京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
1.市场调研的基本步骤
市场调研是一种非常常用的信息获取渠道。调研的结果可以整理成分析项目的输入,甚至可以作为决策的依据。因此想 要做好市场调研,科学的流程是非常必要的。一般我们会通过提出问题、调查收集资料和分析预测问题三个步骤来进行。
第一步:提出问题
通常我们在面对一些重大决策,或者探索类的项目,特别是营销项目时,我们会启动市场调研。这个时候,我们可能提出的一些问题包括:
(1) 目前企业的现状是什么样子?
(2)市场现状是什么样子?
(3)消费者的需求是如何分布的?
(4)当前的客服环节存在什么问题?
(5)…………
当然,提出这些问题之后,大家需要注意一点。并不是所有的问题都是适合进行市场调研的。所以我们在提出了问题之后,需要结合问题 来思考以下两点:
第一,收集资料的范围是什么。进一步地说,我们的成本和时间是否允许。
第二,项目的研究要求。我们希望达到什么样的最终产出。 只有回答了这两个问题,我们才能够更好地确定问题,也才能从开始的阶段就保证市场调研的有效性。
第二步:调查收集资料
在确认了问题和调研目标之后,我们就要根据收集资料的范围来进行资料的搜集。一般传统的市场调研,主要通过线下问卷和访谈的形式 来进行收集。在收集资料的过程中,我们要:
(1)确定参与调研的人员和各自的参与形式;
(2)选择调研群体;
(3)分配时间和经费;
(4)制订具体的调研计划;
(5)展开调研。
对于调研收集的数据,为了保证准确和有效性,也需要进行一定的逻辑验证和清洗。在互联网时代,市场调研的方式变得更加多样化。问 卷可以采用线上触达的方式,这种方式不光可以降低成本,还可以做到更精准地投放到调研群体。另外,对于一些访谈的录音和文本,也 可以采用机器学习的方式进行自动化处理。
第三步:分析预测问题
在收集到足够的资料后,我们就要对这些信息进行分析,并用来帮助预测和决策。常见的市场调研分析方法,与统计学的方法也比较 类似。我们可以先对收集后的资料进行分类,区分数据和非数据信息。
对于数据信息,我们可以通过描述性统计、主成分分析、因子分析、回归分析、时间序列、逻辑回归、对应分析、多维尺度分析等方 法进行。
而对于非数据的信息,我们可以采用人工整理的方式,也可以通过自然语言处理NLP(Nature Language Processing)的技术进行 高效解读。
1.单选题
是市场调研问卷中最简单、易回答的问题,也是我们最容易进行录入和分析的问题。在设计单选题的时候,我们需要注意选项间的关系, 尽量做到不重不漏,避免答题者产生混淆和困扰。对于单选题的答案,我们可以用数字来进行表示。但是需要特别注意的是,这些数字 本身并不具备大小含义,只应该作为名义测量进行处理。 2.多项选择题
相比单选题而言,会复杂一些。可以是限定个数的多选题,也可以是由答题者自己决定数量的多选题。由于现在的研究趋势,通常是把 选项用数字化代替进行录入,因此在设计多项选择题的时候,应当更加谨慎。尽可能地用单选题替代。
在必须使用多项选择题的时候,选项的罗列要有一定的逻辑关系,避免无意义地增加选项,给后续的录入和分析造成麻烦。
对于收集回来的数据,我们需要进行编码和录入。编码录入,一般指的是,根据字段含义确定合适的数据类型,进行简化替代和录入的 过程。
通常,数据的编码类型有数值变量、字符变量、二分变量和分类变量。
开放式问题,我们在录入过程中都会根据答案内容来判断是作为字符变量还是数值变量进行录入。
比如年龄,可以直接作为数值变量, 而城市,则需要作为字符变量进行录入。 选择题,虽然选项可能对应的是一个具体的词语,但是我们仍然可以表示成数字的形式,方便录入和分析。而每个数字和选项词语的对 应关系,可以作为数据词典,单独保存,以备查证和分析过程中的解读。
录入的变量,如果只有两种取值的可能,我们可以叫做二分变量。而如果有多重取值的可能,我们可以叫做分类变量。字符变量,可以 根据具体情况转换为二分变量或者分类变量。比如取值为是或者否的字符变量,可以转换为二分变量。而取值为城市名称的字符变量, 也可以酌情转换为分类变量。但是如果字符变量的取值范围是不确定、开放式的,那么就不能进行转化和简化。所以编码通常应用于封 闭性问题,也就是答案范围确定的问题。
对于单选题,我们可以直接作为分类变量处理。而多选题,我们可以根据情况记录为分类变量,也可以把每个选项作为一个字段,存储为二分变量。
1.以问题 “平均每次通话时间(分)”,从方便数据处理的角度,下列方法最适宜的是?
A.需要编码为数值变量
B.需要编码为字符变量
C.需要编码为二分变量
D.需要编码为分类变量
答案:A 解析:平均每次通话时间是个连续变量,为方便后续处理,编码为数值型是最适宜的。
2.市场调查报告要发挥其应有的作用,除了必须说明一切必要的细节、能发挥参考作用外,还必须( )。
A. 能够证明调查研究结果的可信性
B. 详细说明调查的具体过程
C. 详细论证调查方法的科学性
D. 能够证明调查结论的可行性
答案:A 解析:信息的有效性是保证后期统计分析的重要前提。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02