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
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20