最新多元统计分析经典案例ppt课件.ppt
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1、Copyright CAE2讨论议题讨论议题 我们的研究工作是什么我们的研究工作是什么? 什么是多元统计分析(什么是多元统计分析(MVA)? 为什么我们需要它为什么我们需要它? 通常的分析技术通常的分析技术 MVA详细介绍及例子详细介绍及例子: 相关分析(相关分析(Correspondence analysis) 回归回归/多元回归分析(多元回归分析(Regression / Multiple regression 因子分析(因子分析(Factor analysis) 聚类分析(聚类分析(Cluster analysis/segmentation) 结论结论Copyright CAECopyr
2、ight CAECopyright CAECopyright CAECopyright CAECopyright CAECopyright CAE9相关性分析相关性分析Correspondence AnalysisCopyright CAE10结构结构 什么是相关性分析?什么是相关性分析? 尝试通过练习了解它尝试通过练习了解它 输入的类型输入的类型 设计录入的格式设计录入的格式 执行分析执行分析 解释和表述分析的结果解释和表述分析的结果Copyright CAE11什么是相关性分析什么是相关性分析? 经常也称作经常也称作 Brand Mapping 或或 CORAN Mapping Brand
3、 Mapping = Correspondence Analysis (usually) 相关性分析图相关性分析图 一种非常有用的市场研究工具,可以表述一个市场的侧面一种非常有用的市场研究工具,可以表述一个市场的侧面(市场细分,品牌定位等)(市场细分,品牌定位等)可以在可以在2维空间内同时表达多维的属性维空间内同时表达多维的属性可以更好的理解品牌和属性之间的关系可以更好的理解品牌和属性之间的关系 Copyright CAE12 帮助客户帮助客户/市场决策者市场决策者 为实施市场战略而去发现市场的空隙和优化产品的为实施市场战略而去发现市场的空隙和优化产品的定位(对于新品牌或新产品的开发定位(对于
4、新品牌或新产品的开发/延伸)延伸) 发现市场上决定性的或显著的属性,例如对于选择发现市场上决定性的或显著的属性,例如对于选择不同品牌的重要和有显著区别的属性不同品牌的重要和有显著区别的属性Copyright CAE13什么是什么是Brand Mapping?Wan LiMagic CleanMr. MuscleLookCleans well for heavyduty cleaning *Is effective inremoving oil/greaseCleans thoroughlyBlue MoonGold FishGFLWhite CatCloroxCleans and shines
5、 in one step *Has a good fragrance *Deodorizes Is easy to useCleans well for lightduty cleaning *Is a trustworthy brand *Is non-irritating/safe to useLeaves a long-lasting shine *Leaves a shine *Copyright CAE14一个例子一个例子- 原始数据原始数据 以下这张表显示不同家庭宠物的颜色以下这张表显示不同家庭宠物的颜色CatsDogsBirdsBunniesBlack20%40%50%5%Bro
6、wn10%40%40%80%White30%10%2%0%Mixed/other50%10%8%15%Copyright CAE15可能制作的分析图可能制作的分析图.20%40%50%5%10%40%40%80%20%10%50%10%15%2% 8%CatsDogsBirdsBunniesBlackBrownWhiteMixed/ otherCopyright CAE16可能制作的分析图可能制作的分析图. 20%40%50%5%10%40%40%80%20%10%2%50%10%8%15%CatDogBirdBunniesMixed/ otherWhiteBrownBlackCopyrigh
7、t CAE17现在我们用颜色和动物名称两个变量现在我们用颜色和动物名称两个变量来做来做2-维的图表维的图表努力来显示努力来显示.- 那些动物在颜色方面最相似,那些区别最大?那些动物在颜色方面最相似,那些区别最大?- 那些颜色更倾向那类动物那些颜色更倾向那类动物- 那些动物和那些颜色有更强的相关性,那些相关性很弱那些动物和那些颜色有更强的相关性,那些相关性很弱Copyright CAE18BROWNBLACKWHITEMIXEDCopyright CAE19BROWNBLACKWHITEMIXEDCopyright CAE20BROWNBLACKWHITEMIXEDCopyright CAE21
8、为了建立这种立体的图表你不得为了建立这种立体的图表你不得 不不. 把那些与较多动物相关联的颜色放置在图的中央把那些与较多动物相关联的颜色放置在图的中央位置位置 把那些与较多动物相关联的颜色放置在图的边缘把那些与较多动物相关联的颜色放置在图的边缘位置位置 如果一种颜色同时与超过二种以上的动物强相关如果一种颜色同时与超过二种以上的动物强相关,这些动物将会在图中更接近,这些动物将会在图中更接近Copyright CAE22非常简单非常简单这就是相关性分析这就是相关性分析所做的事所做的事Copyright CAE23以下这张表就是依据原始数据生成的以下这张表就是依据原始数据生成的.BlackBrown
9、WhiteMixed/ otherCatsDogsBirdsBunnies33%65.4%Copyright CAE24以下这张表就是依据原始数据生成的以下这张表就是依据原始数据生成的. BlackBrownWhiteMixed/ otherCatsDogsBirdsBunnies33%65.4%Copyright CAE25相关性分析输入数据的类性相关性分析输入数据的类性 百分比或原始数据都可以百分比或原始数据都可以 品牌的相关联的格子(通常形式)品牌的相关联的格子(通常形式) 任何具有缺省任何具有缺省/存在的分数类型存在的分数类型 切记得分数是以样本的总数而不是以单个样本切记得分数是以样本
10、的总数而不是以单个样本为基础的为基础的Copyright CAE26设计输入类型设计输入类型 只研究数据并想到进行分析并不是一个好主意只研究数据并想到进行分析并不是一个好主意 分析应该在问卷设计以前的表述分析应该在问卷设计以前的表述/决定研究目标阶决定研究目标阶段就开始考虑段就开始考虑 如果你乡做相关性分析表如果你乡做相关性分析表 - 你通常打算使用(二分你通常打算使用(二分制)不在制)不在/在的数据类型在的数据类型 这些数据可以通过品牌与品牌或类别系列等形式收这些数据可以通过品牌与品牌或类别系列等形式收集集. i.e.Copyright CAE27设计输入类型设计输入类型 通过系列的类别通过
11、系列的类别. 请看这个品牌的列表,然后告诉我那一个符合下述的声明请看这个品牌的列表,然后告诉我那一个符合下述的声明. 更便宜,更容易,更快更便宜,更容易,更快 品牌和品牌品牌和品牌. Now thinking about Mr Muscle, which of these statements describe Mr Muscle Now thinking about White Cat, which of these statements describe White Cat Answers can be agree / disagree ratings Better for smaller
12、 brands, when more detailed responses are necessaryCopyright CAE28复制定性研究的图表复制定性研究的图表 有时,定性研究可以得到一个关于品牌、细分市场有时,定性研究可以得到一个关于品牌、细分市场和需求定位的图表和需求定位的图表. 如果我们已经有了这些结果,我们就能在定量研究如果我们已经有了这些结果,我们就能在定量研究阶段尝试重复这一研究阶段尝试重复这一研究 它需要我们仔细思考和再设计它需要我们仔细思考和再设计 - 可能需要从定性研可能需要从定性研究人员那里得到帮助究人员那里得到帮助 最理想是同一公司内部人员最理想是同一公司内部人员
13、 它会很有帮助(尤其对市场人员),如果它会很有帮助(尤其对市场人员),如果map 有相有相同的定位同的定位 -但是,相同的定位并不意味着什么但是,相同的定位并不意味着什么Copyright CAE29分析数据分析数据 看下面的输出结果看下面的输出结果. 是否有任何品牌或语句使是否有任何品牌或语句使MAP倾斜倾斜? 是否应该删除或增添品牌是否应该删除或增添品牌 - 或许需要删除小的品牌或许需要删除小的品牌 这幅这幅map是否有意义是否有意义? 我们能解释它吗我们能解释它吗? 品牌与语句回出现在不该出现的地方吗品牌与语句回出现在不该出现的地方吗? 检查原始数据检查原始数据-什什么原因么原因? 可以
14、通过删除或补充某些品牌和属性来产生可以通过删除或补充某些品牌和属性来产生Maps直直到它变的较为明显,可以让使用者更容易理解到它变的较为明显,可以让使用者更容易理解 - 需需要执行者的判断要执行者的判断 最少点的限最少点的限 - 你需要至少你需要至少3个点去做一张个点去做一张 map, 4 更更好好Copyright CAE30当你看一张当你看一张map时时 . 问你自己问你自己 它意味着什么?它意味着什么? 它对理解数据有什么附加的作用它对理解数据有什么附加的作用? 它对我们所知道的市场它对我们所知道的市场/顾客的思考方式是否适顾客的思考方式是否适合合? 如果不是 - 错在什么地方? 它是否
15、帮助我更好地了解市场它是否帮助我更好地了解市场?Copyright CAE31当你看一张当你看一张map时时 . 问你自己问你自己 一张图表总是浓缩数据并使数据变的直观,但是它一张图表总是浓缩数据并使数据变的直观,但是它也有局限性,大量的数据本身蕴涵的信息将会丢失也有局限性,大量的数据本身蕴涵的信息将会丢失 (例如仅是重要的信息被保留)。因此,相关性分析例如仅是重要的信息被保留)。因此,相关性分析图应当小的心运用和解释(例如我们不能依赖表面图应当小的心运用和解释(例如我们不能依赖表面的定位图,因为一些变量可能没有在的定位图,因为一些变量可能没有在MAP上表现出上表现出来)来)Copyright
16、 CAE32概念概念MAP(Perceptual Mapping)的基本方法的基本方法 通过因子分析程式来运行一组数据通过因子分析程式来运行一组数据 减少大量的变量(如产品属性)到小规模的基础变减少大量的变量(如产品属性)到小规模的基础变量。这些变量是高度自相关的变量,例如,受访者量。这些变量是高度自相关的变量,例如,受访者的回答模式都非常相似的回答模式都非常相似 通过因子提取来解释因子变量。高的得分意味着更通过因子提取来解释因子变量。高的得分意味着更加重要的变量已经被因子所包含加重要的变量已经被因子所包含Copyright CAE33回归分析回归分析RegressionCopyright C
17、AE34回归分析是什么回归分析是什么? 线性回归(线性回归(Linear Regression) 画出因变量画出因变量(dependent variable)和自变量和自变量(independent variable)之间的关系之间的关系 因变量因变量 = B* 自变量自变量+ 常数项常数项 + 残差残差Copyright CAE35回归分析是什么回归分析是什么? 线性回归方程式:线性回归方程式: Y = C + bx + e Y = 产出产出(dependent variable /response variable) X = 输入变量输入变量(independent variable /
18、regressor) c = 常量常量 (当当x=0时时) b = 斜率斜率 e = 误差误差/残差(残差(error / residual)Copyright CAE36多元回归多元回归象线性回归一样只不过有更多象线性回归一样只不过有更多的独立变量的独立变量Y = c + b1x1 + b2x2 + b3x3 + . + eCopyright CAE37多元回归在市场研究中的运用多元回归在市场研究中的运用Copyright CAE38关键的驱动因素关键的驱动因素 - 在上升的咖啡市场在上升的咖啡市场StylishFriendlinessClassyQuality of Ingredients
19、RelaxingEase of Drinking ComfortableSophisticatedCaffine ContentModernPrideYoung/OldBitternessStage of CareerSmoothness5.05.44.74.85.96.05.04.25.66.56.46.44.56.45.9Key DriversMean Scorer2 = 0.57Copyright CAE39Value12%Buy again30%Recommend30%Price66%Customer FocusedOverall Quality14%ProductPerformanc
20、eRetail OutletStart up serviceSpeedAdd on ServicesPromotionsPhone CustService Billing0.45*0.22*0.16*0.100.020.020.02% - Top 2 box scores* Statistically significant 0.42*0.35*-0.21*0.17*Easy to useTechnically advancedIMAGE0.100.120.19*Modelavailability0.09计算机公司的客户满意关系计算机公司的客户满意关系Beta scoreCopyright C
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