大学生对消费行为的分析

大学生对消费行为的分析20xx-目录01确定调查经费预算0203制订详细的调查组织计划041.线下问卷数据处理052．线上问卷数据处理063．数据预处理074.数据预处理确定调查报告的内容和提交方式大学生对消费行为的分析大学生对消费行为的分析1234567服装市场调查方案确定调查时间和调查期限调研期限是规定调研工作的开始时间和结束时间，它包括从调研方案设计到提交调研报告的整个工作时间调查时间根据线上调查方式因此从制定出调查问卷到发布起开始计时因此是2023年11月13日具体的调研期限安排取决于调研项目的复杂程度、范围和目标，通常会根据实际情况进行灵活调整。由于因此调查期限为一周1确定调查经费预算PART1确定调查经费预算服装市场调查的经费预算需要综合考虑多个方面，包括设备费用、数据收集和分析费用以及其他相关费用以下是一些可能涉及到的具体内容和估算方法人员费用：需要人员的宣传大概需要100元设备费用：调查中可能需要使用一些专用设备或工具，本次采用线上调查问卷，因此费用为0元数据收集和分析费用：进行市场调查需要收集大量的数据，并进行有效的分析和整理。这可能涉及到数据收集工具、数据分析软件以及数据处理和报告的人员费用等。预算中应该考虑到数据收集和分析的全过程所需的费用。因此预算的金额包括分析的软件等，因此所需金额为100元其他相关费用：除了设备费用和数据处理费用之外，还可能有一些其他的费用需要考虑，例如出差费用、会议费用、市场调研报告的撰写和印刷费用等。这些费用的预算金额为50元2确定调查报告的内容和提交方式PART2确定调查报告的内容和提交方式内容1234567一份服装市场调查报告通常包含以下内容调查目的和研究问题：当前服装品牌样式很多，需要对当代不同年龄阶段的人们进行调查得出不同年龄、行业的人们对服装品牌的倾向背景和方法：中国人口众多，近年来经济繁荣，服装市场行业发展不平衡。通过样本的抽取、数据的收集和整理等步骤进行调查与分析调查结果和分析：总结和分析收集到的数据，包括市场趋势、消费者需求、竞争对手分析等结论和建议：根据调查结果提出具体的结论和建议，为制定服装营销策略和优化产品提供参考提交方式确定调查报告的内容和提交方式服装市场调查报告的提交方式可以根据实际情况选择适合的形式，常见的提交方式包括书面报告：将调查结果以书面形式整理成报告，可以包括文字、图表、数据等内容。因此本次提交方式是书面报告3制订详细的调查组织计划PART3制订详细的调查组织计划一个服装市场调查的详细组织计划应该包括以下方面的内容调查目标和研究问题：中国人口众多，近年来经济繁荣，服装市场行业发展不平衡。出现许多品牌，为了解消费者对特定服装品牌的认知和购买意愿。因此进行抽样调查调查方法和样本选择：问卷调查，并制定相应的调查问卷。选择合适的样本，主要针对当代年轻人数据收集和整理：执行调查方法，收集数据，并进行整理和归纳。包括统计分析、文本分析等方法数据分析和结果呈现：对收集到的数据进行分析，制作出图表、统计报告，以便更好地理解市场情况和趋势结论和建议：根据调查出的结果提出具体的结论和建议，提出改善产品设计、调整营销策略等，为决策提供参考依据41.线下问卷数据处理PART41.线下问卷数据处理在进行线下问卷的数据处理时，首先应使用问卷星等在线工具将这些纸质调查表中的问题和答案转换成电子形式在这个过程中，需要注意确保所有线下问卷上的每一个问题及其对应的答案都正确的录入到了线上系统中。目的是为了更高效的对收集到的数据运用分析工具进行分析和处理其次，对收集到的原始数据进行全面地清洗和加工。这一步骤涉及到许多细节工作：例如，识别并替换掉包含特殊字符或空格等无效信息的数据；以及在清洗数据的过程中，如果发现存在连续的空格、多余的换行符或者其他没有意义的序列，也将其删除经过上述步骤，生成一个整洁且完整的表格，其中包含了经过清洗和加工过的所有有效数据。方便使用Python来进行后续数据的研究工作1.线下问卷数据处理52．线上问卷数据处理PART52．线上问卷数据处理利用问卷星将需要研究的数据下载至本地电脑中，对收集到的原始数据按照线下问卷处理的方式处理线上数据依旧利用数据清洗和加工，生成新的表格供Python进行数据分析线上问卷数据处理要注意将所选的选项保留原始的内容，避免因为数据的替换将内容进行更改63．数据预处理PART63．数据预处理在数据与处理之前，需要制作问卷编码表以及变量的编码表，对问卷以及问卷的问题进行编码本组将线上问卷和线下问卷分别进行编码，生成两个新表格《线下问卷编码表》、《线上问卷编码表》，并根据编码表的编码将数据导入Python进行分析74.数据预处理PART74.数据预处理我们将需要预处理的数据分为两部分：线上问卷预处理表和线下问卷预处理表对于这两部分数据，我们都采用了独热编码的方式进行处理。独热编码是一种常用的将分类变量转换为数值型向量的方法。在这个过程中，每个特征都表示一个二进制(0或1)变量，表示该样本是否具有该特征。这样做的好处是可以使机器学习算法更好地理解和处理这些数据引入了pandas库，读取Excel文件，并将其内容加载到了DataFrame对象data中，输出data的数据框的行列数和数据框的前五行内容4.数据预处理定义了一个函数`onehots`，其功能是对字符串按照逗号分割，转化为独热编码。然后分别对每一条转化后的结果添加前缀然后把每一项独热编码添加到数据框`df_money`、`df_pay`、`df_number`、`clothes_effect`、`clothes_type`、`clothes_information`和`clothes_when`、`clothes_ability`、`app_jd`、`app_tb`、`app_tm`、`app_wph`、`app_ppgw`、`shopping_mall`、`shopping_market`、`shopping_exhibition`、`shopping_creation`、`shopping_used`、`shopping_discount`中4.数据预处理最后把它们合并在一起，保存到`df_combined`，并且保存到excel文件4.数据预处理接下来对问卷变量编码表和预处理后的变量进行重新编码。在预处理的过程中，会出现一些变量序号或变量名不一致的情况。我们通过预处理的数据对这些变量进行修正，使得变量编码表的变量序号、变量名与预处理表格相匹配4.数据预处理总体而言，我们利用Python的分析工具而不是Excel对数据进行统计分析。将Python中处理的结果与Excel表格进行合并，以便于查看和理解，采用了更贴近本专业的分析模式8数据分析PART8数据分析从线上男女款式选择趋势中可以看出大学生更偏向于购买舒适休闲款式，而男性TGI占比最高的是运动健身款式，女性TGI最高的是正式商务款式线下数据也可以看出大家更趋向于舒适休闲款，但是男性TGI占比最高的是舒适休闲款，女性占比最高的是时尚潮流款，与线上数据进行比较发现出现很大误差，由此情况有可能是因为线上的问卷调度有很大的未知性以及不可控性，所以吸取经验和教训我们可以减少线上的这种问卷调查方式，更加侧重线下的、面对面的方式来收集数据