
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
LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07剖析 CDA 数据分析师考试题型:解锁高效备考与答题策略 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期:解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中,数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角:从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业决策的核心驱动力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03