市场调研数据分析与模型建立的专业培训.pptx

市场调研数据分析与模型建立的专业培训

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2024-01-23

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目录

市场调研概述与数据分析基础

描述性统计分析在市场调研中应用

推论性统计分析在市场调研中应用

数据挖掘技术在市场调研中应用

模型建立与优化方法探讨

总结回顾与未来趋势展望

01

市场调研概述与数据分析基础

数据收集方法

问卷调查、访谈、观察、实验等。

数据收集技巧

明确调研目的和需求，选择合适的数据收集方法；设计合理的问卷或访谈提纲；确定合适的样本量和抽样方法；确保数据收集的准确性和完整性。

对收集到的数据进行整理、分类、编码等处理，以便于后续分析。

数据处理

检查数据一致性，处理无效值和缺失值，消除异常值，以确保数据质量。

数据清洗

描述性统计、推论性统计、数据挖掘等。

Excel、SPSS、SAS、Python等。这些工具可以帮助我们进行数据处理、可视化、建模和分析，提高工作效率和准确性。

数据分析工具

数据分析方法

02

描述性统计分析在市场调研中应用

描述性统计定义

描述性统计是运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动。

描述性统计作用

在市场调研中，描述性统计可以帮助我们了解数据的基本情况，包括数据的分布、集中趋势、离散程度等，为后续的数据分析和建模提供基础。

数据可视化定义

数据可视化是一种将大量数据转化为视觉形式的过程，利用图形、图表、地图等视觉元素来呈现数据。

数据可视化作用

在市场调研中，数据可视化可以帮助我们更直观地了解数据的分布和特征，发现数据中的规律和趋势，以及识别潜在的问题和机会。

常见的数据可视化工具

Excel、Tableau、PowerBI等。

数据可视化技巧

选择合适的图表类型、使用颜色和标签来突出重要信息、保持简洁明了的设计风格等。

某电商平台想要了解消费者的购物行为和偏好，以便优化产品设计和营销策略。

案例介绍

通过收集消费者的浏览记录、购买记录、搜索关键词等数据，运用描述性统计方法对数据进行分析。

数据分析方法

发现消费者的购物行为和偏好存在明显的差异，不同年龄段、性别、地域的消费者有不同的购物需求和习惯。

分析结果

针对不同消费者群体制定个性化的产品设计和营销策略，提高产品的吸引力和销售额。

营销建议

案例介绍

数据分析方法

分析结果

生产与销售建议

通过收集产品的销售量、销售额、库存等数据，运用描述性统计方法对数据进行分析。

发现不同产品的销售情况和市场需求存在明显的差异，部分产品存在滞销或脱销的情况。

根据产品的销售情况和市场需求调整生产计划和销售策略，优化产品组合和定价策略，提高产品的竞争力和市场份额。

某快消品公司想要了解旗下产品的销售情况，以便调整生产计划和销售策略。

03

推论性统计分析在市场调研中应用

推论性统计是一种从样本数据中推断总体特征的方法，通过对样本数据的分析，可以对总体参数进行估计和假设检验。

推论性统计概念

在市场调研中，推论性统计可以帮助企业了解市场需求、消费者行为、竞争对手情况等方面的信息，为企业的决策提供支持。

推论性统计作用

假设检验原理：假设检验是一种统计推断方法，通过设定原假设和备择假设，利用样本数据对原假设进行检验，根据检验结果判断原假设是否成立。

假设检验步骤

提出原假设和备择假设

选择合适的检验统计量

确定显著性水平

计算检验统计量的值

根据检验统计量的值和显著性水平做出决策

回归分析概念：回归分析是一种用于研究自变量和因变量之间关系的统计方法，通过建立回归方程可以预测因变量的值。

回归分析预测模型构建步骤

确定自变量和因变量

建立回归方程

对回归方程进行检验

利用回归方程进行预测

对预测结果进行解释和分析

04

数据挖掘技术在市场调研中应用

从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。

数据挖掘定义

数据挖掘流程

常用数据挖掘技术

包括数据准备、数据挖掘、结果评估和应用部署等步骤。

关联规则、聚类分析、分类与预测、时序分析等。

03

02

01

发现数据项之间的有趣关联和相关性，如购物篮分析中的商品组合。

关联规则挖掘

将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组间的对象相似度较低。

聚类分析

市场细分、客户群划分、产品推荐等。

应用场景

模拟人脑神经元网络结构，通过训练学习输入与输出之间的复杂关系。

神经网络

通过树形结构对数据进行分类和预测，易于理解和解释。

决策树

信用评分、客户流失预测、销售预测等。

应用场景

案例二

某快消品企业通过聚类分析对市场进行细分，针对不同客户群体制定差异化营销策略。

案例一

某电商公司利用关联规则挖掘分析用户购物行为，实现个性化商品推荐，提高销售额。

案例三

某银行运用神经网络算法构建信用评分模型，准确评估客户信用风险，降低坏账率。

05

模型建立与优化方法探讨

明确业务