某科技网市场数据附统计学知识

CE系列讲座之一：

“市场研究及数据分析”理念及方法概要介绍战略发展部Objectives从MarketingReseach的角度将CE相关方法进行关联与梳理，旨在提供一种全视图，以便根据应用需求选择性使用！提供ConsumerInsight的基本理论框架，以便将ConsumerInsight理念融汇于各方法之中！简介实际操作的基本原则，提高日常操作的效率与效果！人群购买力需求市场有效市场是由一群对某一产品/服务有兴趣、有收入和有通路的潜在客户所组成序：市场产品/服务根据顾客的需要确定：生产/提供特定的：将：有效地提供给目标消费者产品/服务产品/服务序：营销的本质优化顾客关系/员工关系有效的沟通宣传优化市场渠道理解人们的需求和价值取向根据理解开发更好的品牌通过创新满足人们的需要序：营销的起点&终点：用户需求目录

What：MarketingResearch是什么？MarketingResearch定义MarketingResearch与营销的关系MarketingResearch本质MarketingResearch的角度看CE的几种方法

Why：为什么进行MarketingResearch？

How:如何进行MarketingResearch？MarketingReseach的分类MarketingResearch几个重要操作原则简介抽样原则定性大纲设计基本原则定量问卷设计基本原则数据分析：多元统计&数据挖掘基本方法ConsumerInsight基本理论框架What（1）：MarketingResearch定义美国市场研究协会（AMA）对市场研究的定义是：市场研究是将消费者、顾客及公众与厂商通过信息而联系起来的桥梁，其信息是用来:识别、定义市场机会和市场问题产生、改进和评估市场营销活动监测市场营销的表现提高对市场营销过程的理解What（3）：MarketingResearch本质是ConsumerInsight了解消费者信息系统科学深入的消费者研究方法数据挖掘(DataMining)统计(Statistic)定义市场研究创意研讨会（InnovationWorkshop)使用和态度研究（U&A）市场细分研究(Segmentation)信息理解洞察独特的洞察What(4):MarketingResearch角度看CE的相关方法系统科学深入的消费者研究方法数据挖掘(DataMining)定义市场研究创意研讨会（InnovationWorkshop)U&ASegmentation

信息理解

洞察独特的洞察信息获取：

MarketingResearch：以访问为信息主要获取方式信息来源以用户回忆为主；用户体验中心：以观察为信息主要获取方式信息来源以用户实时操作为主；

数据挖掘：以记录用户实际发生的行为为信息主要获取方式；信息来源以用户长期用户行为监测为主；信息理解&应用：

MarketingResearch：探求问题原因为主（与数据挖掘互补），以解决营销、品牌、运营问题为主；主要应用包括自身产品+竞品研究；

用户体验中心：探求互联网产品的使用障碍和流程，提升产品的可用性和易用性；主要应用包括自身产品+竞研究；

数据挖掘：

以发现问题为主；主要应用是自身产品研究目录What：MarketingResearch是什么？MarketingResearch定义MarketingResearch与营销的关系MarketingResearch本质MarketingResearch的角度看CE的几种方法

Why：为什么进行MarketingResearch？

How:如何进行MarketingResearch？MarketingReseach的分类MarketingResearch几个重要操作原则简介抽样原则定性大纲设计基本原则定量问卷设计基本原则数据分析：多元统计&数据挖掘基本方法ConsumerInsight基本理论框架Why：：为什么么要使用用市场研研究?决策…？有市场研研究没有市场场研究*直觉觉的*主观观的*经验验的/历史的*从自自身内部部出发的的*有资资讯基础础的*客观观的*实时时的*从外外到内的的有风险的的低成本的的迅速有争议的的低风险的的昂贵的需要时间间的一致的了解我我们往何何处去资金/成本结构变化化人员变化化竞争对手手外在环境境消费趋势势外部环境境不确定性性……….……….外部内部Why：：市场研研究可以以提供什什么?市场...市场容量量市场结构构消费者细细分消费者期期望/需需求市场分额额市场短期期变化长期演化化趋势定位...消费者如如何看待待…-产品/服务-包装,价格,广告等等.品牌/企业形象象如何提升升产品形形象?如何定位位，才能能使新产产品被消消费者更更易于接接受?...消费者...谁是产品品/服务的消消费者-核心/游离/潜在...需求&期望动机如何才能能被满足足如何更好好和他们们沟通如何维持持他们的的忠诚哪里能找找到更多多消费者者自身公司司/企业业...我们的强强/弱势势主要的市市场机会会如何达到到它们如何克服服威胁供应链通路终端端“内部顾顾客"如何提升升系统的的效率?竞争对手手...SWOT分析现有的市市场活动动这些活动动有效吗吗？与消费者者关系行销定位位变化的早早期预警警未来计划划目录What：MarketingResearch是是什么么？MarketingResearch定定义MarketingResearch与与营销销的关系系MarketingResearch本本质MarketingResearch的的角度度看CE的几种种方法Why：为什么进行行MarketingResearch？？How:如何进进行MarketingResearch？？MarketingReseach的分类类MarketingResearch几个个重要操作原原则简介抽样原则定性大纲设计计基本原则定量问卷设计计基本原则数据分析：多多元统计&数数据挖掘基基本方法ConsumerInsight基本本理论框架市场研究的分分类专项研究定量研究定性研究连续性研究零售网点研究究媒介监测研究究消费者跟踪研研究有多少？主要特征是什什么？将来怎么样？？简而言之什么？为什么？怎么样？定量定性HARDSOFT市场研究的分分类-定性性&定量对比比（1）How：市场场研究的分类类-定性&定定量对比（2）研究内容支持体调查方式分析方法深广度定性性动机、态度、、决过程口头表达的信信息深访、座谈会会心理分析,经验/灵感深度探测定量量事实、意见、、行为数字、尺度入户面访、街街访、电话、、信函统计分析广度探测，多多方面和表面面定性研究的优优点：深层次、多角角度、多种方方式（如投射射技术等）获获得信息，而而且受时间的的限制较少。。客户可以根据据研究的进展展，适当的调调整研究的重重点。项目的总费用用相对较低，，时间较短。定性研究的不不足之处：不具有以样本本推断总体特特性，不能统统计分析。提供描述性的的资料，而非非“硬性”的的数据市场研究的分分类-定性&定量对比（（3）定量：度量,分析,估计,预测和跟踪踪定性：解释,产生,精炼,说明和描述述普遍性问题:先做定性研究究还是先做定定量研究?回答:这取决于你的的研究目的，，你甚至可以以两者都做!对市场了解甚甚少探索性的定性性研究定量研究（U&A）诊断性的定性性研究定量研究对市场很有把把握对数据看不明明白量化数据市场研究的分分类-定性&定量对比（（4）市场研究的分分类-定性&定量调查的的具体方法定性研究的调调查方法(数据获取取方法)深度访谈焦点座谈会(FocusGroup)神秘客户访谈谈抽样基本原则则（1）什么才是好的的抽样？有足够的代表表性符合统计学基基本原理具有充分的可可操作性有效率的实施/执行中的偏差差越小越好常用的抽样方方法？定性研究不是随机抽样样所涵盖的范范畴需注意其样本本有足够的代代表性定量研究入户访问：分分层系统抽样样街头访问：配额抽样，但不具备理理论上的抽样样条件预约面访：视视具体情况而而定，关键是是是否取得比比较完整的抽抽样框备注：对于抽抽样统计学原原理，有兴趣趣的可以TinaFu联联系，在此不不做详述。抽样基本原则则（2）样本量的选取取：从理论上讲，，样本数越大大，抽样误差差越小，结果果的代表性越越好。但是，同时考考虑费用和时时间因素，大大样本量不一一定是最有效效率的办法。。在随机抽样条条件下，不同同样本规模的的抽样误差如如下：

置信度样本量80%90%95%99%1505.23%6.72%8.00%10.52%2004.53%5.82%6.93%9.11%2504.05%5.20%6.20%8.15%3003.70%4.75%5.66%7.44%5002.87%3.68%4.38%5.76%定性大纲设计计基本原则结构设计原则则（漏斗结构构）：From‘‘wide’’to‘‘narrow’：例如：从生活活方式到产品品使用行为&态度From‘‘generic’to‘specific’例如：从品类类到品牌问题设计原则则：挖掘为什么？？即表象原原因背后可能能隐藏的深层层次的原因（（很大程度上上取决于对业业务的理解））努力使用开放放式问题，避避免进行引导导和给出选择择性答案；注意前后问题题的相互干扰扰性突出重点可以使用投射射技术，但不不要过多部分专题可以以使用Laddering技术：例如从从功能利益点点到情感利益益点的探求，，多用于创意意的产生定性大纲设计计基本原则：：CaseStudyLifestyleattitudeCategory/productattitudeandusageBrandawarenessandusageBrandimageProduct/brandconceptAdvertisingevaluationProduct/packagingtest/evaluationU&ABrandimageConcepttestAdv./ConceptTest定量问卷设设计基本原原则：2个个基本原则则UNDERSTANDING可理解：保保证回答的的准确性WILLINGNESS有意愿：保保证回答的的真实性问题&答案案不要含糊糊清晰且可可以落地；；问题&答案不能带有倾倾向性；问题&答案不能有双重重含义；问题与答案案不协调具具有一致性性；答案之间具具有排他性性不要使用行行业/专业业/技术术术语对于敏感问问题（包括括涉及社会会道德准则则、社会地地位等等））：通过映映射第三方方得到答案案定量问卷常常用的问题题类型封闭式问题题注意点：尽尽可能穷尽尽选项，但但往往很困困难；因此此需要增加加“其他””选项；如果其他选选项占比超超过５％，，则说明选选项设置有有问题；开放式问题题应用场景：：往往在封封闭题之后后，提出相相关的追问问；评分题主要有5分制、7分制、10分制：选选用几分制制取决于需需要细化的的程度问卷设计：：CaseStudy您觉得拍拍这两年年来情况怎样样？（问题不清清晰）1234几乎没有什么变化变化不大变化较大变化很大大家都认为为拍拍的这这个新功能能不错，您您觉得怎么么样呢？（具有引导导性）123459很不满意不太满意一般比较满意非常满意说不清/无所谓拍拍新推出出了一项（（什么什么么样的）功功能，您觉觉得怎么样样呢？（选项不全全）12345很不满意不太满意一般比较满意非常满意您在什么情情况下使用用手机上网网？【答案不排他他】1234乘坐交通工具时上课／上班时需要找人聊天需要去查找信息／看新闻5678躺在床上休息时等人／等车时吃饭时其它问卷结构：：CaseStudyGeneralattitudes/beliefsScreeningquestionsClassificationdataUsershipquestionsSensitivequestionsIntroductionGeneralsurveyquestionsClosingandthanksOrderofasking52736148数据分析：：“简单数数据分析+多元统统计+数数据挖掘””整体视图图简单的数据据分析多元统计分分析数据挖掘方法适用性性与优势主要方法列列举集中趋势分分析：众数数、中位数数、均数离散趋势分分析：极差差、方差、、标准差交叉表剖面指数数据加权简单分析变变量间关系系相对应用较较广，较容容易掌握和和使用对数据和使使用者的要要求较低相关分析回归分析因子分析聚类分析对应分析联合分析分析变量间间的因果关关系、相似似度等多用于预测测、用户户细分等场场景对数数据据要要求求：：数数据据量量要要足足够够、、数数据据周周期期要要足足够够；；对使用用者的的要求求：需需要掌掌握基基本的的统计计学知知识和和对业业务有有一定定理解解；神经网网络决策树树等等优势在在于可可以定定制算算法满满足个个性化化需求求和具具备自自适应应和自自学习习性；；对数据据要求求;Oracle数数据库库支持持；对对数据据量和和数据据健壮壮性要要求均均很高高；对使用用者要要求：：对算算法、、业务务的理理解度度均高高多元统统计分分析有有需要要者请请参考考附件件基础础统计计；数数据挖挖掘有有需要要者可可和Tina联联系简单数数据分分析简简介（（1））：：集中中趋势势&离离散趋趋势集中趋趋势（（CentralTendency））指标：：众数（（Mode））：：发生率率最高高的数数值；；适用用于所所有的的测量量水平平中位数数（（Median））：数值排排序后后正好好位于于中间间位置置的数数；适适用于于定序序、定定距、、定比比数据据算术平平均数数或均均值（（Mean））:各数值值的简简单平平均；；适用用于定定距数数据与与定比比数据据离散趋趋势（（MeasuresofDispersion））指标：：全距或或极差差（Range）：：一个定定序型型变量量最大大值与与最小小值的的差上、下下四分分位数数:方差（（Variance））：一个变变量所所有值值与其其平均均值之之差的的平方方的平平均数数标准差差（StandardDeviation））：方差的的平方方根简单数数据分分析简简介（（2））:交交叉表表的行行列百百分比比&交交叉表表总体年龄段人数高收入细分市场人数列百分比行百分比指数downacrossindex%%中收入细分市场人数列百分比行百分比指数

downacrossindex%%低收入细分市场人数列百分比行百分比指数

downacrossindex%%18-65岁18-24岁25-34岁35-49岁50-65岁50012515012510015010030100392631.2104664444147332226.488128124015010030100362428.89642282893422833.61123020301002001004010050254010042212870502540100582958145高收入入细分分市场场该年年龄段段的列列百分分比高收入入细分分市场场某年年龄段段的剖剖面指指数=××100%总体市市场该该年龄龄段的的列百百分比比指数=100%是等等于总总体市市场指数=120%或以上上，则认认为显著著高于总总体水平平指数=80%或或以下，，则认为为显著低低于总体体水平举例：18-24岁的的高收入入人群的的行百分分比：26%；；指指18-24岁岁高收入入人群在在整体高高收入中中的比例例为26%；18-24岁的的高收入入人群的的列百分分比：31.2%；指指18-24岁岁高收入入人群在在18-24岁岁人群中中的比例例为31.2%18-24岁的的高收入入人群的的剖面指指数：104；；简单数据据分析简简介（3）:数数据加权权加权：通过对总总体中的的各个元元素设置置不同的的数值系系数(即即加权因因子/权权重)，，使元素素表现出出所希望望的相对对重要性性程度；；简单地说说，就是是要“让一些些人变得得比另一一些人更更重要！！”希望这种属性的个体达到的规模具有某一属性的个体的现有规模权重=多元统计计分析：：相关分分析CaseStudy

总体实物商品虚拟商品网游虚拟商品女装彩妆运动户外电脑硬件随身听手机充值卡总体1.000.990.970.970.990.980.990.830.870.900.99实物商品0.991.000.970.960.990.990.980.190.860.891.00虚拟商品0.970.971.001.000.930.930.950.420.960.940.97网游虚拟商品0.970.961.001.000.930.940.950.420.950.950.97女装0.990.990.930.931.000.990.970.080.800.840.98彩妆0.980.990.930.940.991.000.980.100.800.890.98运动户外0.990.980.950.950.970.981.000.180.850.890.97电脑硬件0.830.190.420.420.080.100.181.000.630.460.21随身听0.870.860.960.950.800.800.850.631.000.920.87手机0.900.890.940.950.840.890.890.460.921.000.90充值卡0.991.000.970.970.980.980.970.210.870.901.00

总体实物商品虚拟商品网游虚拟商品女装彩妆运动户外电脑硬件随身听手机充值卡总体1.000.990.980.980.990.970.940.830.950.850.98实物商品0.991.000.980.950.990.940.900.780.930.870.97虚拟商品0.980.981.000.980.960.950.920.370.970.920.92网游虚拟商品0.980.950.981.000.950.980.960.290.990.880.93女装0.990.990.960.951.000.940.890.400.910.810.98彩妆0.970.940.950.980.941.000.990.330.970.850.93运动户外0.940.900.920.960.890.991.000.260.950.830.90电脑硬件0.830.780.370.290.400.330.261.000.240.750.57随身听0.950.930.970.990.910.970.950.241.000.920.88手机0.850.870.920.880.810.850.830.750.921.000.75充值卡0.980.970.920.930.980.930.900.570.880.751.00成交量相关系数成交额相关系数多元统计计分析：：回归&因子分分析CaseStudy因子一F1：QQ会员、QQ秀、QQ宠物、QZONE对QQ满意度的贡献：0，42因子二F2：QZONE、QQ游戏、QQ堂、QQ音速对QQ满意度的贡献：0.23因子三F3：移动QQ对QQ满意度的贡献：0.18满意度因子&回归分析QQ满意度=0.42F1+0.23F2+0.18F3情感诉求求的产品品对QQ满意度的的贡献最最大、其其次是游游戏类产产品、功功能性诉诉求的产产品贡献献最低。。ConsumerInsight：WhySometimes,wedonotwanttoadmitorevenrealizetherealreasonforourbehaviorbecauseitis,moreoftenthannotirrationalPeopledonotalwayssaywhattheymeanormeanwhattheysay(‘Peoplearecomplex’)Peoplebecomeexpertsatmakingthemselvessoundrational–defensemechanism.TheylietothemselvesandtoothersPeoplearenotfullyawareoftheirownunderlyingmotivationsoroftheforcesthatdeterminetheirownbehavior-thereforetoaskwhycanbeawasteoftimeConsumerInsight(1)：Motivation(1)Maslow马马斯洛需需求原理理Security安全需求Affiliation社交需求Physiological生理需求Esteem尊重需求Selfactualisation自我实现ConsumerInsight(1)：Motivation(2)UniversalNeeds自我表现自由自在自我放纵乐趣与兴奋自我感觉良好吸引力和谐爱与被爱归属感尊重安全感传统成为领导者掌握和驾驭感拥有知识和智慧权力秩序关系平衡快乐自我ConsumerInsight(1)：Motivation(2)UniversalNeeds学术理论定性Workshop:在13个国家的2000个被访者在30个国家的初步定量研究定量研究建立所有的需求清单200个需求70个需求40个需求15个需求CaseStudy-1.0-.50.0.51.01.52.0-.8-.6-.4-.20.0.2.4.6掌握和驾驭感传统爱和被爱归属感表现自我自我感觉良好QQ安全和谐MSN成为领导者自由自在尊重自我放纵拥有智慧和知识吸引力乐趣与兴奋腾讯TM生活需求品牌Dimension2Dimension1MSN:更加偏重重社会属属性，表表现为和和谐与与安全全QQ:更加偏重重自我属属性，表表现为自自我感觉觉良好、、表现自自我TM:同时兼有有社会和和自我的的两种属属性,表现为自自由自自在、尊尊重、成成为领导导者CaseStudyQQGame用户的情情感诉求求:自由自在在、自我我放纵、、乐趣与与兴奋、、拥有智智慧和知知识、尊尊重。联众用户户的情感感诉求：：爱和被被爱、乐乐趣和兴兴趣、和和谐。中游用户户的情感感诉求：：吸引力力、掌握握和驾驭驭、自我我感觉良良好、安安全。新浪游戏戏用户的的情感诉诉求：表表现自我我、自由由自在、、拥有智智慧和知知识。品牌情感诉求求*：其他他游戏品品牌由于于样本量量低于30，无法进进行数据据分析。。Multi-MeOccasionBasedNeedsSegmentationAge,gender,SEGLifestageDEMOGRAPHICSConsumerInsight(2)：SegmentationBEHAVIOURNEEDSATTITUDESProductPriceServiceBrand/ImageLifestyleInvolvementInterestRisk/ExperimentalismRepertoirePurchaseprocessDecisionprocessConsumerInsight(3)：BrandLocatorModel123因子分析品牌定位重要程度模拟定位4确定消费者区别品牌，选择品牌的主要因素（因子）将每个品牌在这些主要因素上的表现定位衡量这些主要因素对整个产品市场，以及每个品牌分别的相对重要程度模拟品牌定位位，确定优化品牌牌定位的关键所所在ConsumerInsight(4):AIDALModelAttention注意Interest兴趣Desire欲望Action行动品牌认知度

品牌美誉度品牌偏好度品牌渗透情况品牌占有率品牌满意度品牌忠诚度品牌意向品牌形象Loyalty忠诚ConsumerInsight(5):BrandEquityModel(1)BrandValue品牌价值(alternative)Equity品牌资产Price价格Product产品Service服务Performance功能表现Functional功能利益BrandValue品牌价值=Brandvalue品牌价值值Customerbehaviour消费者行为Identification认同感Approval社会认可Authority权权威性Emotional情情感利益Affinity亲和力Barriers阻碍Loyal忠忠诚Switch转换品牌牌ConsumerInsight(5):BrandEquityModel(2)UniversalNeeds通通用需求ConsumerInsight(5):BrandEquityModel(3)Prestige声声望Acceptability他人接受度度Performance功能表现Affinity亲和力Approval社会认可Heritage历史传承Innovation创新新性Authority权威性Nostalgia美好回忆Identification认同感Equity品牌资产Trust信赖感感Bonding情情感连结Caring关怀怀Endorsement权威认可知名度熟悉程度ConsumerInsight(5):CaseStudyToiletpaper厕厕纸Toothpaste牙膏膏Softdrinks软软饮料Computers计算机机Financialservices金融融服务Automotive汽车车Bottledwater瓶装水水Source:ResearchInternationalDatabase0%50%100%Affinity亲亲和力Performance功功能表现Batteries电池Shampoo洗洗发水Telecoms电电信Spirits酒酒类UtilitiesCoffee咖啡啡Retail零售售Dogfood狗狗粮Airlines航航空服务务Chocolate巧克力力某些市场更更多地由亲亲和力驱动动ConsumerInsight(5):CaseStudyMac苹苹果PackardBellHewlett-Packard惠普普TinyIBMGateway基基汇Dell戴戴尔Compaq康柏市场平均值值6012072949595105105111112Source:RIcasestudy-UKhomePCmarket数据据来来源源：：RI英英国国家家用用电电脑脑市市场场案案例例CaseStudy:我的品牌牌资产有多强强？ConsumerInsight(5):CaseStudy他人接受度情感连接美好回忆历史传承权威认可创新性信赖感声望关怀QQMSNConsumerInsight(7)：InnovationWorkshop写于最后一句话“用户研究理理念”和“业务的理解””是两条主线，，是一切研究究的起点和终终点；数据采集方法法（观察法、、访问法、行行为记录法））&数据分分析方法（简简单数据分析析、多元统计计分析、数据据挖掘）仅仅仅是为了实实现目标的工工具，需要针针对“实际需需要”选择性性使用！Knowconsumerworld...了解消费者的的世界……seizethefuture…抓住未来“基础础统计””应用用简要要概述述战略发发展部部TinaFu/2007目录市场研研究使使用统统计技技术的的必要要性统计技技术的的基础础测量尺尺度(变量量)类类型数据加加权数据的的描述述性统统计：频数数分布布和基基本统统计量量数据的的推断断性统统计：假设设检验验多元统统计技技术相关分分析回归分分析因子分分析主成分分分析析聚类分分析对应分分析联合分分析市场研研究与与统计计学统计学学(Statistics)是关于于数据资资料的的一门门学科科收集整理分析推断市场(营销)研究(MarketingResearch)–AMA是营销销者通通过信信息与与消费费者、、顾客客和公公众联联系的的一种种职能能。这这些信信息用用于识识别和和定义义营销销问题题与机机遇，，制定定、完完善和和评估估营销销活动动，监监测营营销绩绩效，，改进进对营营销过过程的的理解解。确定解解决问问题所所需的的信息，设计计信息息收集集方法法，管管理和和实施施数据据收集集过程程，分分析结结果，，就研研究结结论及及其意意义进进行沟沟通。。市场研研究的的数据据分析析过程程问卷设计数据录入和和查错探索性分析析确证/结论性分析析高级分析分析始于这这里！确信信问卷覆盖盖你要达成成研究目的的所需要的的全部内容容。巧妇难为无无米之炊！！设计不严严谨、信息息不完备的的问卷是任任何“强有有力”统计计工具的““毒药”！！大量的交叉叉表数据，，对研究结结论进行支支持。对关键/核心题目的的数据(如ToplineData)进行简要分分析，粗略略把握研究究发现，并并生成初步步的研究结结论(可能只是假假设)确信您获得得了所需要要的全部数据信信息，并且它们们是准确无误的。一方面，结结合高级统统计技术进进行一些深深入的数据据挖掘和分分析；一方方面，将数数据信息与与营销理论论结合，形形成研究结结论并给出出建议。为什么要使使用统计技技术？总体(Population)我们想要调调查并获得得研究问题题的答案的的特定群体体(如18-49岁每天吸烟烟至少10支以上的男男性)样本(Sample)从总体中尽尽可能随机机抽取出的的一个有代代表性的子子集，他们们是实际的的受访者R1R2RN研究目的的:揭示总体体在行为为、态度度等我们们感兴趣趣的诸方方面的属属性/特征解决方案:从总体抽取一一个有代表性性的样本通过访问分析析样本通过使用统计计量，从样本本属性/特征推断总体体的属性/特征我们在使用哪哪些类型的统统计技术？描述性统计学学(Descriptivestatistics)是将收集到的的原始数据资资料直接通过过图表等形式式进行概括或或描述(如交交叉表)，是是对数据进行行定量分析的的不可或缺的的基础推断性统计学学(Inferentialstatistics)通过来自总体体的有限多个个样本获得的的带有不确定定性的信息，，来推测整个个总体的信息息，如参数估估计(少用)、假设检验验(常用)多元统计技术术(multivariatetechnique)关注的是两个个或以上变量量之间的相互互关系(相关关系数、协方方差、距离等等)，并基于于相互关系进进行各种分析析，如因子分分析，聚类分分析等目录市场研究使用用统计技术的的必要性统计技术的基基础测量尺度(变变量)类型数据加权数据的描述性性统计：频数分布和和基本统计量量数据的推断性性统计：假设检验多元统计技术术相关分析回归分析因子分析主成分分析聚类分析对应分析联合分析市场调研面对对消费者，但但所测量的并并不是消费者者本身，而是是测量他们的的感受、态度度、偏好和其其他相关的特特性。测量尺度(变量)：在调查中，，不同被访者者给出有差异异答案/选项的各个题题目/条目；测量尺度(Measurescale)测量尺度(StatisticalTechnique)定性变量(QualitativeVariable)定量变量(QuantitativeVariable)名义尺度(nominalscale)有序尺度(ordinalscale)定距尺度(intervalscale)比率尺度(Ratioscale)测量尺度类型型名义尺度(nominalscale)数字只用做对对事物进行识识别和分类的的标志和标签签例如：性别，，婚姻状况，，国籍/城市等；只允许计算有有限的以频率率计数为基础础的统计指标标，如百分比比、众数等；；有序尺度(ordinalscale)数字代表事物物拥有某种属属性的相对程程度/位置，但没有有指明差别的的大小例如：偏好排排序，市场/行业地位等；；频率计数，以以及基于分位位点的统计指指标(百分位数，中中位数等)定距尺度(intervalscale)尺度上数字相相等的距离代代表了被测特特性的相等值值，即可以比比较事物之间间差别的大小小例如：：偏好好/态度量量表(5-scale/7-scale)，重要要性评评分；；零点位位置不不固定定，即即尺度度可以以变换换；可以计计算通通常使使用的的统计计量，，但尺尺度值值之间间的比比率及及其它它一些些特殊殊统计计量不不适合合计算算；比率尺尺度(Ratioscale)可以依依据尺尺度值值对事事物进进行分分类、、比较较等，，以及及计算算相互互之间间的差差值、、比率率等例如：：年龄龄，收收入，，工作作年数数，花花费等等；有绝对对零点点，可可以计计算所所有统统计量量；测量尺尺度示示例表1.测量尺尺度示示例名义尺尺度有有序尺尺度定定距距尺度度比比率尺尺度测试品品牌品品类类编号号到到达率率排序序重重要性性(5-scale)投放量量到到达率率(%)厦新手手机11427574高露洁洁牙膏膏22520069联想手手机13312565三九胃胃泰44410051东信手手机1535037第5季维C饮料365037金帝巧巧克力力3728330阿迪达达斯98115028三九正正天丸丸4925028安吉尔尔饮水水机51052722爱浪音音响51115419耐克运运动鞋鞋91222514来源：：2003年第1季实效效鉴证证(武汉)加权(Weighting)是什什么？？希望这种属性的个体达到的规模具有某一属性的个体的现有规模权重=加权：：通过对对总体体中的的各个个元素素设置置不同同的数数值系系数(即加加权因因子/权重重)，，使元元素表表现出出所希希望的的相对对重要要性程程度；；简单地地说，，就是是要“让一一些人人变得得比另另一些些人更更重要要！””100个被访者:40个男性60个女性想要让男性:女性=1:1设置权重男性=1.25女性=0.83加权后数据：男性：40x1.25=50女性：60x0.83=50一个简单的例子：为什么么要加加权？？(1)应用1：所调研研样本本的人人口统统计结结构与与总体体的实实际状状况不不匹配配，通通过加加权来来消除除/还原这这种变变异，，达到到纠偏偏的目目的；；例如，，在SH和GZ各调查查300样本，，城市市人口口比例例“SH:GZ=2:1”(假设)，在分分析时时我们们希望望将SH和GZ看作一一个整整体，，则此此时我我们需需要给给SH样本一一个2倍于GZ样本的的权重重；应用2：除了人人口统统计结结构，，在一一些关关键属属性上上测试试样本本组的的代表表性可可能也也会相相对总总体的的实际际状况况过高高/过低，，此时时，需需要加加权进进行调调整；；这类不不匹配配大多多是我我们““故意意”而而为(通过““追加加”样样本实实现)，比如如设置置配额额要求求被访访者中中某产产品的的使用用者达达到50%，但总总体市市场中中实际际使用用者仅仅为10%；有时，，则是是“非非情愿愿”的的出现现，比比如设设置了了能反反映总总体的的配额额比例例，但但实际际操作作却出出现了了比例例偏高高/偏低；；为什么么要加加权？？(2)应用3：在样本本组对对比测测试中中，也也会通通过加加权来来调整整不同同组间间的样样本属属性不不相匹匹配的的情形形(通常设设有相相同的的配额额，但但执行行有可可能会会出现现差异异)；通常，，加权权对结结果产产生的的差异异很小小，更更多的的是对对结果果从准准确度度上进进行修修饰；；应用4：所测试试样本本出现现了较较多的的缺失失值，，需要要加权权来纠纠正结结果；；对于面面向单单一客客户的的专项项研究究，在在调查查前基基本都都协议议有要要完成成的样样本量量，故故这种种情形形较少少；因子加加权：：对满足足特定定属性性的所所有被被访者者赋予予一个个权重重，通通常用用于提提高样样本中中具有有某种种特性性的被被访者者的重重要性性；例如，，研究究一种种香烟烟的口口味是是否需需要改改变，，那么么不同同程度度吸食食者的的观点点也应应该有有不同同的重重要性性对待待：实际应应用中中，如如果““经常常/普通吸吸食者者”的的基数数足够够大，，往往往单独独分析析而不不进行行如上上的加加权处处理；；目标加加权：：对某一一特定定样本本组赋赋权，，以达达到们们预期期的特特定目目标；；例如，，加权的的类型型(1)想要：：品牌A的20%使用者者=品牌B的50%使用者者；或品品牌A的20%使用者者=品牌A的80%非使使用用者者；；权重重频繁繁吸吸食食者者3.0普通通吸吸食食者者2.0偶尔尔/不吸吸食食者者1.0轮廓廓加加权权：：与因因子子/目标标加加权权不不同同(一维维的的)，轮轮廓廓加加权权应应用用于于对对测测试试组组的的相相互互关关系系不不明明确确的的多多个个属属性性加加权权；；面对对多多个个需需要要赋赋权权的的属属性性，，轮轮廓廓加加权权过过程程应应该该同同时时进进行行，，以以尽尽可可能能少少的的对对变变量量产产生生扭扭曲曲；；加权权的的类类型型(2)AchievedKnownproportionsofage&sexIftherelationshipisknown,a‘weightingmatrix’canbeproduced制定定一一个个加加权权计计划划(1)无论论加加权权的的动动机机是是什什么么，，但但执行行的的过过程程是是一一样样的的：依依不不同同属属性性/指标标将将样样本本分分为为多多个个组组(加权组)，然后根根据所希希望各个个组代表表的个体体规模赋赋予不同同的权重重；即明确分析析子集/样本组，，通常，，较多的的以人口口结构变变量、地地域变量量作为分分类指标标；明确各个个分析子子集/样本组中中个体的的代表性性强弱(权重)；加权是在在数据收收集结束束后采取取的数据据“纠偏偏”行为为，但一一定要清清醒的知知道：配额设置置不合适适、FW执行差或或其他错错误而造造成的““不好””的原始始数据收收集，即即使加权权也一定定是“无无效的””；“提前避避免错误误/失误发生生，总好好过事后后的任何何补救！！”制定一个个加权计计划(2)项目设设计:我们是是否有有计划划进行行数据据加权权？设置什什么样样的配配额––是是否否有必必须的的信息息用于于配额额设置置?不要设设置不不必要要的配配额，，即加加大FW难难度，，又增增加成成本；；设置样样本结结构时时，就就应该该考虑虑清楚楚如何何去组组织这这些数数据；；记住：：“提前前计划划”，尽可可能早早的确确定加加权方方案，，最好好在时时间表表中预预留时时间专专门用用于加加权；；原始数数据:查数要要针对对“未未加权权”数数表(或hole-counts)；明确加加权遵遵循的的原则则，并并分析析加权权对其其它人人口结结构变变量或或关键键指标标带来来的影影响；；数据中中哪些些变量量是最最重要要的，，加权权只针针对它它们就就足够够了吧吧？与DP充分分沟通通，确确保DP理理解加加权意意图并并正确确操作作；加权数数据:确信““加权权”被被正确确地进进行；；确信数数据准准确无无误后后，才才开始始将数数据转转化为为支持持性图图表；；加权的的负面面影响响加权会会使数数据变变得不不太稳稳健是否有有基数数本身身较小小的数数据加加权后后基数数足够够大？？检验得得到的的显著著性差差异的的可靠靠性如如何？？进行数数据加加权，，事实实上我我们已已经““低估估”了了总体体的变变异程程度，，对总总体信信息推推断的的精确确度减减低。。加权数数据的的演示示如果数数据有有“加加权””，我我们要要明确地地告诉诉客户户：为什么么加权权？加权方方案的的实施施过程程；加权对对数据据的影影响，，等等等；通常，，我们们应该该：在在数表表上同时标标明““未加加权””和““加权权”的基数数，在在分析析报告告可灵灵活处处理，，但也也应有有清晰晰的、、一致致的标标注；；未加权权基数数：表表明各各个分分析子子集内内数据据的可可靠性性；加权基基数：：表明明各个个分析析子集集的相相对规规模；；目录市场研研究使使用统统计技技术的的必要要性统计技技术的的基础础测量尺尺度(变量量)类类型数据加加权数据的的描述述性统统计：频数数分布布和基基本统统计量量数据的的推断断性统统计：假设设检验验多元统统计技技术相关分分析回归分分析因子分分析主成分分分析析聚类分分析对应分分析联合分分析描述性性统计计学(Descriptivestatistics)描述性性统计计学：：是将收收集到到的原原始数数据资资料直直接通通过图图表等等形式式进行行概括括或描描述；；具体地地，描描述性性统计计需要要考察察数据据的分分布形形态(如频数数分布布)，计算表征征数据分布布的数字特特征(如均值，方方差)；显然，市场场研究中由由DP完成的大量量交叉表，，就是典型型的对数据据的描述性性统计；在营销调研研(定量)中，尽管是是面对整个个市场中具具有某些属属性的消费费者进行抽抽样，但是是由于特别别的抽样设设计、较大大的样本容容量和严格格定义的被被访者，通通常认为调调研信息能能够推断整整个市场状状况(在一定的抽抽样误差下下)；因此，调调研报告大大量使用的的仍然是数数据的描述述性统计。。频数分布(Frequencydistribution)频数分布：：是了解一个个变量选择择不同取值值的调查对对象的数量量，是对数数据资料的的完整描述述。通常用直方方图(histogram)来显示频数数分布形状状；频率分布经经常会用到到，尤其是是由其演变变出的各种种柱状图/条形图；频数低阔峰右偏偏型分布均值：43.1%标准差：19.5%测试品牌数数：456个广告到达率率来源：2003年第3季-2002年第4季实效鉴证证无重复发发布品牌广广告到达率率描述性统计计量(1)描述性统计计量(descriptivestatistic)：也称为基本本统计量(basicstatistic)，是对数据据的频数分分布的概括括，最常用用的统计量量包括：描述性统计计量(descriptivestatistic)集中趋势指指标(measureoflocation)测量数据分分布的中心心变异性指标标(measureofvariability)测量数据的的分散程度度分布形态指指标刻画数据的的分布形态态相对于正正态分布的的差异描述性统计计量(2)均值(mean)中位数(median)众数(mode)极差(range)方差(variance)标准差(standarddeviation)偏度(skewness)峰度(kurtosis)集中趋势指标即平均数，mean=1/n*sum(X1:Xn)；均值能够利用所有已知信息，但是对异常值(极小或极大值)很敏感；排序后居于中间位置的数值，有序尺度常用；不能充分利用已知的所有变量信息，但不受异常值的影响；出现最频繁的数值，代表分布中的高峰；名义尺度(分组数据)常用变异性指标最大值与最小值之差，range=max-min；直接受到异常值影响；离均差(观测值与均值之间的差)平方的均值；var=1/(n-1)*sum((Xi-mean)^2)；数据分布越分散(远离均值)，方差越大；方差的平方根，stdev=SQRT(var)；与数据本身有相同的量纲，常用；刻画数据在均值两侧偏差趋势的差异性对称分布：skewness=0，mean=median=mode；右偏分布：skewness>0，mean>median>mode；左偏分布：skewness<0，mean<median<mode；变异性指标测量分布曲线相对平滑或突起程度kurtosis=3，正态分布(Normdistribution)；kurtosis>3，分布曲线比正态分布突起；kurtosis<3，分布曲线比正态分布平缓；目录市场研究使使用统计技技术的必要要性统计技术的的基础测量尺度(变量)类类型数据加权数据的描述述性统计：频数分布布和基本统统计量数据的推断断性统计：假设检验验多元统计技技术相关分析回归分析因子分析主成分分析析聚类分析对应分析联合分析推断性统计计学(Inferentialstatistics)推断性统计计学：通过来自总总体的有限限多个样本本获得的带带有不确定定性的信息息，来推测测整个总体体的信息；；推断性统计计学有4个理论组成成部分基础：概率率论；前提：抽样样理论；主要内容：：估计理论论，假设检检验理论；；假设检验(Hypothesistest)假设检验基基本原理：：提出一对相相互对立的的统计假设设，以样本本信息为决决策依据，，并以一个个设定的概概率，对检检验假设作作出拒绝/不拒绝的的决策。假设检验的的一个基本假设是：小概率原理理，即在一次次试验中，，小概率事事件不可能能发生。假设检验包包括：单样本检验验，主要针针对抽样总总体的数字字特征(参参数)提出出统计假设设；两样本检验验，主要针针对两样本本之间的相相关性或差差异性提出出统计假设设；参数检验(parametrictest)，检验统统计量(teststatistic)服从某个已已知分布；；非参数检验验(nonparametrictest)，，即分布自由由检验，底底分布可以以是任意的的；假设检验的的一般步骤骤建立H0和H1收集数据计算检验统计量选择适当的检验方法选择显著性水平a决定检验统计量的概率决定检验统计量的临界值与显著性水平a比较决定临界值是否位于拒绝域拒绝或不拒绝H0得出市场营销结论假设检验的的关键术语语(1)零假设(nullhypothesis)和备择假设设(alternativehypothesis)：：零假设即受受到检验的的假设，是是对一种没没有差异、、没有影响响的状态的的描述；拒绝零假设设/接受备备择假设是是有力的，，而一次检检验接受零零假设是不不充分的；；检验方法：：单尾检验(one-tailedtest)和双尾检检验(two-tailedtest)双尾检验：：备择假设设双方向或或无方向表表述；只检检验差异的的存在性，，事前无某某种支持倾倾向；单尾检验：：备择假设设以单方向向表述；对对结论有一一定的方向向性支持，，检验力度度相对更高高；假设检验的的关键术语语(2)显著性水平平(levelofsignificance)：：即第一类类错误发生生的概率a由抽样数据据作出推断断，总有可可能犯两类类错误；第一类错误误a(typeIerror)：拒绝了了实际上正正确的零假假设，即““弃真”；；第二类错误误b(typeIIerror)：接受受了实际上上错误的零零假设，即即“取伪””；显著性水平a由研究者对拒拒绝真实零假假设可容忍的的风险水平设设定；在确定定分布下，第第二类错误b与样本容量n和a存在数量关系系；a=0.05的意义是：真真实零假设被被拒绝的概率率只有0.05，或者说，每每100次抽样中会有有95次出现零假设设的情形；拒绝H0：p=P[检验统计计量落入拒绝绝域|H0成立]<a，即““一次试验小小概率事件不不可能发生””；两独立样本(Independentsample)均均值的t检验验检验目的：是差异性检验验，如检验在在细分市场1和细分市场2中品牌认知或或忠诚度是否否存在差异。。t检验(ttest)的前提假设：：变量服从正态态分布，均值值已知(或可估计)