市場(chǎng)調(diào)研、預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)分析 (NXPowerLite)

2020 4 20 1 統(tǒng)計(jì)人員培訓(xùn) 市場(chǎng)調(diào)研 預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)分析主講人 張澤 2020 4 20 2 主要內(nèi)容 市場(chǎng)調(diào)研篇 市場(chǎng)預(yù)測(cè)篇 數(shù)據(jù)分析篇 2020 4 20 3 什么是市場(chǎng)調(diào)研 2020 4 20 4 市場(chǎng)調(diào)研是一種 意識(shí) 市場(chǎng)調(diào)研是一種 態(tài)度 市場(chǎng)調(diào)研是一種 方法 什么是市場(chǎng)調(diào)研 案例 市場(chǎng)營(yíng)銷調(diào)研 MarketingResearch 就是運(yùn)用科學(xué)的方法 有目的 有計(jì)劃系統(tǒng)地收集 整理和分析研究有關(guān)市場(chǎng)營(yíng)銷方面的信息 提出解決問題的建議 供營(yíng)銷管理人員了解營(yíng)銷環(huán)境 發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)與問題 作為市場(chǎng)預(yù)測(cè)和營(yíng)銷決策的依據(jù) 2020 4 20 5 1950年初的 朝鮮戰(zhàn)爭(zhēng)到了劍拔弩張 一觸即發(fā)的時(shí)刻 美國(guó)政府就發(fā)動(dòng)朝鮮戰(zhàn)爭(zhēng)中國(guó)會(huì)否出兵的問題展開了反復(fù)的討論 討論的結(jié)果認(rèn)為中華人民共和國(guó)剛剛成立 百?gòu)U待興 自顧不暇 不會(huì)也不敢出兵 當(dāng)時(shí) 美國(guó)對(duì)華政策研究室接到一個(gè)秘密情報(bào) 著名的決策咨詢機(jī)構(gòu)蘭德公司 集中了大量人力和財(cái)力研究出了一項(xiàng)對(duì)美國(guó)來(lái)說非常有用的課題 如果美國(guó)出兵朝鮮 中國(guó)的態(tài)度將如何 研究成果出來(lái)以后 打算把它賣給美國(guó) 據(jù)說這個(gè)成果只有一句話 卻索價(jià)500萬(wàn)美元 當(dāng)時(shí)折合一架最好的戰(zhàn)斗機(jī) 用500萬(wàn)美元買一句話 美國(guó)人認(rèn)為簡(jiǎn)直是發(fā)瘋 他們一笑置之 案例A 中國(guó)將出兵朝鮮 2020 4 20 6 朝鮮停戰(zhàn)后 美國(guó)國(guó)會(huì)開始辯論 究竟出兵朝鮮是否有必要 的時(shí)候 才有人想起蘭德公司的研究成果 美國(guó)才以300萬(wàn)美元 有資料為280萬(wàn)元 買下蘭德公司的研究成果 其實(shí)最終的研究成果只有7個(gè)字 中國(guó)將出兵朝鮮 另附了380頁(yè)的論證材料 美軍侵朝司令麥克阿瑟談起這件事時(shí)大為感慨地說 我們最大的失策是 舍得幾百億美元和數(shù)十萬(wàn)軍人的生命 卻吝惜一架戰(zhàn)斗機(jī)的代價(jià) 2020 4 20 7 帕林是柯的斯出版公司的經(jīng)理 本世紀(jì)初 他就在公司設(shè)立了世界上最早的調(diào)研組織 當(dāng)時(shí) 柯的斯公司的業(yè)務(wù)代表向美國(guó)鼎鼎有名的Campbell湯料公司推銷 星期六郵刊 的廣告版面 但對(duì)方告訴他 郵刊不是湯料公司的好媒體 因?yàn)猷]刊的主要讀者是工薪階層 而Campbell的湯則是高收入家庭購(gòu)買為主 工薪階層主婦為了省錢 往往自己湊合著自己燒湯 只有高收入家庭才愿意花10美分買已經(jīng)調(diào)配好的Campbell湯 帕林要想辦法反駁對(duì)方的觀點(diǎn) 為此 他抽取了一條垃圾運(yùn)輸線 讓人從該線路的各個(gè)垃圾堆中收集湯料罐 他發(fā)現(xiàn)從富裕區(qū)收集到的湯料罐幾乎沒有 因?yàn)楦辉＜彝タ偸亲屍腿藙?dòng)手準(zhǔn)備湯料 大部分湯料罐從藍(lán)領(lǐng)區(qū)收集到 帕林認(rèn)為對(duì)藍(lán)領(lǐng)階層的婦女來(lái)說 節(jié)約做湯時(shí)間可以更多地為家人做衣服或者其它掙錢的活 在擺出這些發(fā)現(xiàn)后 Campbell很快成為郵刊的廣告客戶 從此 垃圾調(diào)研法 就產(chǎn)生了 案例B 垃圾不只是垃圾 2020 4 20 8 對(duì)市場(chǎng)調(diào)研的誤解 2020 4 20 9 對(duì)市場(chǎng)調(diào)研的四種誤解 之一 認(rèn)為對(duì)市場(chǎng)調(diào)研已經(jīng)很重視 許多國(guó)外大的企業(yè)對(duì)市場(chǎng)調(diào)研的重視程度很可能超乎了我們的想象 他們對(duì)市場(chǎng)和顧客可以說是了如指掌 例如菲利浦 科特勒在 營(yíng)銷管理 中提到 可口可樂公司知道消費(fèi)者最喜歡喝4 的可口可樂 平均一年看69條可口可樂的廣告 每年人們花費(fèi)大約20美金去購(gòu)買鮮花 阿肯色州是美國(guó)花生醬消費(fèi)最低的州 51 的男人走路時(shí)先邁左腳 而65 的女性卻先邁右腳 寶潔公司則通過一項(xiàng)市場(chǎng)研究發(fā)現(xiàn)人們折疊還是弄皺衛(wèi)生紙 當(dāng)然這只是一些例子 從細(xì)微處可以看到精神 同時(shí)也可以看到距離 2020 4 20 10 對(duì)市場(chǎng)調(diào)研的四種誤解 之二 有了負(fù)責(zé)市場(chǎng)調(diào)研的人員或者是部門就認(rèn)為有了市場(chǎng)調(diào)研 實(shí)際上 調(diào)研從本質(zhì)上講是一種觀念 而不是一個(gè)部門 更不是負(fù)責(zé)調(diào)研的人 也就是說 應(yīng)當(dāng)將市場(chǎng)調(diào)研作為一種事實(shí)求是的理念 融入到思考問題 處理問題和管理決策當(dāng)中 中國(guó)寶潔公司雖然成立于1998年 但在1995年就開始在中國(guó)開展市場(chǎng)研究工作 也就是說 在合資公司成立的前三年就已經(jīng)在中國(guó)開始了市場(chǎng)研究工作 公司現(xiàn)任總裁JohnPepper在北京大學(xué)的演講中說 我們的首要任務(wù)是深刻理解我們的消費(fèi)者 即消費(fèi)者的需求是什么 不管我們?cè)谑澜绲哪囊粋€(gè)角落開始我們的生意 對(duì)消費(fèi)者需求的研究始終是我們工作的切入點(diǎn) 對(duì)消費(fèi)者需要研究的結(jié)果會(huì)告訴我們應(yīng)該向市場(chǎng)推出哪一種產(chǎn)品 應(yīng)該采用哪一種配方以及哪一種廣告會(huì)最終為我們帶來(lái)效益 2020 4 20 11 對(duì)市場(chǎng)調(diào)研的四種誤解 之三 市場(chǎng)調(diào)研真的有用嗎 對(duì)市場(chǎng)調(diào)研作用的低估甚至懷疑 在許多企業(yè) 尤其是中小企業(yè) 對(duì)市場(chǎng)調(diào)研仍然持不信任態(tài)度 不相信市場(chǎng)調(diào)研能解決企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與銷售難題 究其原因主要有兩種 一種是觀念問題 對(duì)自己的主觀判斷過于自信 另一種是由于部分低素質(zhì)的市場(chǎng)調(diào)研公司粗制濫造的市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告影響了企業(yè)對(duì)市場(chǎng)調(diào)研行業(yè)的信任 2020 4 20 12 對(duì)市場(chǎng)調(diào)研的四種誤解 之四 市場(chǎng)調(diào)研應(yīng)該解決企業(yè)的所有問題 市場(chǎng)調(diào)研是萬(wàn)能的 相當(dāng)一部分的企業(yè)認(rèn)為 調(diào)研公司在接受企業(yè)市場(chǎng)調(diào)研業(yè)務(wù)的委托后 應(yīng)當(dāng)為企業(yè)解決存在的所有問題 但事實(shí)上 沒有任何一家調(diào)研公司或者是任何一本市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)教材宣稱市場(chǎng)調(diào)研是萬(wàn)能的 從理論上講 市場(chǎng)調(diào)研只不過是采取某些有效的方法 為企業(yè)發(fā)現(xiàn)或解決某些特定問題的探索 2020 4 20 13 市場(chǎng)調(diào)研與企業(yè)發(fā)展 2020 4 20 14 為什么要進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研 市場(chǎng)創(chuàng)新層出不窮 消費(fèi)者喜新厭舊 競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)日趨加劇 社會(huì)觀念在不斷改變 科學(xué)技術(shù)發(fā)展迅速 洞察消費(fèi)者需求滿足消費(fèi)者需求 2020 4 20 15 市場(chǎng)調(diào)研的主要任務(wù) 明確營(yíng)銷中的經(jīng)營(yíng)決策問題 詳細(xì)規(guī)定研究這些問題所需的信息 設(shè)計(jì)信息收集的方法 管理并實(shí)施數(shù)據(jù)收集過程 分析調(diào)查結(jié)果 報(bào)告調(diào)查結(jié)果和解釋結(jié)果的含義 2020 4 20 16 市場(chǎng)調(diào)研三個(gè)主要作用 有利于制定科學(xué)的營(yíng)銷規(guī)劃 有利于優(yōu)化營(yíng)銷組合 有利于開拓新的市場(chǎng) 2020 4 20 17 市場(chǎng)調(diào)研四個(gè)重要意義 提高對(duì)營(yíng)銷因素的可控能力 提高對(duì)市場(chǎng)機(jī)會(huì)的分辨能力 提高對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)的預(yù)見能力 提高對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的防范能力 2020 4 20 18 產(chǎn)品周期 市場(chǎng)周期 全周期研究 消費(fèi)者研究 品牌形象與價(jià)值 媒體消費(fèi)習(xí)慣 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)分析 生活形態(tài)研究 產(chǎn)品 市場(chǎng) 周期與調(diào)研應(yīng)用 2020 4 20 19 企業(yè)最需要的幾種市場(chǎng)調(diào)研 第一 了解消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣與消費(fèi)心理 在此基礎(chǔ)上細(xì)分市場(chǎng) 運(yùn)用規(guī)范的調(diào)查技術(shù)和方法 可以發(fā)現(xiàn)深層次的消費(fèi)心理 并且經(jīng)常能得到量化的研究結(jié)果 無(wú)疑 消費(fèi)者的消費(fèi)心理和習(xí)慣越來(lái)越復(fù)雜 把握消費(fèi)者的心理日益成為一個(gè)艱難的問題 只有調(diào)查方能解決問題 第二 為項(xiàng)目決策提供依據(jù) 我們知道 新項(xiàng)目上馬 自然要有 項(xiàng)目可行性論證報(bào)告 但目前 很多企業(yè)的論證報(bào)告只是在走形式 第三 客觀 正確地認(rèn)識(shí)對(duì)手 認(rèn)識(shí)自己 企業(yè)應(yīng)當(dāng)象關(guān)注自己孩子的身高一樣時(shí)刻關(guān)注自己產(chǎn)品的知名度 占有率和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況 特別是自己在市場(chǎng)中所處的地位究竟如何常常被忽視 第四 在動(dòng)態(tài)中預(yù)測(cè)未來(lái) 這正如寶潔公司總裁JohnPepper所說的那樣 我們要學(xué)會(huì)洞悉變化 掌握中國(guó)當(dāng)前不斷發(fā)展的趨勢(shì) 將我們建立的系統(tǒng)準(zhǔn)確地應(yīng)用到研究這些變化中 從而使我們最好地了解和掌握這些變化 2020 4 20 20 我們的市場(chǎng)調(diào)研 完成對(duì)行業(yè)市場(chǎng)研究 市場(chǎng)研究 發(fā)現(xiàn)問題的研究 解決問題的研究 市場(chǎng)潛力研究市場(chǎng)份額研究市場(chǎng)特征研究品牌形象研究銷售分析研究預(yù)測(cè)研究營(yíng)銷趨勢(shì)研究 市場(chǎng)細(xì)分研究產(chǎn)品研究?jī)r(jià)格研究促銷研究渠道研究 競(jìng)爭(zhēng)分析 2020 4 20 21 市場(chǎng)調(diào)研知識(shí)概述 2020 4 20 22 市場(chǎng)調(diào)研的基本步驟 確定研究問題 撰寫項(xiàng)目計(jì)劃書 實(shí)施調(diào)查和數(shù)據(jù)采集 處理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù) 撰寫研究報(bào)告 討論研究結(jié)果 問卷 提綱設(shè)計(jì) 執(zhí)行方案設(shè)計(jì) 調(diào)研總體流程 運(yùn)作執(zhí)行流程 2020 4 20 23 市場(chǎng)調(diào)研的基本類型 探索性調(diào)研 結(jié)論性調(diào)研 預(yù)測(cè)性調(diào)研 描述性調(diào)研 因果性調(diào)研 2020 4 20 24 探索性調(diào)研是為了界定問題的性質(zhì)以及更好地理解問題的環(huán)境而進(jìn)行的小規(guī)模的調(diào)研活動(dòng) 探索性調(diào)研特別有助于把一個(gè)大而模糊的問題表達(dá)為小而精確的子問題以使問題更明確 并識(shí)別出需要進(jìn)一步調(diào)研的信息 通常以具體的假設(shè)形式出現(xiàn) 例如 近幾個(gè)月來(lái) 企業(yè)產(chǎn)品銷售量一直在大幅度下降 是什么原因造成的 是競(jìng)爭(zhēng)者搶走了自己的生意 還是市場(chǎng)上出現(xiàn)了新的替代產(chǎn)品 或者是顧客的愛好發(fā)生了變化 或者是由于企業(yè)經(jīng)營(yíng)不善 由于影響銷售量的因素很多 一時(shí)難以分清 又不可能逐一調(diào)查 為了尋求可能的原因 應(yīng)先從一些用戶或中間商那里去搜集多方面信息資料 從分析中發(fā)現(xiàn)問題 以便進(jìn)一步調(diào)查 探索性調(diào)研的目的是明確的 但研究的問題和范圍比較大 在研究方法上比較靈活 事先不需要進(jìn)行周密的策劃 在研究過程中可根據(jù)情況隨時(shí)進(jìn)行調(diào)整 探索性調(diào)查一般都通過搜集第二手資料 或請(qǐng)教一些內(nèi)行 專家 讓他們發(fā)表自己的意見 談自己的看法 或參照過去類似的實(shí)例來(lái)進(jìn)行 多以定性研究為主 探索性市場(chǎng)調(diào)研 2020 4 20 25 結(jié)論性研究的目的是檢驗(yàn)假設(shè)和考察相互間的關(guān)系 這就要求所需的信息要清楚地規(guī)定好 結(jié)論性研究比探索性研究更正式 更有結(jié)構(gòu)性 一般是以大規(guī)模的有代表性的樣本為基礎(chǔ) 所得的數(shù)據(jù)要進(jìn)行定量分析 因?yàn)檠芯康慕Y(jié)果要用作制定管理決策的依據(jù) 因此在性質(zhì)上把這種研究的結(jié)果說成是結(jié)論性的 結(jié)論性市場(chǎng)調(diào)研 描述性調(diào)研則更注重問題模型中各參數(shù)的精確描述 消費(fèi)者研究 市場(chǎng)潛力研究 態(tài)度研究 銷售分析 媒體調(diào)研和定價(jià)研究等都是描述性調(diào)研 其信息源可以多種多樣 但主要靠二手資料和訪問調(diào)研 因果性調(diào)研是用以識(shí)別兩個(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)系的調(diào)研方法 例如 廣告效果調(diào)研 我們往往用實(shí)驗(yàn)法來(lái)找到什么樣的廣告表現(xiàn)可以提高銷售和消費(fèi)態(tài)度的改善 其變化程度如何 2020 4 20 26 市場(chǎng)預(yù)測(cè)就是在全面了解市場(chǎng)活動(dòng)的歷史和現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上 運(yùn)用邏輯和數(shù)學(xué)方法 預(yù)先對(duì)市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)作出描述和量的估計(jì) 為了進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)而開展的調(diào)研就是預(yù)測(cè)性市場(chǎng)調(diào)研 對(duì)企業(yè)制定有效的營(yíng)銷計(jì)劃 避免較大的風(fēng)險(xiǎn)和損失 有著特殊的意義 市場(chǎng)預(yù)測(cè)的基本要素包括 信息 一類是未經(jīng)記錄或未經(jīng)處理的資料 是不完整的 甚至帶有主觀部分 另一類是經(jīng)過記錄和整理的資料 這類信息是進(jìn)行預(yù)測(cè)的科學(xué)依據(jù) 方法 是在預(yù)測(cè)的過程中進(jìn)行質(zhì)和量的分析時(shí)采用的各種手段 分析 一是理論上要分析結(jié)果是否符合經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計(jì)分析的條件 二是在實(shí)際上要對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行精確性分析 并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià) 判斷 對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的采用與否 或?qū)︻A(yù)測(cè)結(jié)果依據(jù)最新的經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)所作的修正都需要判斷 預(yù)測(cè)性市場(chǎng)調(diào)研 2020 4 20 27 調(diào)研應(yīng)用組合的準(zhǔn)則 如果對(duì)調(diào)研問題的情況幾乎一無(wú)所知 那么調(diào)查研究就要從探索性研究開始 下述的幾種情況就需要首先進(jìn)行探索性研究 如果要對(duì)調(diào)研問題作更準(zhǔn)確的定義 如果要確定備選的行動(dòng)路線 如果要制定調(diào)查問答或理論假設(shè) 如果要將關(guān)鍵的變量分類成自變量或因變量 在整個(gè)研究方案設(shè)計(jì)的框架中 探索性研究是最初的步驟 在大多數(shù)情況下 還應(yīng)繼續(xù)進(jìn)行描述性研究或因果關(guān)系研究 例如 通過探索性研究得到的假設(shè)應(yīng)當(dāng)利用描述性研究或因果關(guān)系研究的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 并不是每一個(gè)方案設(shè)計(jì)都要從探索性研究開始 是否要用探索性研究取決于調(diào)研問題定義的準(zhǔn)確程度 以及調(diào)研者對(duì)處理問題途徑的把握程度 例如 每年都要搞的消費(fèi)者滿意度調(diào)查就不再需要由探索性研究開始 一般探索性研究都是作為起始步驟的 但有時(shí)這類研究也需要跟隨在描述性研究或因果關(guān)系研究之后進(jìn)行 例如 當(dāng)描述性研究或因果關(guān)系的研究結(jié)果讓管理決策者很難理解時(shí) 利用探索性研究將可能提供更深入的認(rèn)識(shí)從而可以幫助理解調(diào)研的結(jié)果 2020 4 20 28 市場(chǎng)調(diào)研的主要方法 2020 4 20 29 關(guān)于樣本抽樣 要研究愛斯基摩人是什么色的人種 只要抽取幾個(gè)樣本就足夠了 你一定要增加樣本量 除了徒增花費(fèi) 沒有任何幫助 但是 如果要研究他們的平均身高 幾個(gè)樣本就太不合理 想知道一鍋湯的滋味如何 沒人會(huì)把整鍋湯全喝完 只要舀一勺嘗嘗就可以了 在舀起一勺之前 我們還會(huì)把湯攪幾下 讓它更均勻 畢竟 質(zhì)量重的佐料可能會(huì)沉到鍋底 果只是舀表面一層 說不定舀起的是一勺清水 市場(chǎng)調(diào)研抽樣與嘗湯的原理一樣 有效的抽樣 必須要考慮以下要點(diǎn) 1 調(diào)研總體2 樣本單位3 抽樣框4 抽樣方法5 樣本量6 抽樣實(shí)施計(jì)劃7 抽樣實(shí)施 2020 4 20 30 市場(chǎng)調(diào)研資料的分析 2020 4 20 31 調(diào)研資料的整理與分析 調(diào)研資料的分析 列表 把調(diào)查資料按照一定的目的 用表格的形式展現(xiàn)出來(lái) 即是資料的列表 單因素列表多因素列表資料的分析與解釋分析與解釋概述分析與解釋之間的相互依賴性資料的解釋分析解釋的客觀性評(píng)價(jià) 調(diào)研資料的整理 編輯 檢查和修正收集到的資料編碼 給每個(gè)問題的答案配上數(shù)字或符號(hào) 為列表統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)分析做準(zhǔn)備 列表 把相似的數(shù)據(jù)放在一起 列表既是整理的一個(gè)環(huán)節(jié) 也具有對(duì)資料進(jìn)行初步分析的作用 2020 4 20 32 市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告 2020 4 20 33 市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告的撰寫要求 調(diào)查報(bào)告撰寫的基本原則 充分考慮到讀者的情況完整而精煉客觀而準(zhǔn)確清晰而有條理易懂易讀外觀正規(guī)而專業(yè)化 市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告的特點(diǎn) 針對(duì)性新穎性時(shí)效性客觀性 調(diào)查報(bào)告的類型 綜合報(bào)告專題報(bào)告研究性報(bào)告說明性報(bào)告 2020 4 20 34 市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告的格式和內(nèi)容 市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告的基本格式 1 開頭部分封面 包括標(biāo)題 信件 致項(xiàng)目委托的信 可省略 項(xiàng)目委托人的授權(quán)信 目錄 報(bào)告目錄 統(tǒng)計(jì)表目錄 統(tǒng)計(jì)圖目錄 附件目錄 展示品目錄 摘要 主要發(fā)現(xiàn) 結(jié)論 建議 2 主體部分 報(bào)告正文 引言 問題的定義 背景 問題的表述 要達(dá)到的目標(biāo) 處理問題的基本途徑 調(diào)查方案的設(shè)計(jì) 方案的類型 所需的信息 二手資料的收集 原始數(shù)據(jù)的收集 量表技術(shù) 問卷設(shè)計(jì)及測(cè)試 抽樣技術(shù) 調(diào)查實(shí)施數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析方法 數(shù)據(jù)分析方案調(diào)查結(jié)果 基本結(jié)果 分組結(jié)果 關(guān)聯(lián)性分析結(jié)果 局限性及必要說明結(jié)論和建議 3 附件部分 調(diào)查問卷 圖 表等 市場(chǎng)調(diào)查報(bào)告的基本內(nèi)容 說明調(diào)查的目的及所要解決的問題 介紹市場(chǎng)背景資料 如地理 氣候條件 經(jīng)濟(jì) 文化及社會(huì)變化趨勢(shì) 政局變化 法律與政策等 分析的方法 如樣本的抽取 資料的收集 整理分析技術(shù)等 調(diào)查數(shù)據(jù)提出論點(diǎn) 即擺出自己的觀點(diǎn)和看法論證所提出觀點(diǎn)的基本理由提出解決問題可供選擇的建議 方案和步驟預(yù)測(cè)可能遇到的風(fēng)險(xiǎn) 對(duì)策 關(guān)于圖表的使用在 數(shù)據(jù)分析篇 介紹 2020 4 20 35 綜合性跨國(guó)百貨 擁有有巨大的潛在消費(fèi)群 尤其是中高收入階層利于品牌形象宣傳商場(chǎng)資金充足 管理完善 進(jìn)入條件較為苛刻日常費(fèi)用較高對(duì)物流服務(wù)要求高 在近幾年內(nèi)會(huì)有迅猛增長(zhǎng) 對(duì)以價(jià)格取勝的功能性服裝銷售具有極大潛力 正在逐步興起 在市場(chǎng)規(guī)范化后 會(huì)將成為主要模式 大賣場(chǎng) 運(yùn)營(yíng)規(guī)范 回款有保障具有廣泛的客戶群和廣闊的發(fā)展前景 只適合于中低價(jià)位的功能性產(chǎn)品對(duì)物流服務(wù)要求高 演變中的多渠道 傳統(tǒng)渠道 傳統(tǒng)百貨 仍然有最大量的購(gòu)買群體客流量大利于品牌宣傳易于掌握其它競(jìng)爭(zhēng)品牌信息 競(jìng)爭(zhēng)激烈?guī)?lái)倒閉風(fēng)險(xiǎn)通常采用代銷方式 回款管理較難對(duì)物流服務(wù)的要求較高促銷 雜稅等削弱了廠家利潤(rùn) 特許加盟店 地區(qū)經(jīng)銷 投資壓力小宣傳品牌形象買斷關(guān)系 回款有保障對(duì)物流服務(wù)要求低 難于進(jìn)行統(tǒng)一管理 價(jià)格 服務(wù)對(duì)廠家的忠誠(chéng)度低銷售信息反饋慢對(duì)產(chǎn)品線的長(zhǎng)度要求高廠商利潤(rùn)空間較小 郵購(gòu)公司 快速捕捉消費(fèi)者信息 引導(dǎo)生產(chǎn)管理簡(jiǎn)單 毛利大 供應(yīng)鏈管理要求極高 廠商自營(yíng)專賣店 是宣傳品牌形象的重要手段利于統(tǒng)一管理 統(tǒng)一服務(wù)廠家可獲得較高的毛利易于銷售信息傳遞 投資規(guī)模大需要專業(yè)化管理 經(jīng)營(yíng)人員對(duì)物流配送系統(tǒng)要求高需要較為豐富的產(chǎn)品線適于品牌知名度高的產(chǎn)品 在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi) 仍將是零售主渠道 尤其對(duì)大眾型產(chǎn)品 對(duì)高中檔產(chǎn)品的銷售以及品牌的建立越來(lái)越重要 批發(fā)與集貿(mào) 銷售簡(jiǎn)單 上量快有助于產(chǎn)品在新興市場(chǎng)中的快速滲透 價(jià)格管理困難不利于建立統(tǒng)一的品牌形象 逐步規(guī)范化將集展示 研討 信息分布等功能于一體 在近幾年內(nèi)不會(huì)有突飛猛進(jìn)的增長(zhǎng) 網(wǎng)上購(gòu)物 快速捕捉消費(fèi)者信息 引導(dǎo)生產(chǎn)毛利大 國(guó)內(nèi)基礎(chǔ)設(shè)施差距大供應(yīng)鏈管理要求極高 購(gòu)物中心 多功能 客流量高利于品牌形象宣傳商場(chǎng)資金充足 管理完善 進(jìn)入條件較為苛刻日常費(fèi)用較高對(duì)物流服務(wù)要求高 在近幾年內(nèi)會(huì)有迅猛增長(zhǎng) 在中國(guó)加入WTO后 國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)更加激烈 獲得外匯資金有助于開拓國(guó)際市場(chǎng) 受配額 關(guān)稅與非關(guān)稅壁壘的限制對(duì)成衣品質(zhì)要求高 出口 渠道調(diào)研情況實(shí)例 由傳統(tǒng)的單一銷售渠道向多渠道銷售演變 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn) 未來(lái)發(fā)展方向 調(diào)查表 2020 4 20 36 主要內(nèi)容 市場(chǎng)調(diào)研篇 市場(chǎng)預(yù)測(cè)篇 數(shù)據(jù)分析篇 2020 4 20 37 市場(chǎng)預(yù)測(cè)概述 2020 4 20 38 什么是市場(chǎng)預(yù)測(cè) 對(duì)市場(chǎng)預(yù)測(cè)這個(gè)詞的定義 國(guó)內(nèi)外都存在著不同的觀點(diǎn) 一種最狹義的理解認(rèn)為 市場(chǎng)預(yù)測(cè)就是指商品的市場(chǎng)需求預(yù)測(cè) 或者更直接一點(diǎn) 即商品的銷售預(yù)測(cè) 而最廣義的市場(chǎng)預(yù)測(cè)則把宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)也包括在市場(chǎng)預(yù)測(cè)之中 但是 不論市場(chǎng)預(yù)測(cè)的內(nèi)涵如何 從方法論的觀點(diǎn)來(lái)看 本篇簡(jiǎn)要介紹幾種市場(chǎng)預(yù)測(cè)的原則 思想以及適用性較廣的預(yù)測(cè)方法 2020 4 20 39 市場(chǎng)預(yù)測(cè)的類型 按預(yù)測(cè)的時(shí)間跨度 1 短期預(yù)測(cè) 一般指2年內(nèi)的預(yù)測(cè) 2 中期預(yù)測(cè) 一般指2 5年的預(yù)測(cè) 3 長(zhǎng)期預(yù)測(cè) 一般指5年以上的預(yù)測(cè) 按預(yù)測(cè)的空間范圍 1 地理空間范圍國(guó)內(nèi)市場(chǎng)預(yù)測(cè)和國(guó)際市場(chǎng)預(yù)測(cè) 2 經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間范圍宏觀的市場(chǎng)預(yù)測(cè)和微觀的市場(chǎng)預(yù)測(cè) 按預(yù)測(cè)的性質(zhì)分 1 定性預(yù)測(cè) 2 定量預(yù)測(cè)一種觀點(diǎn) 定性預(yù)測(cè)是對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象做出變動(dòng)方向和性質(zhì)上的推斷 而定量預(yù)測(cè)要求對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的變化做出數(shù)量上的推斷 另一種觀點(diǎn) 定性預(yù)測(cè)并不是指預(yù)測(cè)的結(jié)果是定性的 而是指定性預(yù)測(cè)中使用的方法是定性的 以邏輯判斷為主的 只有當(dāng)使用定量方法進(jìn)行預(yù)測(cè)是 預(yù)測(cè)才可稱為定量預(yù)測(cè) 定量方法 僅簡(jiǎn)單的加加減減還不算是 定量方法 是指使用比較復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型 例如回歸分析等 總而言之 定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)只能有一個(gè)大致的劃分 兩者中間有一片 模糊區(qū) 按預(yù)測(cè)的對(duì)象是否可控劃分等其他劃分方式 2020 4 20 40 市場(chǎng)預(yù)測(cè)的五種原理 一 可測(cè)性原理 從理論上說 世界上一切事物的運(yùn)動(dòng) 變化都是有規(guī)律的 因而是可以預(yù)測(cè)的 例如 對(duì)扔硬幣的結(jié)果預(yù)測(cè) 受到出手時(shí)的位置 初速度 空氣的流速等因素影響 如果能對(duì)上述因素的精確測(cè)量 那么就可以預(yù)測(cè)其結(jié)果 就市場(chǎng)預(yù)測(cè)而言 若我們想預(yù)測(cè)某個(gè)銷費(fèi)者的購(gòu)買行為 是想當(dāng)困難的 因?yàn)橄M(fèi)者個(gè)體的購(gòu)買行為受到經(jīng)濟(jì)的 社會(huì)的 心理的等各種因素的影響 而且這些因素難以正確地測(cè)量 但大量消費(fèi)者表現(xiàn)出來(lái)的加總購(gòu)買力 卻呈現(xiàn)出一種規(guī)律現(xiàn)象 因而是可以預(yù)測(cè)的 這就是市場(chǎng)預(yù)測(cè)的可測(cè)性原理 二 連續(xù)性原理 單個(gè)消費(fèi)者的需求可能因某些特殊因素的影響 正影響或負(fù)影響 而發(fā)生劇烈的變化 但是由于消費(fèi)者的數(shù)量眾多 每個(gè)消費(fèi)者需求的變化并不可能對(duì)整個(gè)總需求產(chǎn)生明顯的影響 同時(shí) 一部分消費(fèi)者的正影響與另一部分消費(fèi)者的負(fù)影響相抵消 從而使種需求量呈現(xiàn)出隨時(shí)間的推移而連續(xù)變化的趨勢(shì) 這就是市場(chǎng)預(yù)測(cè)的連續(xù)性原理 慣性原理 是我們運(yùn)用時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ) 2020 4 20 41 對(duì)嬰兒食品的需求與嬰兒的人數(shù)之間有很強(qiáng)的因果關(guān)系 而每年的嬰兒出生人數(shù)由于各種因素的影響 例如少數(shù)不愿意在羊年生孩子 有些人趕著在豬年生孩子 連續(xù)性并不太強(qiáng) 從而導(dǎo)致歷年的嬰兒食品銷量出現(xiàn)較大波動(dòng) 這時(shí) 設(shè)法通過抽樣調(diào)查從醫(yī)院獲得孕婦人數(shù)的數(shù)據(jù) 并據(jù)此來(lái)預(yù)測(cè)嬰兒食品的需求 結(jié)果可能更為準(zhǔn)確 市場(chǎng)預(yù)測(cè)的五種原理 三 因果性原理 市場(chǎng)需求雖然受到多種因素的影響 但是 這些影響不外乎是正影響 是需求增加 或負(fù)影響 使需求減少 兩種 在大多數(shù)情況下 大部分因素的正影響與負(fù)影響相互抵消 從而使市場(chǎng)需求明顯地呈現(xiàn)出因一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)因素的變化而變化的規(guī)律 這就是市場(chǎng)預(yù)測(cè)的因果性原理 在某些情況下 用因果性原理來(lái)指導(dǎo)預(yù)測(cè)要比連續(xù)性原理更有效 例如 2020 4 20 42 市場(chǎng)預(yù)測(cè)的五種原理 四 類推性原理 類推性原理是說 世界上事物之間有類似之處 我們可以根據(jù)已經(jīng)出現(xiàn)的某一事件的變化規(guī)律來(lái)預(yù)測(cè)即將出現(xiàn)的類似事件的變化規(guī)律 類推性原理在缺乏歷史數(shù)據(jù)時(shí)使用的較多 五 系統(tǒng)性原理 任何一個(gè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)都是在社會(huì)的大系統(tǒng)中進(jìn)行的 者的社會(huì)系統(tǒng)又可分為政治 經(jīng)濟(jì) 技術(shù) 人口 文化等子系統(tǒng) 對(duì)產(chǎn)品的需求影響最大的是經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng) 因此 的著眼點(diǎn)往往是經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng) 但是 由于各子系統(tǒng)是相互聯(lián)系 相互影響的 因此 不但要注意經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)內(nèi)各變量對(duì)商品的市場(chǎng)需求的影響 還要經(jīng)常注意其他系統(tǒng)中變量的變化對(duì)商品的市場(chǎng)需求的影響 并據(jù)此對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整 這就是預(yù)測(cè)的系統(tǒng)性原理 在上述市場(chǎng)預(yù)測(cè)原理中 可測(cè)性原理是統(tǒng)領(lǐng)性的 而連續(xù)性原理 因果性原理類推性原理和系統(tǒng)性原理則隸屬于可測(cè)性原理 2020 4 20 43 市場(chǎng)預(yù)測(cè)原理與之對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)方法 定量預(yù)測(cè)方法 定性預(yù)測(cè)方法 連續(xù)性原理 因果性原理 類推性原理 系統(tǒng)性原理 可測(cè)性原理 預(yù)測(cè)方法 2020 4 20 44 市場(chǎng)預(yù)測(cè)的步驟 第一步 明確預(yù)測(cè)目標(biāo) 分析總體形勢(shì) 第三步 進(jìn)行調(diào)查研究 收集有關(guān)資料 第四步 使用預(yù)測(cè)方法 做出預(yù)測(cè)推斷 第五步 分析預(yù)測(cè)誤差 評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果 第二步 找出相關(guān)因素 進(jìn)行因素分析 2020 4 20 45 市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法 2020 4 20 46 市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法 定性預(yù)測(cè)法 定性預(yù)測(cè)方法 使依賴于預(yù)測(cè)人員豐富的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)以及綜合分析能力 對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的未來(lái)發(fā)展前景作出一定程度上的估計(jì)和推測(cè)的一種預(yù)測(cè)方法 2020 4 20 47 對(duì)比類推法 是指利用事物之間的相似特點(diǎn) 把現(xiàn)行事物的表現(xiàn)過程推倒后繼事物上去 從而對(duì)后繼事物的前景做出預(yù)測(cè)的一種方法 對(duì)比類推法依據(jù)類比目標(biāo)的不同可以分為產(chǎn)品類推法 地區(qū)類推法 行業(yè)類推法和局部總體類推法 定性預(yù)測(cè)法 對(duì)比類推法 例如 參照服裝行業(yè)的流行風(fēng)格 流行顏色等變動(dòng)因素 推導(dǎo)鞋的流行風(fēng)格及流行色彩等 利用南北方地區(qū)商品上市的時(shí)間差異 推導(dǎo)出后期商品在北方上市的主流商品等 2020 4 20 48 集體經(jīng)驗(yàn)判斷法 它是利用集體的經(jīng)驗(yàn) 智慧 通過思考分析 判斷綜合對(duì)事物未來(lái)的發(fā)展變化趨勢(shì)做出估計(jì) 定性預(yù)測(cè)法 集體經(jīng)驗(yàn)判斷法 案例 公司年度銷售額預(yù)測(cè)公司為使下一年度銷售計(jì)劃制定得更為科學(xué) 組織一次銷售預(yù)測(cè) 由總經(jīng)理主持 參與預(yù)測(cè)的有商品部 財(cái)務(wù)部 運(yùn)營(yíng)部 市場(chǎng)部的四位負(fù)責(zé)人 他們的預(yù)測(cè)估計(jì)如表所示 表內(nèi) 預(yù)測(cè)期望值 欄的數(shù)據(jù)是由各種情形下的銷售估計(jì)值與概率乘積之和 例如 對(duì)商品部負(fù)責(zé)人而言 其預(yù)測(cè)期望值為 4000 0 3 3600 0 6 3200 0 1 3680 萬(wàn)元 其他各預(yù)測(cè)者的預(yù)測(cè)期望值計(jì)算方法同上 其結(jié)果列于表中 2020 4 20 49 定性預(yù)測(cè)法 集體經(jīng)驗(yàn)判斷法 公司年度銷售額預(yù)測(cè)值估計(jì)表 單位 萬(wàn)元 由于預(yù)測(cè)參與者對(duì)市場(chǎng)了解的程度以及經(jīng)驗(yàn)等因素不同 因而他們們個(gè)人的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)最終預(yù)測(cè)結(jié)果的影響力 作用有可能不同 可分別給與不同的權(quán)數(shù)表示這種差異 最后采用加權(quán)平均法獲得最終預(yù)測(cè)結(jié)果 在此例中我們假設(shè)各人的權(quán)數(shù)為 商品部6 財(cái)務(wù)部5 運(yùn)營(yíng)部5 市場(chǎng)部7 則公司下一年度銷售額的最終預(yù)測(cè)值為 3680 6 3750 5 3440 5 3600 7 6 5 5 7 3618 7 萬(wàn)元 2020 4 20 50 特爾菲法 DelphiMethod 也稱專家調(diào)查法或?qū)＜乙庖姺?是以匿名的方式 輪番征詢專家意見 最終得出預(yù)測(cè)結(jié)果的一種集體經(jīng)驗(yàn)判斷法 特爾菲法是美國(guó)蘭德公司 RandCorporation 與20世紀(jì)40年代末首創(chuàng)的 特爾菲是古希臘的一座城市 相傳為預(yù)言之神阿波羅的神殿所在地 有很多預(yù)言家到此發(fā)布預(yù)言演說 故以此地作為這種專家預(yù)測(cè)法的名稱 這種方法是市場(chǎng)預(yù)測(cè)中最重要 最有效的一種方法 應(yīng)用十分廣泛 可用于商品供求變化 市場(chǎng)需求 產(chǎn)品的成本價(jià)格 商品銷售 市場(chǎng)占有率 商品生命周期 等方面 不僅在企業(yè)預(yù)測(cè)中發(fā)揮作用 還可以在行業(yè)預(yù)測(cè) 宏觀市場(chǎng)預(yù)測(cè)中采用 不僅可用于短期預(yù)測(cè) 還可以用于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè) 效果比較好 尤其是在缺乏必要的歷史性數(shù)據(jù) 其他方法應(yīng)控困難時(shí) 該方法能得到較好的效果特爾菲法是借助社會(huì)各方面專家的頭腦 綜合他們的預(yù)測(cè)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷預(yù)測(cè) 因此準(zhǔn)確性較好 采用匿名反饋的形式 大大減少和避免面對(duì)面預(yù)測(cè)可能帶來(lái)的諸如附和權(quán)威意見 從眾或主觀意氣等傾向 使專家充分發(fā)表個(gè)人意見 有匿名性 反饋性 趨同性三個(gè)顯著的特點(diǎn) 定性預(yù)測(cè)法 特爾菲法 2020 4 20 51 1 準(zhǔn)備階段主要完成四方面工作 明確預(yù)測(cè)主題和預(yù)測(cè)目標(biāo) 準(zhǔn)備背景資料 選擇專家 設(shè)計(jì)調(diào)查詢問表選好專家是運(yùn)用特爾菲法預(yù)測(cè)的關(guān)鍵 原則 廣泛性 自愿性 人數(shù)適度 廣泛性一般應(yīng)采取 三三制 首先是選擇本企業(yè) 本部門對(duì)預(yù)測(cè)問題有研究 了解市場(chǎng)的專家 約占1 3 其次是選擇與本企業(yè) 本部門有業(yè)務(wù)聯(lián)系 關(guān)系密切的行業(yè)專家 約占1 3 最后從社會(huì)上有影響的知名人士中選對(duì)市場(chǎng)和行業(yè)有研究的專家 約占1 3 2 輪番征詢階段主要通過反復(fù)地輪番征詢專家的預(yù)測(cè)意見來(lái)實(shí)現(xiàn)的 分發(fā) 匯總 分發(fā) 匯總 結(jié)果處理階段是把最后一輪的專家意見加以統(tǒng)計(jì)歸納處理 得出代表專家意見的預(yù)測(cè)值和離散程度 統(tǒng)計(jì)方法 中位數(shù)和上下四分位數(shù)法 算術(shù)平均統(tǒng)計(jì)處理法 主觀概率統(tǒng)計(jì)處理法 定性預(yù)測(cè)法 特爾菲法 特爾菲法的預(yù)測(cè)程序 2020 4 20 52 市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法是在掌握第一手市場(chǎng)信息資料的基礎(chǔ)上 經(jīng)過分析和推算 對(duì)未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)的一類方法 它比其他定性預(yù)測(cè)的結(jié)果更為客觀 適用性較強(qiáng) 主要有 購(gòu)買意向調(diào)查法 展銷調(diào)查法 預(yù)購(gòu)測(cè)算等 定性預(yù)測(cè)法 市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法 例如 購(gòu)買意向調(diào)查 在實(shí)際調(diào)查中 應(yīng)首先向被調(diào)查者說明所要調(diào)查的商品的性能 特點(diǎn) 價(jià)格 市場(chǎng)上同類商品的性能 價(jià)格等情況 以便購(gòu)買者能夠準(zhǔn)確地作出選擇判斷 其次請(qǐng)被調(diào)查者填寫購(gòu)買意向調(diào)查表 如表1所示 在設(shè)計(jì)時(shí) 可根據(jù)實(shí)際情況 把購(gòu)買意向分的更細(xì)些 即概率描述層次更多 再次 把所有調(diào)查表的結(jié)果匯總 結(jié)果匯總表格式如表2所示 2020 4 20 53 表1購(gòu)買意向調(diào)查表 表2購(gòu)買意向調(diào)匯總查表 定性預(yù)測(cè)法 市場(chǎng)調(diào)查預(yù)測(cè)法 最后 按公式計(jì)算購(gòu)買者所占比例的期望值 購(gòu)買比例的期望值 若預(yù)測(cè)范圍內(nèi)的總?cè)藬?shù) 或戶數(shù) 為N 則總購(gòu)買量預(yù)測(cè)值為 E N 總購(gòu)買量 2020 4 20 54 消費(fèi)水平預(yù)測(cè)法是一種專門用于各類消費(fèi)品預(yù)測(cè)的方法 主要是利用對(duì)消費(fèi)水平和消費(fèi)人數(shù)這兩個(gè)基本量的直觀分析判斷 并輔之以簡(jiǎn)單推算來(lái)預(yù)測(cè)消費(fèi)品需求量 根據(jù)消費(fèi)特點(diǎn)不同 有三種不同形式 1 非耐用消費(fèi)品的消費(fèi)水平預(yù)測(cè)法 日用品 食品 燃料等 2 一般耐用消費(fèi)品的消費(fèi)水平預(yù)測(cè)法 鍋 盆 熱水瓶等低價(jià) 3 高檔耐用消費(fèi)品的消費(fèi)水平預(yù)測(cè)法 彩電 高級(jí)音響 空調(diào)等 定性預(yù)測(cè)法 銷費(fèi)水平預(yù)測(cè)法 2020 4 20 55 市場(chǎng)預(yù)測(cè)方法 定量預(yù)測(cè)法 在 數(shù)據(jù)分析篇 中簡(jiǎn)要舉例說明 2020 4 20 56 主要內(nèi)容 市場(chǎng)調(diào)研篇 市場(chǎng)預(yù)測(cè)篇 數(shù)據(jù)分析篇 2020 4 20 57 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 2020 4 20 58 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用圖和表 折線圖 餅圖 面積圖 頻數(shù)表和柱狀圖 散點(diǎn)圖 時(shí)間序列數(shù)據(jù)透視圖 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 AVERAGE VAR STDEV MODE MEDIAN SUM SUMIF SUMPRODUCT COUNT COUNTIF MAX MIN QUARTILE PERCENTILE 2020 4 20 59 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 折線圖 折線圖 顯示隨時(shí)間或類別而變化的趨勢(shì)線 2020 4 20 60 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 折線圖 折線圖類型 2020 4 20 61 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 餅圖 餅圖 顯示每一數(shù)值相對(duì)于總數(shù)值的大小 分離餅圖強(qiáng)調(diào)單個(gè)數(shù)值的大小 2020 4 20 62 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 餅圖 餅圖類型 2020 4 20 63 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 面積圖 面積圖 顯示每一數(shù)值所占大小隨時(shí)間或類別而變化的趨勢(shì)線 2020 4 20 64 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 面積圖 面積圖類型 2020 4 20 65 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 柱狀圖 柱狀圖 比較相交于類別軸上的數(shù)值大小 堆積柱狀圖 比較相交于類別軸上的每一數(shù)值相對(duì)于總數(shù)值的大小 2020 4 20 66 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 柱狀圖 柱狀圖類型 2020 4 20 67 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 條形圖 條形圖 也可用一種類似的方法顯示數(shù)據(jù) 僅僅是將垂直方向換成水平方法而已 堆積條形圖 可以在同一個(gè)條上連續(xù)地顯示各種數(shù)據(jù) 而不像簇狀條形圖那樣把條并列在一起顯示數(shù)據(jù) 2020 4 20 68 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 頻數(shù)分析和直方圖 頻數(shù)分布表指 在不同的類別里發(fā)生了多少次觀測(cè)值 直方圖通過圖形的方式表達(dá)了同樣信息 Shoesizespurchased 2020 4 20 69 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 散點(diǎn)圖 散點(diǎn)圖 比較成對(duì)的數(shù)值或數(shù)值的集中規(guī)律 2020 4 20 70 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 散點(diǎn)圖 散點(diǎn)圖類型 2020 4 20 71 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 利用散點(diǎn)圖進(jìn)行關(guān)系分析 我們經(jīng)常關(guān)心兩個(gè)變量之間的關(guān)系 一個(gè)非常有用的顯示這個(gè)關(guān)系的方法是對(duì)每一個(gè)觀測(cè)值都在圖上作一個(gè)點(diǎn) 這個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)代表了兩個(gè)相關(guān)變量的值 結(jié)果產(chǎn)生的圖就是散點(diǎn)圖 通過檢查散點(diǎn)的分布 我們可以查看兩個(gè)變量之間有沒有什么關(guān)系 如果有 是什么樣的關(guān)系 2020 4 20 72 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 時(shí)間序列制圖 時(shí)間序列圖的本質(zhì)是散點(diǎn)圖 時(shí)間序列變量在縱軸 時(shí)間變量在橫軸 同時(shí)為了分布的趨勢(shì)更加清晰 這些點(diǎn)通常是通過線連接在一起 單店A 2020 4 20 73 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 時(shí)間序列制圖 單店B 2020 4 20 74 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)透視圖 數(shù)據(jù)透視表是一種具有圖表格式的交互式數(shù)據(jù)匯總報(bào)表 是一個(gè)Excel功能很強(qiáng)大 而且易于使用的工具 這個(gè)工具提供了大量有用的信息 可以讓我們可以從不同角度切割 就是可以把數(shù)據(jù)分成一些子集 數(shù)據(jù)透視表的創(chuàng)建與常規(guī)的MicrosoftExcel圖表不同 在創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖報(bào)表后 您還可以通過拖動(dòng)其字段和項(xiàng)目來(lái)查看不同層次的明細(xì)數(shù)據(jù)或重新組織圖表的版式 2020 4 20 75 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)透視圖 2020 4 20 76 第一步 選擇數(shù)據(jù)范圍 第三步 確定字段設(shè)置 第四步 選擇報(bào)表格式 第五步 選擇讀取方式 第二步 確定所要?jiǎng)?chuàng)建表格的類型 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖的步驟 演示 2020 4 20 77 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 創(chuàng)建數(shù)據(jù)透視圖的優(yōu)點(diǎn) 數(shù)據(jù)透視表的優(yōu)點(diǎn)在于 如果想要改分析 可以僅僅將帶有陰影的變量名拖出透視表 并用其他變量代替 你能輕易地在字段域中增加多個(gè)變量來(lái)創(chuàng)建不同的數(shù)據(jù)圖 2020 4 20 78 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 AVERAGE VAR STDEV MODE MEDIAN SUM SUMIF SUMPRODUCT COUNT COUNTIF MAX MIN QUARTILE PERCENTILE 2020 4 20 79 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 SUM返回某一單元格區(qū)域中所有數(shù)字之和 語(yǔ)法SUM number1 number2 Number1 number2 為1到30個(gè)需要求和的參數(shù) 2020 4 20 80 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 2020 4 20 81 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 MAX返回一組值中的最大值 語(yǔ)法MAX number1 number2 Number1 number2 是要從中找出最大值的1到30個(gè)數(shù)字參數(shù) MIN返回一組值中的最小值 語(yǔ)法MIN number1 number2 Number1 number2 是要從中找出最小值的1到30個(gè)數(shù)字參數(shù) 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 2020 4 20 82 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 QUARTILE返回?cái)?shù)據(jù)集的四分位數(shù) 四分位數(shù)通常用于在銷售額和測(cè)量數(shù)據(jù)中對(duì)總體進(jìn)行分組 例如 可以使用函數(shù)QUARTILE求得總體中前25 的收入值 語(yǔ)法QUARTILE array quart Array為需要求得四分位數(shù)值的數(shù)組或數(shù)字型單元格區(qū)域 Quart決定返回哪一個(gè)四分位值 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 2020 4 20 83 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 PERCENTILE返回區(qū)域中數(shù)值的第K個(gè)百分點(diǎn)的值 可以使用此函數(shù)來(lái)建立接受閾值 例如 可以確定得分排名在第90個(gè)百分點(diǎn)之上的檢測(cè)侯選人 PERCENTILE A1 A200 0 9 語(yǔ)法PERCENTILE array k Array為定義相對(duì)位置的數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域 K0到1之間的百分點(diǎn)值 包含0和1 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 2020 4 20 84 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 VAR計(jì)算基于給定樣本的方差 公式 語(yǔ)法VAR number1 number2 Number1 number2 為對(duì)應(yīng)于總體樣本的1到30個(gè)參數(shù) STDEV估算樣本的標(biāo)準(zhǔn)偏差 標(biāo)準(zhǔn)偏差反映相對(duì)于平均值 mean 的離散程度 2020 4 20 85 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 MODE返回在某一數(shù)組或數(shù)據(jù)區(qū)域中出現(xiàn)頻率最多的數(shù)值 同MEDIAN一樣 MODE也是一個(gè)位置測(cè)量函數(shù) 語(yǔ)法MODE number1 number2 Number1 number2 是用于眾數(shù)計(jì)算的1到30個(gè)參數(shù) 也可以使用單一數(shù)組 即對(duì)數(shù)組區(qū)域的引用 來(lái)代替由逗號(hào)分隔的參數(shù) 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 2020 4 20 86 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 SUMIF根據(jù)指定條件對(duì)若干單元格求和 語(yǔ)法SUMIF range criteria sum range Range為用于條件判斷的單元格區(qū)域 Criteria為確定哪些單元格將被相加求和的條件 其形式可以為數(shù)字 表達(dá)式或文本 例如 條件可以表示為32 32 32 或 apples Sum range是需要求和的實(shí)際單元格 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 2020 4 20 87 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 SUMPRODUCT在給定的幾組數(shù)組中 將數(shù)組間對(duì)應(yīng)的元素相乘 并返回乘積之和 語(yǔ)法SUMPRODUCT array1 array2 array3 Array1 array2 array3 為2到30個(gè)數(shù)組 其相應(yīng)元素需要進(jìn)行相乘并求和 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 2020 4 20 88 常用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)命令 COUNT返回包含數(shù)字以及包含參數(shù)列表中的數(shù)字的單元格的個(gè)數(shù) 利用函數(shù)COUNT可以計(jì)算單元格區(qū)域或數(shù)字?jǐn)?shù)組中數(shù)字字段的輸入項(xiàng)個(gè)數(shù) 語(yǔ)法COUNT value1 value2 Value1 value2 為包含或引用各種類型數(shù)據(jù)的參數(shù) 1到30個(gè) 但只有數(shù)字類型的數(shù)據(jù)才被計(jì)算 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 2020 4 20 89 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 常用的統(tǒng)計(jì)命令 熟能生巧 故事半古之人 功必倍之 惟此時(shí)為然 孟子 公孫丑上 2020 4 20 90 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析舉例 計(jì)算均值 中位數(shù) 眾數(shù) 方差 2020 4 20 91 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析舉例 相關(guān)性分析 用于反映分析變量間的密切程度相關(guān)系數(shù)度量的是兩個(gè)間隔尺度變量之間線性關(guān)聯(lián)關(guān)系的程度 正的相關(guān)系數(shù)表示一個(gè)變量的較大值和另一個(gè)變量的較大值是聯(lián)系在一起的 而負(fù)的相關(guān)系數(shù)則表示一個(gè)變量的較大值和另一個(gè)變量的較小值之間具有的關(guān)聯(lián)關(guān)系 2020 4 20 92 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析舉例 相關(guān)性分析舉例 2020 4 20 93 用于運(yùn)動(dòng)的支出與用于文化的支出的關(guān)系 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析舉例 相關(guān)性分析舉例 2020 4 20 94 收入與用于文化的支出的關(guān)系 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析舉例 相關(guān)性分析舉例 2020 4 20 95 利用EXCEL分析數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析舉例 相關(guān)性分析舉例 相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差 2020 4 20 96 MINITABSPSSEXCEL XLSTATSAS其他 數(shù)據(jù)分析的常用軟件 2020 4 20 97 數(shù)據(jù)挖掘 2020 4 20 98 什么叫數(shù)據(jù)挖掘 DataMining 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展 各行各業(yè)都開始采用計(jì)算機(jī)及相應(yīng)的信息技術(shù)進(jìn)行管理和運(yùn)營(yíng) 這使得企業(yè)生成 收集 存貯和處理數(shù)據(jù)的能力大大提高 數(shù)據(jù)量與日俱增 企業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)際上是企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)積累 當(dāng)其積累到一定程度時(shí) 必然會(huì)反映出規(guī)律性的東西 對(duì)企業(yè)來(lái) 堆積如山的數(shù)據(jù)無(wú)異于一個(gè)巨大的寶庫(kù) 在這樣的背景下 人們迫切需要新一代的計(jì)算技術(shù)和工具來(lái)開采數(shù)據(jù)庫(kù)中蘊(yùn)藏的寶藏 使其成為有用的知識(shí) 指導(dǎo)企業(yè)的技術(shù)決策和經(jīng)營(yíng)決策 使企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地 另一方面 近十余年來(lái) 計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)也有了長(zhǎng)足的進(jìn)展 產(chǎn)生了許多新概念和新技術(shù) 如更高性能的計(jì)算機(jī)和操作系統(tǒng) 因特網(wǎng) internet 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) datawarehouse 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等 在市場(chǎng)需求和技術(shù)基礎(chǔ)這兩個(gè)因素都具備的環(huán)境下 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)或稱KDD KnowledgeDiscoveryinDatabases 數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn) 的概念和技術(shù)就應(yīng)運(yùn)而生了 2020 4 20 99 數(shù)據(jù)挖掘 DataMining 旨在從大量的 不完全的 有噪聲的 模糊的 隨機(jī)的數(shù)據(jù)中 提取隱含在其中的 人們事先不知道的 但又是潛在有用的信息和知識(shí) 還有很多和這一術(shù)語(yǔ)相近似的術(shù)語(yǔ) 如從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí) KDD 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)融合 DataFusion 以及決策支持等 采用自動(dòng)或半自動(dòng)的手段 從大量數(shù)據(jù)中提取出可信 新穎 有效并能被人理解的信息的高級(jí)處理過程反映分析變量間的密切程度按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo) 對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析 揭示隱藏的 未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性 并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法數(shù)據(jù)挖掘能夠幫助你選擇正確瞄準(zhǔn)潛在目標(biāo) 向現(xiàn)有的客戶提供額外的產(chǎn)品 識(shí)別那些準(zhǔn)備離開的好客戶 什么叫數(shù)據(jù)挖掘 DataMining 2020 4 20 100 數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析 聚類分析 分類 預(yù)測(cè) 時(shí)序模式和偏差分析等 1 關(guān)聯(lián)分析 associationanalysis 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘由RakeshApwal等人首先提出 兩個(gè)或兩個(gè)以上變量的取值之間存在的規(guī)律性稱為關(guān)聯(lián) 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的一類重要的 可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí) 關(guān)聯(lián)分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián) 時(shí)序關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián) 關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng) 一般用支持度和可信度兩個(gè)閥值來(lái)度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性 還不斷引入興趣度 相關(guān)性等參數(shù) 使得所挖掘的規(guī)則更符合需求 2 聚類分析 clustering 聚類是把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別 同一類中的數(shù)據(jù)彼此相似 不同類中的數(shù)據(jù)相異 聚類分析可以建立宏觀的概念 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布模式 以及可能的數(shù)據(jù)屬性之間的相互關(guān)系 3 分類 classification 分類就是找出一個(gè)類別的概念描述 它代表了這類數(shù)據(jù)的整體信息 即該類的內(nèi)涵描述 并用這種描述來(lái)構(gòu)造模型 一般用規(guī)則或決策樹模式表示 分類是利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通過一定的算法而求得分類規(guī)則 分類可被用于規(guī)則描述和預(yù)測(cè) 4 預(yù)測(cè) predication 預(yù)測(cè)是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律