大學(xué)生對消費行為的分析

大學(xué)生對消費行為的分析20xx-目錄01確定調(diào)查經(jīng)費預(yù)算0203制訂詳細的調(diào)查組織計劃041.線下問卷數(shù)據(jù)處理052．線上問卷數(shù)據(jù)處理063．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理074.數(shù)據(jù)預(yù)處理確定調(diào)查報告的內(nèi)容和提交方式大學(xué)生對消費行為的分析大學(xué)生對消費行為的分析1234567服裝市場調(diào)查方案確定調(diào)查時間和調(diào)查期限調(diào)研期限是規(guī)定調(diào)研工作的開始時間和結(jié)束時間，它包括從調(diào)研方案設(shè)計到提交調(diào)研報告的整個工作時間調(diào)查時間根據(jù)線上調(diào)查方式因此從制定出調(diào)查問卷到發(fā)布起開始計時因此是2023年11月13日具體的調(diào)研期限安排取決于調(diào)研項目的復(fù)雜程度、范圍和目標，通常會根據(jù)實際情況進行靈活調(diào)整。由于因此調(diào)查期限為一周1確定調(diào)查經(jīng)費預(yù)算PART1確定調(diào)查經(jīng)費預(yù)算服裝市場調(diào)查的經(jīng)費預(yù)算需要綜合考慮多個方面，包括設(shè)備費用、數(shù)據(jù)收集和分析費用以及其他相關(guān)費用以下是一些可能涉及到的具體內(nèi)容和估算方法人員費用：需要人員的宣傳大概需要100元設(shè)備費用：調(diào)查中可能需要使用一些專用設(shè)備或工具，本次采用線上調(diào)查問卷，因此費用為0元數(shù)據(jù)收集和分析費用：進行市場調(diào)查需要收集大量的數(shù)據(jù)，并進行有效的分析和整理。這可能涉及到數(shù)據(jù)收集工具、數(shù)據(jù)分析軟件以及數(shù)據(jù)處理和報告的人員費用等。預(yù)算中應(yīng)該考慮到數(shù)據(jù)收集和分析的全過程所需的費用。因此預(yù)算的金額包括分析的軟件等，因此所需金額為100元其他相關(guān)費用：除了設(shè)備費用和數(shù)據(jù)處理費用之外，還可能有一些其他的費用需要考慮，例如出差費用、會議費用、市場調(diào)研報告的撰寫和印刷費用等。這些費用的預(yù)算金額為50元2確定調(diào)查報告的內(nèi)容和提交方式PART2確定調(diào)查報告的內(nèi)容和提交方式內(nèi)容1234567一份服裝市場調(diào)查報告通常包含以下內(nèi)容調(diào)查目的和研究問題：當(dāng)前服裝品牌樣式很多，需要對當(dāng)代不同年齡階段的人們進行調(diào)查得出不同年齡、行業(yè)的人們對服裝品牌的傾向背景和方法：中國人口眾多，近年來經(jīng)濟繁榮，服裝市場行業(yè)發(fā)展不平衡。通過樣本的抽取、數(shù)據(jù)的收集和整理等步驟進行調(diào)查與分析調(diào)查結(jié)果和分析：總結(jié)和分析收集到的數(shù)據(jù)，包括市場趨勢、消費者需求、競爭對手分析等結(jié)論和建議：根據(jù)調(diào)查結(jié)果提出具體的結(jié)論和建議，為制定服裝營銷策略和優(yōu)化產(chǎn)品提供參考提交方式確定調(diào)查報告的內(nèi)容和提交方式服裝市場調(diào)查報告的提交方式可以根據(jù)實際情況選擇適合的形式，常見的提交方式包括書面報告：將調(diào)查結(jié)果以書面形式整理成報告，可以包括文字、圖表、數(shù)據(jù)等內(nèi)容。因此本次提交方式是書面報告3制訂詳細的調(diào)查組織計劃PART3制訂詳細的調(diào)查組織計劃一個服裝市場調(diào)查的詳細組織計劃應(yīng)該包括以下方面的內(nèi)容調(diào)查目標和研究問題：中國人口眾多，近年來經(jīng)濟繁榮，服裝市場行業(yè)發(fā)展不平衡。出現(xiàn)許多品牌，為了解消費者對特定服裝品牌的認知和購買意愿。因此進行抽樣調(diào)查調(diào)查方法和樣本選擇：問卷調(diào)查，并制定相應(yīng)的調(diào)查問卷。選擇合適的樣本，主要針對當(dāng)代年輕人數(shù)據(jù)收集和整理：執(zhí)行調(diào)查方法，收集數(shù)據(jù)，并進行整理和歸納。包括統(tǒng)計分析、文本分析等方法數(shù)據(jù)分析和結(jié)果呈現(xiàn)：對收集到的數(shù)據(jù)進行分析，制作出圖表、統(tǒng)計報告，以便更好地理解市場情況和趨勢結(jié)論和建議：根據(jù)調(diào)查出的結(jié)果提出具體的結(jié)論和建議，提出改善產(chǎn)品設(shè)計、調(diào)整營銷策略等，為決策提供參考依據(jù)41.線下問卷數(shù)據(jù)處理PART41.線下問卷數(shù)據(jù)處理在進行線下問卷的數(shù)據(jù)處理時，首先應(yīng)使用問卷星等在線工具將這些紙質(zhì)調(diào)查表中的問題和答案轉(zhuǎn)換成電子形式在這個過程中，需要注意確保所有線下問卷上的每一個問題及其對應(yīng)的答案都正確的錄入到了線上系統(tǒng)中。目的是為了更高效的對收集到的數(shù)據(jù)運用分析工具進行分析和處理其次，對收集到的原始數(shù)據(jù)進行全面地清洗和加工。這一步驟涉及到許多細節(jié)工作：例如，識別并替換掉包含特殊字符或空格等無效信息的數(shù)據(jù)；以及在清洗數(shù)據(jù)的過程中，如果發(fā)現(xiàn)存在連續(xù)的空格、多余的換行符或者其他沒有意義的序列，也將其刪除經(jīng)過上述步驟，生成一個整潔且完整的表格，其中包含了經(jīng)過清洗和加工過的所有有效數(shù)據(jù)。方便使用Python來進行后續(xù)數(shù)據(jù)的研究工作1.線下問卷數(shù)據(jù)處理52．線上問卷數(shù)據(jù)處理PART52．線上問卷數(shù)據(jù)處理利用問卷星將需要研究的數(shù)據(jù)下載至本地電腦中，對收集到的原始數(shù)據(jù)按照線下問卷處理的方式處理線上數(shù)據(jù)依舊利用數(shù)據(jù)清洗和加工，生成新的表格供Python進行數(shù)據(jù)分析線上問卷數(shù)據(jù)處理要注意將所選的選項保留原始的內(nèi)容，避免因為數(shù)據(jù)的替換將內(nèi)容進行更改63．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理PART63．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)與處理之前，需要制作問卷編碼表以及變量的編碼表，對問卷以及問卷的問題進行編碼本組將線上問卷和線下問卷分別進行編碼，生成兩個新表格《線下問卷編碼表》、《線上問卷編碼表》，并根據(jù)編碼表的編碼將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Python進行分析74.數(shù)據(jù)預(yù)處理PART74.數(shù)據(jù)預(yù)處理我們將需要預(yù)處理的數(shù)據(jù)分為兩部分：線上問卷預(yù)處理表和線下問卷預(yù)處理表對于這兩部分數(shù)據(jù)，我們都采用了獨熱編碼的方式進行處理。獨熱編碼是一種常用的將分類變量轉(zhuǎn)換為數(shù)值型向量的方法。在這個過程中，每個特征都表示一個二進制(0或1)變量，表示該樣本是否具有該特征。這樣做的好處是可以使機器學(xué)習(xí)算法更好地理解和處理這些數(shù)據(jù)引入了pandas庫，讀取Excel文件，并將其內(nèi)容加載到了DataFrame對象data中，輸出data的數(shù)據(jù)框的行列數(shù)和數(shù)據(jù)框的前五行內(nèi)容4.數(shù)據(jù)預(yù)處理定義了一個函數(shù)`onehots`，其功能是對字符串按照逗號分割，轉(zhuǎn)化為獨熱編碼。然后分別對每一條轉(zhuǎn)化后的結(jié)果添加前綴然后把每一項獨熱編碼添加到數(shù)據(jù)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.數(shù)據(jù)預(yù)處理最后把它們合并在一起，保存到`df_combined`，并且保存到excel文件4.數(shù)據(jù)預(yù)處理接下來對問卷變量編碼表和預(yù)處理后的變量進行重新編碼。在預(yù)處理的過程中，會出現(xiàn)一些變量序號或變量名不一致的情況。我們通過預(yù)處理的數(shù)據(jù)對這些變量進行修正，使得變量編碼表的變量序號、變量名與預(yù)處理表格相匹配4.數(shù)據(jù)預(yù)處理總體而言，我們利用Python的分析工具而不是Excel對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析。將Python中處理的結(jié)果與Excel表格進行合并，以便于查看和理解，采用了更貼近本專業(yè)的分析模式8數(shù)據(jù)分析PART8數(shù)據(jù)分析從線上男女款式選擇趨勢中可以看出大學(xué)生更偏向于購買舒適休閑款式，而男性TGI占比最高的是運動健身款式，女性TGI最高的是正式商務(wù)款式線下數(shù)據(jù)也可以看出大家更趨向于舒適休閑款，但是男性TGI占比最高的是舒適休閑款，女性占比最高的是時尚潮流款，與線上數(shù)據(jù)進行比較發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)很大誤差，由此情況有可能是因為線上的問卷調(diào)度有很大的未知性以及不可控性，所以吸取經(jīng)驗和教訓(xùn)我們可以減少線上的這種問卷調(diào)查方式，更加側(cè)重線下的、面對面的方式來收集數(shù)據(jù)