参考文档市场研究的数据分析方法.ppt

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1、企业电子商务解决方案企业电子商务解决方案E-CommerceSolution市场研究的数据分析方法第一节第一节线性回归分析线性回归分析一、线性回归方程的基本模型一、线性回归方程的基本模型v线性回归方程从样本资料出发，一般利用最小二乘法，线性回归方程从样本资料出发，一般利用最小二乘法，根据回归直线与样本数据点在垂直方向上的偏离程度根据回归直线与样本数据点在垂直方向上的偏离程度最低的原则，进行回归方程的参数的求解。最低的原则，进行回归方程的参数的求解。v线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律，线性回归分析是考察变量之间的数量关系变化规律，它通过一定的数学表达式它通过一定的数学表达式-回归方程

2、，来描述这种关回归方程，来描述这种关系，以确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影系，以确定一个或几个变量的变化对另一个变量的影响程度，为预测提供数学依据。响程度，为预测提供数学依据。1、一元线性回归模型、一元线性回归模型模型是：式中：为被解释变量（因变量）；为解释变量（自变量），是随机误差项，i为观测值下标，n为样本容量，与 是待估参数，称 为回归常数，为回归系数。2、多元回归模型、多元回归模型 多元线性回归模型中自变量的个数在2个以上，模型的一般形式为：i=1,2n 其中，为被解释变量（因变量），为解释变量（自变量），是随机误差项，i为观测值下标，n为样本容量，为k+1个待估参数，为回归常

3、数，称为回归系数。在应用线性回归模型时，必须满足以下假设：在应用线性回归模型时，必须满足以下假设：v（1）解解释释变变量量是是确确定定性性变变量量，而而且解释变量之间不相关。且解释变量之间不相关。v（2）随机误差项具有）随机误差项具有0均值和同方差。均值和同方差。v（3）随随机机误误差差项项在在不不同同样样本本点点之之间间是是独独立立的的，不不存在序列相关。存在序列相关。v（4）随机误差限于解释变量之间不相关。）随机误差限于解释变量之间不相关。v（5）随机误差项服从）随机误差项服从0均值和同方差的正态分布。均值和同方差的正态分布。二、线性回归方程的统计检验二、线性回归方程的统计检验1、回归方程

4、拟合优度检验、回归方程拟合优度检验2、回归方程的显著性检验、回归方程的显著性检验3、回归系数显着性检验、回归系数显着性检验三、回归分析假设条件的检验三、回归分析假设条件的检验1、残差分析、残差分析2、多重共线性、多重共线性3、误差项的序列相关、误差项的序列相关四、线性回归分析的基本步骤四、线性回归分析的基本步骤1、确定回归中的自变量和因变量。、确定回归中的自变量和因变量。2、从从收收集集到到样样本本资资料料出出发发确确定定自自变变量量和和因因变变量量之间的数学关系，即建立回归方程。之间的数学关系，即建立回归方程。3、对回归方程进行各种统计检验。、对回归方程进行各种统计检验。4、利用回归方程进行

5、预测。、利用回归方程进行预测。v例例：CheckersPizza公公司司是是休休斯斯敦敦附附近近Westbury镇镇上上仅仅有有的的从从事事比比萨萨饼饼送送货货业业务务的的两两家家公公司司之之一一，其其直直接接竞竞争争对对手手是是欧欧文文公公司司，提提供供相相同同的的产产品品与与服服务务。另另外外麦麦当当劳劳也也是是它它的的一一个个重重要要竞竞争争者者。在在过过去去的的24个个月月中中，该该公公司司的的销销售售量量(Q)、价价格格(P)，小小镇镇上上居居民民的的人人均均收收入入(M)，欧欧文文公公司司产产品品的的价价格格（P欧欧文文）以以及及麦麦当当劳劳产产品品的的价价格格（P麦麦当当劳劳）。

6、假假定定下下个个月月公公司司产产品品价价格格为为9.05，人人均均收收入入为为26614元元，欧欧文文公公司司产产品品的的价价格格10.2元元，麦麦当当劳劳产产品品的的价价格格为为1.15元元，请请预预测测该该公公司司下下个个月月的的销售量。销售量。五、实例分析五、实例分析首先首先CheckersPizza公司根据资料估计下公司根据资料估计下面的线性需求方程的参数：面的线性需求方程的参数：Q=Q=a+bP+cM+dPa+bP+cM+dP欧文欧文欧文欧文+ePeP麦当劳麦当劳麦当劳麦当劳式中式中:vQ比萨饼的销量；比萨饼的销量；vP比萨饼的价格比萨饼的价格vM小镇居民的人均收入小镇居民的人均收入

7、vP欧文欧文欧文公司产品的价格欧文公司产品的价格vP麦当劳麦当劳麦当劳产品的价格麦当劳产品的价格下面是SPSS11.0的输出结果：v从上面的输出结果可以看出，模型可以解释从上面的输出结果可以看出，模型可以解释97%的比萨饼销售量的变化；模型整体非常显著，的比萨饼销售量的变化；模型整体非常显著，F统统计的相伴概率值计的相伴概率值P=0.000；四个参数四个参数b、c、d、e非常显著，非常显著，T统计的相伴概率值统计的相伴概率值P都远小于都远小于0.01。v所以，回归方程为：所以，回归方程为：Q=Q=-343.748343.748-195.895P+0.0742M+174.403195.895P+

8、0.0742M+174.403 P P欧欧欧欧 文文文文 +81.057+81.057P P麦当劳麦当劳麦当劳麦当劳v该公司下一个月比萨饼的销量为该公司下一个月比萨饼的销量为;Q=Q=-343.748343.748-195.895*9.05+0.0742*26614+174.403195.895*9.05+0.0742*26614+174.403*10.2+81.057*1.15*10.2+81.057*1.151730.28721730.2872第二节第二节判别分析判别分析 一、判别分析法的基本思想一、判别分析法的基本思想判别分析包括以下两步：判别分析包括以下两步：1、分析和解释各类指标之间

9、存在的差异，并、分析和解释各类指标之间存在的差异，并建立判别函数。建立判别函数。2、以第一步的分析结果为依据，将对那些未、以第一步的分析结果为依据，将对那些未知分类属性的案例进行判别分类。知分类属性的案例进行判别分类。二、判别分析基本模型与统计术语二、判别分析基本模型与统计术语（一）假设条件（一）假设条件1、每一个类别都取自一个多元正态总体的样本、每一个类别都取自一个多元正态总体的样本2、所有正态总体的协方差矩阵或相关矩阵都相等、所有正态总体的协方差矩阵或相关矩阵都相等（二）基本模型（二）基本模型1、先验概率、先验概率2、后验概率、后验概率3、判别系数、判别系数4、结构系数、结构系数5、分组的

10、矩心、分组的矩心6、判别力指数、判别力指数7、残余判别力、残余判别力（三）统计术语（三）统计术语三、分析的基本步骤三、分析的基本步骤判判别别分分析析一一般般都都是是通通过过现现成成的的统统计计软软件件进进行行分分析析。一一般般而而言言，利利用用统统计计软软件件的的判判别别分分析具体包括以下步骤：析具体包括以下步骤：确定研究确定研究的问题的问题获取判别分获取判别分析的数据析的数据进行判别进行判别分析分析评价和解释评价和解释分析结果分析结果v某某公公司司生生产产一一新新产产品品，该该公公司司在在新新产产品品末末大大量量上上市市以以前前，进进行行了了一一次次市市场场调调查查。公公司司将将新新产产品品

11、寄寄给给十十五五个个代代理理商商，并并附附意意见见调调查查表表，要要求求对对该该产产品品给给予予评评估估并并说说明明是是否否愿愿意意购购买买。评评估估的的因因素素有有：式式样样、包包装装及及耐耐久久性性。评评分分用用10分分制制，高高分分表表示示特特性性良良好好，低低分分则则较较差。其中有三位代理商没有表明自己的购买意愿。差。其中有三位代理商没有表明自己的购买意愿。v那么这些代理商是属于那么这些代理商是属于“非购买组非购买组”还是还是“购买组购买组”？四、实例分析四、实例分析 以下是SPSS11.0的部分输出结果:表中，式样、包装和耐用性的标准化系数分别为0.91、0.083、0.254。因而

12、，式样是最重要的判别变量，其次是“耐用性”，最后是包装。表中最大概率组一栏是判别分析得出的组别。13、15号代理商属于“非购买组”，14号代理商属于“购买组”。第三节第三节聚类分析聚类分析一、聚类分析的基本思想一、聚类分析的基本思想 v 聚类分析聚类分析(又称数字分类学又称数字分类学)是新近发展起来的一种研是新近发展起来的一种研究分类问题的多元统计分析方法。究分类问题的多元统计分析方法。v样品聚类是对事件进行聚类，或是说对观测量进行聚样品聚类是对事件进行聚类，或是说对观测量进行聚类，是对反映被观测对象的特征的变量值进行分类。类，是对反映被观测对象的特征的变量值进行分类。v变量聚类则是当反映事物

13、特点的变量很多时，根据所变量聚类则是当反映事物特点的变量很多时，根据所研究的问题选择部分变量对事物的某一方面进行研究研究的问题选择部分变量对事物的某一方面进行研究的聚类方法。的聚类方法。二、距离与相似系数二、距离与相似系数（一）常用的距离指标有（一）常用的距离指标有v1、欧式距离、欧式距离v2、欧式距离的平方、欧式距离的平方v3、曼哈顿距离、曼哈顿距离v4、切比雪夫距离、切比雪夫距离（二）常用的相似系数指标主要有（二）常用的相似系数指标主要有1、余弦系数、余弦系数2、皮尔逊相关系数、皮尔逊相关系数（三）定类数据的距离（三）定类数据的距离1、卡方距离、卡方距离2、法方距离、法方距离三、聚类方法三

14、、聚类方法 1层次聚类法层次聚类法 2迭代聚类法迭代聚类法四、聚类分析的主要步骤四、聚类分析的主要步骤确定研究的问题计算相似性聚类聚类结果的解释和证实v某家具公司为了对市场进行的细分，对购买家某家具公司为了对市场进行的细分，对购买家具的顾客进行了一次市场调查。这次调查的指具的顾客进行了一次市场调查。这次调查的指标有：喜爱的款式（老式为标有：喜爱的款式（老式为1，新式为，新式为2），），图案（素式为图案（素式为1，格字为，格字为2，花纹为，花纹为3）；颜色）；颜色（蓝色为（蓝色为1，黄色为，黄色为2，红色为，红色为3，绿色为，绿色为4）。）。调查样本为调查样本为30人。人。五、实例分析：五、实例

15、分析：顾客式样图案颜色12 3 456 789101112131415161718192021222324252627282930112 212121212121121221212212121 3 2 3 3 1 2 1 3 2 1 3 2 3 1 2 2 3 2 1 3 2 3 2 3 1 3 1 1 3 21 24323241143224324143432142243根据聚类结果，这根据聚类结果，这30名顾客分为名顾客分为3类，可以较类，可以较好的反映这些顾客对家具的偏好类型：好的反映这些顾客对家具的偏好类型：v第一类：第一类：1，9，13，17，24v第二类：第二类：2，3，4，5，6，

16、7，8，11，12，15，16，18，20，21，22，23，26，28，29，30v第三类：第三类：10，14，19，25，27第四节第四节因子分析因子分析一、因子分析的基本思想一、因子分析的基本思想v因子分析是一项多元统计分析技术，其主要目因子分析是一项多元统计分析技术，其主要目的就是简化数据。它通过研究众多变量之间的的就是简化数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示基本的数据结果。并用少数几个假想变量来表示基本的数据结果。这些假设变量是不可观测的，通常称为因子。这些假设变量是不可观测的，通常称

17、为因子。它们反映了原来众多的观测变量所代表的主要它们反映了原来众多的观测变量所代表的主要信息，并能解释这些观测变量之间的相互依存信息，并能解释这些观测变量之间的相互依存关系。关系。二、因子分析的数学模型和相关统计量二、因子分析的数学模型和相关统计量(一一)数学模型数学模型(二二)相关统计量相关统计量1、因子载荷、因子载荷2、共同度、共同度3、因子的贡献、因子的贡献4、巴特利特球体检验、巴特利特球体检验5、KMO指数指数三、因子分析的基本步骤三、因子分析的基本步骤1、确定研究变量。、确定研究变量。2、计算所有变量的相关矩阵。、计算所有变量的相关矩阵。3、构造因子变量。、构造因子变量。4、因子旋转

18、。、因子旋转。5、计算因子得分。、计算因子得分。四、实例分析四、实例分析v某公司为了了解消费者对牛肉、色、羊肉、猪某公司为了了解消费者对牛肉、色、羊肉、猪肉及鸡等五种肉类食物的偏好倾向，进行了一肉及鸡等五种肉类食物的偏好倾向，进行了一次市场调查。请次市场调查。请10位消费者对这五种肉类进位消费者对这五种肉类进行评分。评分采用十分制，分数越高表示越喜行评分。评分采用十分制，分数越高表示越喜欢。调查结果列于下表。试用因子分析方法研欢。调查结果列于下表。试用因子分析方法研究影响消费者选择食物的因素。究影响消费者选择食物的因素。上表是SPSS11.0输出的旋转后的因子载荷矩阵。我们可以依此推断两个公共

19、因子的含义。从表中的数据来看，鸡、鱼、牛肉在第一公共因子的因子载荷值较高，而在第二公共因子的因子载荷值较低，故第一公共因子反映鸡、鱼、牛肉的公共特性。第一公共因子可能代表脂肪少。而羊肉、猪肉在第二公共因子的因子载荷值较高，在第一公共因子的因子载荷值较低，这说明第二公共因子反映羊肉、猪肉的公共特性，第二公共因子可能代表价格。因而我们可以认为脂肪和价格是决定消费者肉类消费的主要因素。第五节第五节对应分析对应分析 一、对应分析的基本思想一、对应分析的基本思想v对对应应分分析析，又又称称为为相相应应分分析析，是是在在R型型和和Q型型因因子子分分析析基基础础上上，发发展展起起来来的的一一种种多多元元相相

20、依依的的变变量量统统计计分分析析技技术术。它它通通过过分分析析由由定定性性变变量量构构成成的的交交互互汇汇总总表表来来揭揭示示变变量量间间的的关关系系。当当以以变变量量的的一一系系列列类类别别以以及及这这些些类类别别的的分分布布图图来来描描述述变变量量之之间间的的联联系系时时，使使用用这这一一分分析析技技术术可可以以揭揭示示同同一一变变量量的的各各个个类类别别之之间间的的差差异异以以及及不不同同变量各个类别之间的对应关系。变量各个类别之间的对应关系。二、有关统计术语与资料格式二、有关统计术语与资料格式（一）统计术语（一）统计术语1、列联表、列联表2、主成分、主成分3、惯量和特征值、惯量和特征值

21、4、卡卡方方、似似然然比比卡卡方方、曼曼图图汉汉斯斯泽泽鲁鲁卡卡方、法系数、列联系数方、法系数、列联系数（二）（二）数据格式数据格式三、分析的步骤三、分析的步骤1、确定研究的内容确定研究的内容2、获取分析资料获取分析资料3、对列联表作对应分析对列联表作对应分析4、解释结果意义解释结果意义5、评价分析结果评价分析结果四、实例分析四、实例分析v某某公公司司进进行行一一次次市市场场调调查查，得得到到轿轿车车特特征征于于一一些些用用户户特特征征的的数数据据。如如有有：轿轿车车大大小小（大大、中中、小小）、轿轿车车类类型型（家家用用型型、跑跑车车、商商用用车车）、收收入入(一一份份收收入入、双双份份收收

22、入入)、状状态态（已已婚婚、已已婚婚有有孩孩子子、未未婚婚、未未婚婚有有孩孩子子）、房房子子（租租房房、买买房房）等等数数据据。现现请请分分析析它它们们之间之间的联系。的联系。1、已婚有孩子、家用车和中型车相关性较大。、已婚有孩子、家用车和中型车相关性较大。2、已婚和双份收入有联系，已婚、已婚有孩子和买房、已婚和双份收入有联系，已婚、已婚有孩子和买房也有一定的联系。也有一定的联系。3、未婚、一份收入和租房之间关系紧密。、未婚、一份收入和租房之间关系紧密。4、跑车与小型车之间也有关系。、跑车与小型车之间也有关系。从对应图可以推断出下面一些结论：从对应图可以推断出下面一些结论：vv根据上面的结论根

23、据上面的结论根据上面的结论根据上面的结论，我们在进行市场细分、制定营销战，我们在进行市场细分、制定营销战略方面可以充分利用这些信息。例如：面向已婚家庭略方面可以充分利用这些信息。例如：面向已婚家庭应重点推销中型家用车。而那些未婚、一份收入、租应重点推销中型家用车。而那些未婚、一份收入、租房的消费者，因其经济条件方面的原因，他们难以成房的消费者，因其经济条件方面的原因，他们难以成为轿车消费的目标顾客群。另外现没有适合双份收入、为轿车消费的目标顾客群。另外现没有适合双份收入、已婚的消费者的车型，应考虑开发新车型满足他们的已婚的消费者的车型，应考虑开发新车型满足他们的需求。需求。第六节第六节多维偏好

24、分析多维偏好分析一、主成分分析法简介一、主成分分析法简介（一）主成分分析的基本思想（一）主成分分析的基本思想主成分分析法就是将原来众多具有一定主成分分析法就是将原来众多具有一定相关性的指标（如相关性的指标（如p个指标），重新组合成一个指标），重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来的指标。组新的相互无关的综合指标来代替原来的指标。（二）主成分分析的数学模型（二）主成分分析的数学模型(三三)主要统计术语主要统计术语1、偏好评分、偏好评分2、特征值或惯量、特征值或惯量二、分析的基本步骤二、分析的基本步骤1、确定研究的问题、确定研究的问题2、资料的收集、资料的收集3、主成分分析、主成分分析4、

25、偏好图并解释结果意义、偏好图并解释结果意义三、实例分析三、实例分析v某心理学期刊作了一项市场调查，以了解自己某心理学期刊作了一项市场调查，以了解自己刊物与现有的其它心理学刊物的相对定位。他刊物与现有的其它心理学刊物的相对定位。他们挑选们挑选10种心理学刊物，请种心理学刊物，请39个专业心理学个专业心理学家根据他们对这些刊物的偏好按家根据他们对这些刊物的偏好按1-10的量表的量表评分，其中评分，其中“1”代表低评价，代表低评价，“10”代表高代表高评价。评价。利用SPSS Categories PRINCALS过程的“非线性”主成分分析方法对上表的资料进行分析，部分结果如下：这些刊物表现为以下分

26、组：1)一个“硬”组，包括JEXP，PMET，MVBR，JAPP，或许BULL 2)一个“发展”组，包括JEDP，HUDE 2、成份加载图表：箭头指向相同的心理学家的偏好相似。如，图形左上方的“D”组的发展和教育心理学家偏好教育心理学杂志和人类发展两种期刊。其它组心理学家的偏好也很明显，都集中指向其研究方向的期刊。3、双图：4、模型总结 最后结果说明，总的拟合情况好：二维顺序方案占总方差的大约82%。第七节第七节多维尺度法多维尺度法 一、多维尺度法的基本介绍一、多维尺度法的基本介绍具体主要包括两步：具体主要包括两步：（1）初步图形结构的构造。）初步图形结构的构造。（2）初步图形结构的修改。）初

27、步图形结构的修改。二、统计术语与数据格式二、统计术语与数据格式（一）统计术语（一）统计术语1、接近程度、接近程度2、空间图、空间图3、克鲁斯卡系数、克鲁斯卡系数4、残差、残差（二）数据格式（二）数据格式多维尺度法输入的数据是表示待比较事多维尺度法输入的数据是表示待比较事物之间相似程度的矩阵。物之间相似程度的矩阵。三、分析的基本步骤三、分析的基本步骤v1、确定研究的问题。、确定研究的问题。v2、获取资料。、获取资料。v3、作多维尺度分析。、作多维尺度分析。v4、作空间图并解释结果意义。、作空间图并解释结果意义。v5、评价分析结果。、评价分析结果。四、实例分析：四、实例分析：v在在某某次次市市场场

28、研研究究中中，研研究究者者调调查查了了10位位消消费费者者，要要求求他他们们对对A、B、C、D、E等等五五种种品品牌牌的的相相似似性性进进行行评评分分。消消费费者者利利用用李李克克量量表表分分别别对对AB、AC、AD、AE、BC、BDBE、CD、CE、DE中中的的每每一一对对评评分分。其其中中一一位位消消费费者者的的评评分分结结果果为为：AB=2、AC=1、AD=4、AE=5BC=6、BD=8、BE=6CD=3，CE=7,DE=5，从从而而可可以以得得到到一一个个相相似似性性比比较较矩矩阵阵。请就此进行多维尺度分析。请就此进行多维尺度分析。将表的相似矩阵输入，利用SPSS11.0进行计算，可得

29、到如下的概念空间图：从该空间图可以看出，D和E相对接近。在第一维度方向，A、B、C、D、E几个品牌的差异较为明显。第八节第八节联合分析联合分析 一、联合分析的基本概念与功能一、联合分析的基本概念与功能v联联合合分分析析方方法法的的基基本本思思想想是是，通通过过提提供供给给消消费费者者以以不不同同的的属属性性组组合合形形成成的的产产品品，请请消消费费者者做做出出心心理理判判断断，按按其其意意愿愿程程度度给给产产品品组组合合打打分分、排排序序，然然后后采采用用数数理理分分析析方方法法对对每每个个属属性性水水平平赋赋值值，使使评评价价结结果果与与消消费费者者的给分尽量保持一致，来分析研究消费的选择行

30、为。的给分尽量保持一致，来分析研究消费的选择行为。二、联合分析的模型和有关统计术语二、联合分析的模型和有关统计术语(一一)联合分析的基本模型联合分析的基本模型（二）统计术语（二）统计术语1、分值函数分值函数2、属性和水平、属性和水平3、相对重要性权数、相对重要性权数4、全轮廓、全轮廓5、配对表、配对表6、实验设计、实验设计7、内部有效性、内部有效性8、最大效用模型、最大效用模型三、联合分析的基本步骤三、联合分析的基本步骤1、确定研究对象、确定研究对象2、确定属性及水平、确定属性及水平3、实验设计、实验设计4、资料的收集、资料的收集5、计算属性的分值、计算属性的分值6、评价分析的结果、评价分析的结果7、解释结果、解释结果8、模拟市场占有率、模拟市场占有率