配額額設(shè)置置?不要設(shè)設(shè)置不不必要要的配配額，，即加加大FW難難度，，又增增加成成本；；設(shè)置樣樣本結(jié)結(jié)構(gòu)時時，就就應(yīng)該該考慮慮清楚楚如何何去組組織這這些數(shù)數(shù)據(jù)；；記?。海骸疤崆扒坝媱潉潯?，盡可可能早早的確確定加加權(quán)方方案，，最好好在時時間表表中預預留時時間專專門用用于加加權(quán)；；原始數(shù)數(shù)據(jù):查數(shù)要要針對對“未未加權(quán)權(quán)”數(shù)數(shù)表(或hole-counts)；明確加加權(quán)遵遵循的的原則則，并并分析析加權(quán)權(quán)對其其它人人口結(jié)結(jié)構(gòu)變變量或或關(guān)鍵鍵指標標帶來來的影影響；；數(shù)據(jù)中中哪些些變量量是最最重要要的，，加權(quán)權(quán)只針針對它它們就就足夠夠了吧吧？與DP充分分溝通通，確確保DP理理解加加權(quán)意意圖并并正確確操作作；加權(quán)數(shù)數(shù)據(jù):確信““加權(quán)權(quán)”被被正確確地進進行；；確信數(shù)數(shù)據(jù)準準確無無誤后后，才才開始始將數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)化為為支持持性圖圖表；；加權(quán)的的負面面影響響加權(quán)會會使數(shù)數(shù)據(jù)變變得不不太穩(wěn)穩(wěn)健是否有有基數(shù)數(shù)本身身較小小的數(shù)數(shù)據(jù)加加權(quán)后后基數(shù)數(shù)足夠夠大？？檢驗得得到的的顯著著性差差異的的可靠靠性如如何？？進行數(shù)數(shù)據(jù)加加權(quán)，，事實實上我我們已已經(jīng)““低估估”了了總體體的變變異程程度，，對總總體信信息推推斷的的精確確度減減低。。加權(quán)數(shù)數(shù)據(jù)的的演示示如果數(shù)數(shù)據(jù)有有“加加權(quán)””，我我們要要明確地地告訴訴客戶戶：為什么么加權(quán)權(quán)？加權(quán)方方案的的實施施過程程；加權(quán)對對數(shù)據(jù)據(jù)的影影響，，等等等；通常，，我們們應(yīng)該該：在在數(shù)表表上同時標標明““未加加權(quán)””和““加權(quán)權(quán)”的基數(shù)數(shù)，在在分析析報告告可靈靈活處處理，，但也也應(yīng)有有清晰晰的、、一致致的標標注；；未加權(quán)權(quán)基數(shù)數(shù)：表表明各各個分分析子子集內(nèi)內(nèi)數(shù)據(jù)據(jù)的可可靠性性；加權(quán)基基數(shù)：：表明明各個個分析析子集集的相相對規(guī)規(guī)模；；目錄市場研研究使使用統(tǒng)統(tǒng)計技技術(shù)的的必要要性統(tǒng)計技技術(shù)的的基礎(chǔ)礎(chǔ)測量尺尺度(變量量)類類型數(shù)據(jù)加加權(quán)數(shù)據(jù)的的描述述性統(tǒng)統(tǒng)計：頻數(shù)數(shù)分布布和基基本統(tǒng)統(tǒng)計量量數(shù)據(jù)的的推斷斷性統(tǒng)統(tǒng)計：假設(shè)設(shè)檢驗驗多元統(tǒng)統(tǒng)計技技術(shù)相關(guān)分分析回歸分分析因子分分析主成分分分析析聚類分分析對應(yīng)分分析聯(lián)合分分析描述性性統(tǒng)計計學(Descriptivestatistics)描述性性統(tǒng)計計學：：是將收收集到到的原原始數(shù)數(shù)據(jù)資資料直直接通通過圖圖表等等形式式進行行概括括或描描述；；具體地地，描描述性性統(tǒng)計計需要要考察察數(shù)據(jù)據(jù)的分分布形形態(tài)(如頻數(shù)數(shù)分布布)，計算表征征數(shù)據(jù)分布布的數(shù)字特特征(如均值，方方差)；顯然，市場場研究中由由DP完成的大量量交叉表，，就是典型型的對數(shù)據(jù)據(jù)的描述性性統(tǒng)計；在營銷調(diào)研研(定量)中，盡管是是面對整個個市場中具具有某些屬屬性的消費費者進行抽抽樣，但是是由于特別別的抽樣設(shè)設(shè)計、較大大的樣本容容量和嚴格格定義的被被訪者，通通常認為調(diào)調(diào)研信息能能夠推斷整整個市場狀狀況(在一定的抽抽樣誤差下下)；因此，調(diào)調(diào)研報告大大量使用的的仍然是數(shù)數(shù)據(jù)的描述述性統(tǒng)計。。頻數(shù)分布(Frequencydistribution)頻數(shù)分布：：是了解一個個變量選擇擇不同取值值的調(diào)查對對象的數(shù)量量，是對數(shù)數(shù)據(jù)資料的的完整描述述。通常用直方方圖(histogram)來顯示頻數(shù)數(shù)分布形狀狀；頻率分布經(jīng)經(jīng)常會用到到，尤其是是由其演變變出的各種種柱狀圖/條形圖；頻數(shù)低闊峰右偏偏型分布均值：43.1%標準差：19.5%測試品牌數(shù)數(shù)：456個廣告到達率率來源：2003年第3季-2002年第4季實效鑒證證無重復發(fā)發(fā)布品牌廣廣告到達率率描述性統(tǒng)計計量(1)描述性統(tǒng)計計量(descriptivestatistic)：也稱為基本本統(tǒng)計量(basicstatistic)，是對數(shù)據(jù)據(jù)的頻數(shù)分分布的概括括，最常用用的統(tǒng)計量量包括：描述性統(tǒng)計計量(descriptivestatistic)集中趨勢指指標(measureoflocation)測量數(shù)據(jù)分分布的中心心變異性指標標(measureofvariability)測量數(shù)據(jù)的的分散程度度分布形態(tài)指指標刻畫數(shù)據(jù)的的分布形態(tài)態(tài)相對于正正態(tài)分布的的差異描述性統(tǒng)計計量(2)均值(mean)中位數(shù)(median)眾數(shù)(mode)極差(range)方差(variance)標準差(standarddeviation)偏度(skewness)峰度(kurtosis)集中趨勢指標即平均數(shù)，mean=1/n*sum(X1:Xn)；均值能夠利用所有已知信息，但是對異常值(極小或極大值)很敏感；排序后居于中間位置的數(shù)值，有序尺度常用；不能充分利用已知的所有變量信息，但不受異常值的影響；出現(xiàn)最頻繁的數(shù)值，代表分布中的高峰；名義尺度(分組數(shù)據(jù))常用變異性指標最大值與最小值之差，range=max-min；直接受到異常值影響；離均差(觀測值與均值之間的差)平方的均值；var=1/(n-1)*sum((Xi-mean)^2)；數(shù)據(jù)分布越分散(遠離均值)，方差越大；方差的平方根，stdev=SQRT(var)；與數(shù)據(jù)本身有相同的量綱，常用；刻畫數(shù)據(jù)在均值兩側(cè)偏差趨勢的差異性對稱分布：skewness=0，mean=median=mode；右偏分布：skewness>0，mean>median>mode；左偏分布：skewness<0，mean<median<mode；變異性指標測量分布曲線相對平滑或突起程度kurtosis=3，正態(tài)分布(Normdistribution)；kurtosis>3，分布曲線比正態(tài)分布突起；kurtosis<3，分布曲線比正態(tài)分布平緩；目錄市場研究使使用統(tǒng)計技技術(shù)的必要要性統(tǒng)計技術(shù)的的基礎(chǔ)測量尺度(變量)類類型數(shù)據(jù)加權(quán)數(shù)據(jù)的描述述性統(tǒng)計：頻數(shù)分布布和基本統(tǒng)統(tǒng)計量數(shù)據(jù)的推斷斷性統(tǒng)計：假設(shè)檢驗驗多元統(tǒng)計技技術(shù)相關(guān)分析回歸分析因子分析主成分分析析聚類分析對應(yīng)分析聯(lián)合分析推斷性統(tǒng)計計學(Inferentialstatistics)推斷性統(tǒng)計計學：通過來自總總體的有限限多個樣本本獲得的帶帶有不確定定性的信息息，來推測測整個總體體的信息；；推斷性統(tǒng)計計學有4個理論組成成部分基礎(chǔ)：概率率論；前提：抽樣樣理論；主要內(nèi)容：：估計理論論，假設(shè)檢檢驗理論；；假設(shè)檢驗(Hypothesistest)假設(shè)檢驗基基本原理：：提出一對相相互對立的的統(tǒng)計假設(shè)設(shè)，以樣本本信息為決決策依據(jù)，，并以一個個設(shè)定的概概率，對檢檢驗假設(shè)作作出拒絕/不拒絕的的決策。假設(shè)檢驗的的一個基本假設(shè)是：小概率原理理，即在一次次試驗中，，小概率事事件不可能能發(fā)生。假設(shè)檢驗包包括：單樣本檢驗驗，主要針針對抽樣總總體的數(shù)字字特征(參參數(shù))提出出統(tǒng)計假設(shè)設(shè)；兩樣本檢驗驗，主要針針對兩樣本本之間的相相關(guān)性或差差異性提出出統(tǒng)計假設(shè)設(shè)；參數(shù)檢驗(parametrictest)，檢驗統(tǒng)統(tǒng)計量(teststatistic)服從某個已已知分布；；非參數(shù)檢驗驗(nonparametrictest)，，即分布自由由檢驗，底底分布可以以是任意的的；假設(shè)檢驗的的一般步驟驟建立H0和H1收集數(shù)據(jù)計算檢驗統(tǒng)計量選擇適當?shù)臋z驗方法選擇顯著性水平a決定檢驗統(tǒng)計量的概率決定檢驗統(tǒng)計量的臨界值與顯著性水平a比較決定臨界值是否位于拒絕域拒絕或不拒絕H0得出市場營銷結(jié)論假設(shè)檢驗的的關(guān)鍵術(shù)語語(1)零假設(shè)(nullhypothesis)和備擇假設(shè)設(shè)(alternativehypothesis)：：零假設(shè)即受受到檢驗的的假設(shè)，是是對一種沒沒有差異、、沒有影響響的狀態(tài)的的描述；拒絕零假設(shè)設(shè)/接受備備擇假設(shè)是是有力的，，而一次檢檢驗接受零零假設(shè)是不不充分的；；檢驗方法：：單尾檢驗(one-tailedtest)和雙尾檢檢驗(two-tailedtest)雙尾檢驗：：備擇假設(shè)設(shè)雙方向或或無方向表表述；只檢檢驗差異的的存在性，，事前無某某種支持傾傾向；單尾檢驗：：備擇假設(shè)設(shè)以單方向向表述；對對結(jié)論有一一定的方向向性支持，，檢驗力度度相對更高高；假設(shè)檢驗的的關(guān)鍵術(shù)語語(2)顯著性水平平(levelofsignificance)：：即第一類類錯誤發(fā)生生的概率a由抽樣數(shù)據(jù)據(jù)作出推斷斷，總有可可能犯兩類類錯誤；第一類錯誤誤a(typeIerror)：拒絕了了實際上正正確的零假假設(shè)，即““棄真”；；第二類錯誤誤b(typeIIerror)：接受受了實際上上錯誤的零零假設(shè)，即即“取偽””；顯著性水平a由研究者對拒拒絕真實零假假設(shè)可容忍的的風險水平設(shè)設(shè)定；在確定定分布下，第第二類錯誤b與樣本容量n和a存在數(shù)量關(guān)系系；a=0.05的意義是：真真實零假設(shè)被被拒絕的概率率只有0.05，或者說，每每100次抽樣中會有有95次出現(xiàn)零假設(shè)設(shè)的情形；拒絕H0：p=P[檢驗統(tǒng)計計量落入拒絕絕域|H0成立]<a，即““一次試驗小小概率事件不不可能發(fā)生””；兩獨立樣本(Independentsample)均均值的t檢驗驗檢驗?zāi)康模菏遣町愋詸z驗驗，如檢驗在在細分市場1和細分市場2中品牌認知或或忠誠度是否否存在差異。。t檢驗(ttest)的前提假設(shè)：：變量服從正態(tài)態(tài)分布，均值值已知(或可估計)