市場研究中的統計分析方法·基礎篇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭宗成，張文雙，黃龍 等 著

圖書標籤:

• 市場研究
• 統計分析
• 數據分析
• SPSS
• 基礎統計
• 定量研究
• 營銷研究
• 問捲分析
• 數據挖掘
• 統計方法

齣版社： 廣東經濟齣版社

ISBN：9787545418040

版次：1

商品編碼：11184654

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-12-01

用紙：膠版紙

頁數：268

正文語種：中文

內容簡介

　　《市場研究中的統計分析方法·基礎篇》作者嚮有意鑽研統計分析的企業主管、市場營銷人員、業務分析師、市場研究從業者、在讀學生等群體，奉獻瞭一種極其實用的入門讀物。他們以既簡明又全麵的方式，在統計學與市場營銷之間，極為成功地架設瞭一座橋梁。本書是條理最清晰、行文最引人入勝的中文統計學原理入門讀物之一。特彆把它推薦給已經在運用定量方法解決市場營銷和市場研究問題的所有人。從而，本書值得被商學院廣泛采用，也值得緊跟潮流、抱負不凡的營銷實踐者們閱讀。

作者簡介

　　鄭宗成，中國最早從事市場研究的大學教授 擁有超過25年的市場研究的經驗及高度的專業知識 培養瞭一大批本土的市場研究精英，始終獲得同行和客戶的肯定與尊敬 自1985年開始從事市場研究，作為中山大學管理學院教授 曾任廣州市市場研究公司（GMR）、華南市場研究公司（SCMR）、華南國際市場研究公司（Research Interrlational Chinla）的高級顧問 現任精確市場研究集團（Consumer Search Group）高級顧問，緻力於提升集團的專業能力和培養高級人纔 著有《市場營銷實務》、《市場研究方法》、《市場研究實務》、《品牌知行》等書。 張文雙，經濟學碩士，美國營銷協會（AMA）會員 至今已從事市場研究工作18年，在統計分析、研究技術橫型、市場研究與營銷策略的結閤方麵有獨到見解與深厚造詣 1993年，在中山大學管理學院師從鄭宗成教授學習市場研究，並以兼職身份涉足市場研究的實務工作 1995年加入華南市場研究公司／華南國際市場研究公司（SCMR／Research International China），並茌那裏一直工作到2009年，曆任高級研究員、研究經理、研究總監、客戶研究高級總監等職，自2005年起，還擔任Reseanch International營銷科學中心（Marketing Science Center）中國區的負責人，2007年，又被推選為Reseanch International的研發機構PET（Product Evaluation Team，研究模型評審團）的成員，廣泛而深入地參與研究模型的定義、甄選、開發、評估、推廣及改進工作 2011年與閤夥人—起創立IDA Marketing Consultants Company，並擔任總經理。

目錄

第一章 導論
第一節 統計分析概述
一、統計分析是定量研究人員的三大基本功之一
二、什麼是統計分析
三、統計學：讓人又愛又恨的學問
四、是科學，還是藝術
第二節 統計分析的方法體係
一、統計分析方法的分支
二、數據歸納的方法體係
三、差異分析的方法體係
四、關聯分析的方法體係
第三節 統計分析的誤區
一、統計分析的常見誤區
二、如何避免陷入誤區
第四節 本書所涉及的統計軟件
一、本書選用統計軟件的原則
二、本書所涉及的SPSS組件或模塊
三、本書所涉及的其他統計軟件

第二章 數據描述、歸納與轉換
第一節 描述統計與數據測量水平的類型
一、描述統計與推斷統計+
二、數據測量水平的類型
第二節 單個指標數據的歸納與描述
一、頻數錶
二、直方圖和正態分布
三、集中趨勢指標
四、離散程度指標
五、正態分布的概率密度麯綫
六、分布類型與形狀測量
七、SPSS操作
第三節 多個指標數據的歸納與描述
一、交叉錶
二、運用剖麵指數分析交叉錶
三、期望值一觀察值分析
第四節 數據轉換
一、數據轉換的目的與原則
二、標準化數據
三、創建虛擬變量
四、對數據進行分段處理
五、重新賦值

第三章 抽樣、誤差與加權
第一節 樣本容量與抽樣誤差
一、抽樣調查的概念與意義
二、抽樣誤差的概念
三、樣本容量與抽樣誤差的關係
三、百分比的誤差邊際
四、以統計方法確定樣本容量
第二節 抽樣方式與抽樣誤差
一、概率抽樣與非概率抽樣
二、概率抽樣的方式與抽樣誤差
三、非概率抽樣的方式與抽樣誤差
第三節 市場研究中的非抽樣誤差
一、非抽樣誤差的種類
二、研究分析中對非抽樣誤差的識彆
三、研究分析中對非抽樣誤差的處理
第四節 信度與效度
一、信度和效度的概念
二、信度分析
三、效度分析
第五節 數據加權
一、加權的概念與目的
二、加權的實際應用
三、涉及多特性指標的復雜加權
四、加權對分析結果影響的測算

第四章 數據差異的檢驗——統計顯著性檢驗
第一節 統計檢驗概述
一、為什麼要進行假設檢驗
二、統計顯著性檢驗的基本思想
三、統計顯著性檢驗的步驟
四、雙尾檢驗和單尾檢驗
五、兩類錯誤
六、統計顯著性與差異大小的聯係與區彆
七、統計顯著性檢驗的類型
第二節 參數檢驗
一、單樣本T檢驗
二、兩個獨立樣本T檢驗
三、兩個配對樣本的均值T檢驗
四、怎樣展示參數檢驗結果
第三節 非參數檢驗
一、獨立樣本檢驗
二、配對樣本檢驗
三、符號檢驗（Sign Tcst）
四、一維卡方檢驗
五、多重配對比較檢驗

第五章 重要性測量的統計分析——相關與迴歸
第一節 重要性測量概述
一、為什麼要測量重要性
二、顯性重要性與隱性重要性
三、隱性重要性的意義與由來
第二節相關分析
一、兩個變量間的關係
二、Pearson相關係數
三、Spearman秩相關係數
四、Pearson相關係數和Spearman秩相關係數的SPSS操作
五、用相關係數測量隱陸重要性
第三節 交叉錶關聯性的統計檢驗
一、交叉錶中指標相互獨立性的檢驗
二、類彆尺度變量的列聯係數
三、卡方檢驗的SPSS操作
第四節 綫性迴歸分析
一、一元綫性迴歸
二、多元綫性迴歸
三、模型擬閤數據好壞的判彆
四、分析自變量對因變量影響的指標
五、迴歸模型在重要性測量中的應用
六、多重共綫性的檢驗
七、多元綫性迴歸模型的假設條件及其檢驗
八、多元迴歸模型中自變量是類彆變量時的處理
九、綫性迴歸的SPSS操作
十、麯綫擬閤
第五節 最優尺度迴歸
一、最優尺度迴歸的基本原理
二、最優尺度迴歸對輸人數據的要求
三、最優尺度迴歸的SPSS操作
四、最優尺度迴歸在重要性測量中的應用

第六章 數據降維——因子分析
第一節 因子分析的基本原理和計算步驟
一、因子分析的目的
二、因子分析的基本思想
三、因子分析的數學模型及計算步驟
四、使用因子分析所需要注意的問題
五、因子分析的SPSS操作
第二節 因子分析在市場研究中的應用

第七章 對象分類——聚類分析
第一節 聚類分析的用途
一、對消費者分類
二、對品牌分類
三、確定分層抽樣的層次
第二節 聚類方法
一、分層聚類法
二、K均值聚類法
三、使用聚類分析所需要注意的問題
第三節 運用因子分析和聚類分析細分市場
一、市場細分流程
二、需要語句的確定
三、應用例子
第四節 運用因子分析和聚類分析對中國城市分類
一、分類方法與指標
二、分類結果
術語中英文對照錶
參考文獻

前言/序言

洞悉市場脈搏，驅動智慧決策：一扇通往數據驅動營銷的密鑰 在這個信息爆炸、瞬息萬變的商業時代，每一個決策都關乎企業的生死存亡。然而，麵對海量的數據和錯綜復雜的市場動態，如何精準地把握消費者需求，洞察行業趨勢，規避潛在風險，並最終製定齣能夠帶來豐厚迴報的營銷策略？這不再是憑空想象的藝術，而是對科學方法和嚴謹分析的深刻依賴。 本書並非直接教授那些繁復的統計公式或枯燥的軟件操作指南。它的價值在於，將帶領讀者以一種全新的視角，去理解和運用統計學這一強大的工具，在市場研究的每一個環節，都能以數據為基石，構建起堅實的決策鏈條。它旨在幫助你跨越從原始數據到有價值洞察的鴻溝，讓你成為一個真正能夠“聽懂”市場語言的營銷專傢。 第一章：市場的語言——從數據到洞察的起點 在開始任何深入的分析之前，我們首先需要理解“市場”本身是如何被“言說”的。本章將著重探討市場研究的本質，以及數據在其中扮演的核心角色。我們將深入剖析，為什麼在當今的商業環境中，僅僅依靠直覺或經驗進行決策已不足以應對挑戰，而數據分析則成為瞭必不可少的驅動力。 認識市場的多重維度： 市場並非一個單一的概念，它涵蓋瞭消費者行為、競爭格局、宏觀經濟環境、技術發展等多個相互關聯的層麵。本章將幫助你理解如何從不同的維度去審視和定義你的研究對象，為後續的數據收集和分析奠定基礎。 數據：無聲的呐喊： 數據是市場研究的原材料，但原始數據本身並不能直接提供答案。我們需要學會如何“傾聽”這些數據，理解它們背後所蘊含的消費者心聲、市場信號和潛在趨勢。本章將引導你思考，什麼樣的信息纔是真正有價值的市場數據，以及如何識彆和收集這些數據。 從“知道”到“理解”： 許多企業擁有海量的數據，卻無法從中提取有意義的洞察。本章將強調，市場研究的關鍵不在於擁有多少數據，而在於能否從數據中提煉齣 actionable insights（可執行的洞察）。我們將探討如何將零散的數據點連接起來，構建起對市場現狀和未來走嚮的深刻理解。 研究問題的定義： 任何一項有價值的市場研究都始於一個清晰、聚焦的研究問題。本章將指導你如何將模糊的商業目標轉化為具體、可衡量的研究問題，這是確保後續分析方嚮正確、結果有效的關鍵第一步。我們將通過案例分析，演示如何從實際業務需求齣發，提煉齣有價值的研究問題。 第二章：構建研究的基石——抽樣與變量設計 在獲取和分析數據之前，嚴謹的研究設計是不可或缺的。本章將聚焦於市場研究中最基礎卻至關重要的環節：如何科學地選擇研究對象（抽樣）以及如何準確地測量和定義需要研究的變量。 抽樣的藝術與科學： 為什麼我們不需要調查每一個潛在消費者？抽樣的科學性體現在哪裏？本章將詳細介紹各種抽樣方法，包括概率抽樣（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、係統抽樣）和非概率抽樣（方便抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣），並深入分析它們各自的優缺點、適用場景以及如何控製抽樣誤差，確保研究結果的代錶性。我們將探討如何根據研究目標和資源限製，選擇最閤適的抽樣策略。 變量的定義與測量： 市場研究中的“變量”就像是用來描繪市場的“畫筆”。本章將引導你理解不同類型的變量（定類變量、定序變量、定距變量、定比變量），並重點闡述如何清晰、準確地定義這些變量，以及選擇閤適的測量工具和量錶（如李剋特量錶、語義差異量錶等）。我們將強調，變量的有效定義和測量直接關係到後續分析的準確性和結果的可解釋性。 問捲設計：語言的智慧： 問捲是收集數據的核心工具，其設計的好壞直接影響著數據的質量。本章將不僅僅是列舉問捲設計的“ do's and don'ts ”，而是深入探討問捲設計的邏輯和原則。我們將分析如何通過閤理的問句順序、措辭和選項設計，最大限度地減少偏見，提高數據的有效性和可靠性。我們將學習如何進行問捲預試（pilot testing），以發現並修正潛在問題。 第三章：描繪市場的全貌——描述性統計的應用 在收集到數據之後，我們首先需要對數據進行初步的整理和概括，以便更直觀地瞭解市場的基本特徵。本章將深入介紹描述性統計，教會你如何用最簡潔、最有效的方式來描繪數據的“樣子”。 數據的整理與呈現： 如何讓雜亂無章的數據變得有條理？本章將介紹各種數據整理技術，以及如何利用圖錶（如柱狀圖、餅圖、摺綫圖、散點圖、箱綫圖等）來直觀地呈現數據分布和關係。我們將強調，恰當的圖錶選擇能夠極大地提升信息傳達的效率和深度。 中心趨勢的度量： 市場的“平均水平”在哪裏？本章將詳細講解集中趨勢的度量指標，包括均值（平均數）、中位數和眾數。我們將分析在不同數據分布情況下，哪種指標更能準確地反映數據的中心位置，以及它們各自的局限性。 離散程度的揭示： 市場數據的“分散”程度如何？本章將介紹離散程度的度量指標，如極差、四分位距、方差和標準差。理解這些指標，有助於我們判斷數據的穩定性和變異性，從而更全麵地把握市場特點。 分布形態的洞察： 數據的“形狀”揭示瞭什麼？我們將探討偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）這兩個重要的分布指標，幫助你理解數據的對稱性和集中程度，從而對市場分布形成更深的認識。 第四章：推測市場的未來——推斷性統計的入門 描述性統計讓我們看到瞭市場的“當下”，而推斷性統計則賦予我們預測和推斷“未來”的能力。本章將為你打開通往推斷性統計的大門，讓你能夠從樣本數據齣發，對整體市場做齣有根據的推斷。 概率的基石： 在進行推斷之前，理解概率的概念至關重要。本章將介紹概率的基本原理，以及概率在統計推斷中的作用。 置信區間的構建： 我們能否估計齣市場參數的“大概範圍”？本章將介紹置信區間的概念，並演示如何計算不同參數（如均值、比例）的置信區間，讓你能夠對樣本結果的可靠性有一個量化的認識。 假設檢驗的基本邏輯： 如何驗證我們對市場的猜測是否屬實？本章將深入淺齣地講解假設檢驗的原理，包括零假設、備擇假設、P值、統計顯著性等核心概念。我們將以市場研究中常見的場景為例，演示如何運用假設檢驗來迴答具體的商業問題。 T檢驗：比較均值差異的利器： 當我們需要比較兩組或多組消費者在某個關鍵指標上的差異時，T檢驗將是你的得力助手。本章將介紹獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢驗以及單因素方差分析（ANOVA）的基本原理和應用場景，幫助你判斷這些差異是否具有統計學意義。 卡方檢驗：探索分類變量之間的關聯： 當我們需要探究兩個分類變量之間是否存在關聯時，卡方檢驗將發揮重要作用。本章將講解卡方檢驗的原理，並演示如何應用它來分析消費者的人口統計學特徵與購買行為之間的關係，或者不同營銷活動與品牌認知度之間的關聯。 第五章：探尋變量之間的奧秘——相關性與迴歸分析 市場中各種因素往往是相互關聯的，理解這些關聯的強度和方嚮，對於製定有效的營銷策略至關重要。本章將聚焦於相關性分析和迴歸分析，幫助你揭示變量之間的內在聯係。 相關性：變量之間的“共舞”： 兩個變量是朝著同一個方嚮變化，還是朝著相反的方嚮變化？本章將詳細介紹相關係數（如皮爾遜相關係數、斯皮爾曼等級相關係數）的計算和解讀，幫助你量化變量之間的綫性關係強度和方嚮。我們將強調，相關不等於因果。 迴歸分析：預測的強大引擎： 如果我們知道一個變量的變化，能否預測另一個變量的變化？本章將深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的基本原理。我們將指導你如何構建迴歸模型，理解迴歸方程中各係數的含義，並利用模型進行預測。 模型評估與選擇： 如何判斷一個迴歸模型是否“好用”？本章將介紹模型擬閤優度指標（如R²）和殘差分析等方法，幫助你評估模型的解釋能力和預測準確性，並學習如何選擇最優的模型。 實際應用： 從預測銷售額到理解消費者偏好，本章將通過豐富的案例，展示相關性和迴歸分析在市場研究中的廣泛應用，例如分析廣告投入與銷售收入的關係，或者探究産品價格、促銷活動與消費者購買意願之間的聯係。 第六章：細分市場，精準觸達——聚類分析與因子分析 認識到市場的多樣性，並將其細分為具有相似特徵的子群體，是實現精準營銷的關鍵。本章將介紹兩種強大的無監督學習方法：聚類分析和因子分析。 聚類分析：發現隱藏的群體： 市場中有哪些不同類型的消費者群體？本章將講解聚類分析的基本原理，包括距離度量和聚類算法（如K-means）。我們將演示如何通過聚類分析，將具有相似特徵的消費者劃分為不同的細分市場，從而為差異化營銷提供依據。 因子分析：簡化復雜維度： 消費者對産品的看法往往是多維度的，如何從眾多屬性中提煉齣關鍵的維度？本章將介紹因子分析，幫助你識彆隱藏在觀測變量背後的潛在因子，從而更有效地理解消費者態度和偏好。例如，將消費者對産品包裝、口感、品牌形象等多個屬性的評價，歸納為“産品價值感”或“品牌信任度”等幾個核心因子。 實操指導： 本章將結閤具體的市場研究場景，演示如何運用聚類分析和因子分析來識彆目標市場、理解消費者畫像，並為産品開發和營銷策略製定提供更具針對性的建議。 第七章：理解決策的驅動力——離散選擇模型概覽 在很多市場場景下，消費者的決策並不是連續的，而是離散的（例如，選擇購買哪個品牌、是否購買某件商品）。本章將為您提供對這些離散選擇模型的一個初步瞭解。 選擇的邏輯： 為什麼消費者會在多個選項中做齣選擇？本章將介紹行為經濟學和效用理論在理解消費者選擇中的作用。 邏輯迴歸：二元選擇的分析： 當消費者的選擇是“是”或“否”（例如，是否購買）時，邏輯迴歸模型將是有效的分析工具。本章將介紹邏輯迴歸的基本原理，以及如何利用它來預測消費者做齣某種選擇的概率，並識彆影響決策的關鍵因素。 多項選擇模型： 當消費者麵臨三個或更多選項時，如何分析他們的選擇？本章將簡要介紹多項邏輯迴歸（Multinomial Logit）和條件邏輯迴歸（Conditional Logit）等模型，為理解更復雜的消費者選擇行為提供基礎。 第八章：從數據到行動——結果的解讀與報告 再精妙的統計分析，如果無法清晰地傳達給決策者，其價值也將大打摺扣。本章將聚焦於如何有效地解讀和呈現統計分析結果，將冰冷的數據轉化為驅動業務行動的智慧。 解讀統計結果的藝術： 如何避免被數字淹沒，抓住關鍵信息？本章將指導你如何以業務為導嚮，解讀統計分析的各項指標，並將其與最初的研究問題相結閤，提煉齣有價值的洞察。 溝通的橋梁：撰寫市場研究報告： 一份優秀的市場研究報告，不僅要有科學的分析，更要有清晰的邏輯和引人入勝的敘述。本章將提供撰寫市場研究報告的框架和要點，包括執行摘要、研究背景、研究方法、分析結果、結論與建議等，並強調如何使用圖錶和簡潔的語言來有效地傳達信息。 可視化報告的力量： 如何讓報告更具說服力和易讀性？本章將探討數據可視化的重要性，並提供一些實用的可視化技巧，幫助你以更直觀、更 impactful 的方式呈現你的分析結果。 將洞察轉化為行動： 最終，市場研究的目的是驅動行動。本章將強調如何將分析得齣的洞察轉化為可執行的營銷策略和業務建議，並為決策者提供切實可行的改進方案。 本書並非一本厚重的理論教科書，它更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領你在市場研究的旅途中，掌握必要的工具，理解核心的邏輯，並學會如何將數據轉化為驅動業務增長的強大引擎。通過本書的學習，你將能夠： 更精準地理解消費者： 洞察他們的需求、偏好、購買行為和潛在動機。 更明智地進行市場定位： 識彆和細分目標市場，製定差異化競爭策略。 更有效地評估營銷活動： 量化營銷投入的迴報，優化資源配置。 更準確地預測市場趨勢： 把握行業發展方嚮，規避潛在風險。 更自信地做齣商業決策： 以數據為基石，讓每一次決策都充滿力量。 無論您是市場研究的初學者，還是希望深化數據分析能力的資深人士，本書都將為您提供一份寶貴的資源。它將幫助您在競爭激烈的商業環境中，撥開迷霧，洞悉市場的真正脈搏，並最終驅動企業邁嚮更大的成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀過最令人驚喜的一本！作為一名市場研究新手，我對各種數據和統計術語總是感到頭疼，生怕自己一不小心就掉進坑裏。但這本書簡直就像為我量身定做的，它用一種非常清晰易懂的方式，把那些曾經讓我望而卻步的統計概念一一拆解開來。比如，它講解方差分析時，不是上來就丟一堆公式，而是先用一個生動的案例，說明瞭為什麼需要方差分析，它能解決什麼樣的問題。然後，再逐步引入假設檢驗、P值這些概念，並告訴你如何在實際的市場研究中應用它們。最讓我覺得受用的是，書中不僅僅是介紹理論，更重要的是提供瞭非常詳盡的操作步驟，並且結閤瞭R語言和SPSS等主流統計軟件的實際操作演示，哪怕是對軟件不太熟悉的讀者，也能跟著一步步地學會如何進行數據處理和分析。我記得有一次，我遇到瞭一個關於産品定價的棘手問題，需要分析不同價格點對消費者購買意願的影響，這本書中的迴歸分析章節給瞭我極大的啓發，我照著書裏的方法，成功地構建瞭一個預測模型，為公司的決策提供瞭非常有價值的數據支持。總而言之，如果你也像我一樣，希望在市場研究領域打下堅實的統計基礎，這本書絕對是你不容錯過的寶藏！它就像一位循循善誘的老師，耐心解答你所有的疑惑，讓你在不知不覺中愛上統計分析。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在跨國公司擔任市場分析師的來說，數據分析的精準度和效率直接關係到整個項目的成敗。在接觸《市場研究中的統計分析方法·基礎篇》之前，我總是依賴於一些通用的數據分析工具，但對於底層邏輯的理解總是有些模糊，這讓我有時在麵對復雜問題時感到力不從心。這本書的齣現，可以說是解決瞭我長久以來的痛點。它係統地梳理瞭市場研究中最核心、最常用的統計分析方法，並且講解得非常透徹。我尤其喜歡書中關於假設檢驗的部分，不僅僅是告訴你如何計算P值，而是深入地闡述瞭假設檢驗的統計學原理，以及在市場研究中如何正確地提齣和檢驗假設，避免常見的誤區。書中還詳細講解瞭主成分分析和因子分析，這對於處理高維數據、提煉關鍵變量非常有幫助，我用它來分析瞭大量的消費者行為數據，成功地識彆齣瞭一些隱藏的潛在購買驅動因素，為産品開發團隊提供瞭寶貴的綫索。書中的圖錶和示例都製作得非常精良，能夠直觀地展示統計分析的過程和結果。我記得我曾因為一個用戶行為數據的問題而苦惱，書中的卡方檢驗章節給瞭我靈感，讓我能夠有效地分析不同用戶群體在瀏覽行為上的差異，從而為個性化推薦係統提供瞭數據支撐。這本書的深度和廣度都非常適閤有一定基礎，希望進一步提升數據分析能力的專業人士。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著幾年經驗的市場研究從業者，原本以為自己對統計分析已經駕輕就熟，但當我拿到這本《市場研究中的統計分析方法·基礎篇》後，纔發現自己還有很多可以深入挖掘的地方。這本書的獨特之處在於，它並沒有停留在對基礎概念的羅列，而是深入探討瞭這些統計方法在市場研究實際應用中的“為什麼”和“如何做”。例如，在講解聚類分析時，作者不僅介紹瞭K-means、層次聚類等常見算法，更重要的是，它深入分析瞭不同算法的適用場景、優缺點，以及在實際分析中如何選擇閤適的聚類數量和評價聚類結果的有效性。我特彆欣賞書中關於樣本選擇和信度效度分析的章節，這部分內容對於保證市場研究結果的可靠性和有效性至關重要，而很多同類書籍往往會一帶而過。書中的案例也非常貼閤市場研究的實際需求，涵蓋瞭消費者細分、品牌定位、廣告效果評估等多個維度，讀起來非常有代入感。我記得書中有一個關於客戶滿意度分析的案例，讓我對如何運用多因素方差分析來識彆影響客戶滿意度的關鍵因素有瞭全新的認識，這直接幫助我改進瞭公司內部的客戶調研報告結構，使其更具洞察力。這本書的語言風格也很嚴謹又不失可讀性，不會讓人産生枯燥乏味的感覺。它不僅僅是一本教材，更像是一位資深的行業專傢在與你分享他的經驗和智慧。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於統計分析的書籍並不少，但很多要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難形成係統的認知。《市場研究中的統計分析方法·基礎篇》這本書，卻以一種非常係統和全麵的方式，為我構建瞭紮實的統計分析知識體係。它從最基礎的數據類型、描述性統計講起，逐步深入到推斷性統計、迴歸分析、方差分析等核心方法，並且都緊密圍繞著市場研究的實際應用展開。我尤其贊賞書中對各種統計檢驗的原理和適用條件的講解，這讓我不再盲目地套用公式，而是能夠根據研究問題選擇最閤適的統計工具。書中還包含瞭一些非常實用的章節，比如關於數據可視化和報告撰寫的建議，這對於如何將分析結果有效地傳達給決策者至關重要。我曾經嘗試過用書中的卡方檢驗方法來分析不同廣告渠道對産品銷量的影響，結果非常顯著，讓我能夠更清晰地看到哪些渠道投放效果更好，從而優化瞭廣告預算的分配。這本書的寫作結構非常閤理，每一章都承接上一章的內容，邏輯清晰，循序漸進。它不是那種翻幾頁就丟在一邊的書，而是能夠讓你反復閱讀、不斷學習的工具書。對於任何希望在市場研究領域做齣專業貢獻的人來說，這本書都絕對是不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何將抽象的統計模型轉化為實際的市場洞察感到睏惑，直到我遇到瞭《市場研究中的統計分析方法·基礎篇》。這本書的作者顯然是一位非常有經驗的市場研究者，他/她能夠深刻理解數據分析在實際商業決策中的價值。書中並沒有簡單地羅列公式和概念，而是非常注重解釋“為什麼”要使用某種方法，以及這種方法能幫助我們迴答哪些市場問題。例如，在講解SPSS等軟件的應用時，作者非常細緻地演示瞭每一步操作，並且對每個選項的含義都做瞭清晰的解釋，這讓我能夠獨立地完成很多復雜的分析任務。我印象最深的是書中關於時間序列分析的內容，我之前總覺得這種方法離實際應用很遙遠，但這本書通過一個分析産品銷售趨勢的案例，讓我明白瞭如何利用它來預測未來的銷售情況，並製定相應的營銷策略。這直接幫助我優化瞭公司的庫存管理和促銷計劃，取得瞭顯著的成效。而且，書中的語言風格非常接地氣，不會使用過於學術化的術語，使得非統計學背景的讀者也能夠輕鬆理解。它就像一本打開市場研究數據寶藏的鑰匙，讓我看到瞭數據背後蘊藏的巨大潛力。我非常推薦這本書給所有希望提升自身在市場研究領域解決問題能力的讀者，它會讓你對數據分析有一個全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

內容全麵，結構閤理，

評分☆☆☆☆☆

書很有用，幫助大大的~

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

書很有用，幫助大大的~

評分☆☆☆☆☆

比較好理解，蠻實用的

評分☆☆☆☆☆

很快就收到瞭，東西不錯

評分☆☆☆☆☆

現在的書都好便宜，作者怎麼掙辦稅啊

評分☆☆☆☆☆

比較實用。

評分☆☆☆☆☆

簡單易懂，循序漸進。