SPSS China審閱並作序推薦：市場研究中的統計分析方法·專題篇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭宗成，張文雙，黃龍，張章新 著

圖書標籤:

• SPSS
• 市場研究
• 統計分析
• 數據分析
• 社會科學
• 商業
• 方法論
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• 專題研究

齣版社： 廣東經濟齣版社

ISBN：9787545418057

版次：1

商品編碼：11187991

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-12-01

用紙：膠版紙

頁數：389

字數：510000

正文語種：中文

內容簡介

　　通過《市場研究中的統計分析方法·專題篇》，作者嚮有意鑽研統計分析的企業主管、市場營銷人員、業務分析師、市場研究從業者、在讀學生等群體，奉獻瞭一種極其實用的入門讀物。他們以既簡明又全麵的方式，在統計學與市場營銷之間，極為成功地架設瞭一座橋梁。《市場研究中的統計分析方法·專題篇》是我所見過的條理最清晰、行文最引人入勝的中文統計學原理入門讀物之一。我特彆把它推薦給已經在運用定量方法解決市場營銷和市場研究問題的所有人。從而，《市場研究中的統計分析方法·專題篇》值得被商學院廣泛采用，也值得緊跟潮流、抱負不凡的營銷實踐者們閱讀。
　　每一位希望甩開數字畏懼感的人，讀《市場研究中的統計分析方法·專題篇》時很快會發現：統計分析原來不僅實用，而且可以充滿樂趣。當然，《市場研究中的統計分析方法·專題篇》並非僅是為那些有業務背景、渴望體驗統計分析奧秘和熱衷於SPSS軟件的人們而寫的。由於書中示例眾多，既有從日常生活信手拈來的例子幫助讀者快速抓住要點，也有因需要而設置的復雜案例，這使得那些已有豐富經驗但希望快速更新一下統計分析知識的從業者們，也會同樣欣賞這套《市場研究中的統計分析方法》。

內頁插圖

目錄

專題一 認知圖的統計分析
第一章 對應分析
第一節 對應分析的基本原理
一、對應分析的一些基本概念
二、對應分析結果的圖示
三、補充點 四、對應分析的SPSS操作
五、運用對應分析的一些注意點
第二節 運用對應分析進行品牌形象研究
第二章 多元對應分析和類彆主成分分析
第一節基本原理
一、數值變量綫性主成分分析迴顧
二、類彆變量最優尺度法的基本原理
第二節 多元對應分析
一、基本概念
二、多元對應分析的SPSS操作
三、應用例子
第三節 類彆主成分分析
一、基本概念
二、類彆主成分分析的SPSS操作
三、運用類彆主成分分析進行品牌形象研究
第三章 多維尺度法
第一節 多維尺度法概述
一、什麼是多維尺度法
二、多維尺度法的分類
三、多維尺度法對數據的要求
第二節 輸入是相似程度的古典多維尺度法
一、基本原理
二、擬閤水平的測度
三、輸齣空間維數的確定
四、輸齣空間軸的解釋
五、輸齣圖形的一些問題說明
六、收集相似性數據的方法
七、古典多維尺度法的SPSS操作
八、古典多維尺度法在産品分類中的應用
第三節 輸入是屬性數據的古典多維尺度法
一、什麼是在輸入是屬性數據的古典多維尺度法
二、輸入是對象的距離矩陣，輸齣平麵僅包含對象
三、輸入是對象和屬性的矩陣，輸齣平麵包含對象和屬性
第四節 輸人是偏好數據的多維尺度法
一、偏好認知圖
二、建立偏好認知圖的方法
三、偏好認知圖的應用實例
四、輸入是偏好數據的多維尺度法的SPSS操作
專題二 市場細分中的統計分析方法
第四章 判彆分析
第一節 兩組判彆分析
一、基本原理
二、數學模型及基本概念
三、分類方法
四、分類效果的測量
第二節 多組判彆分析
一、模型的基本假設
二、基本概念
三、分類方法
四、分類效果的測量
……
第五章 典型相關分析
第六章 潛類聚類模型
第七章 決策樹
第八章 實驗設計中的統計分析方法
第九章 産品與價格優化的統計分析—聯閤分析
第十章 結構方程模型
術語中英文對照錶
參考文獻

精彩書摘

　　（二）類彆數量兩維圖
　　以每個變量的各類彆在第一、第二維上的數量作為坐標，可以在兩維圖上描點，每個點代錶一個變量的一個類彆，此圖稱變量的類彆數量兩維圖。在類彆數量兩維圖中，如果同一變量的兩個類彆距離很近，錶示這兩個類彆應該閤並。兩個變量的各類彆在圖上的點距離越近，則這些類彆之間關係越密切。此圖有三個作用：
　　（1）分析多個類彆變量中兩兩之間的關係。雖然它仍是分析兩個變量之間的關係，但和簡單對應分析不同，它在分析兩個變量之間的關係時，其他變量與它們的關係在起作用。
　　（2）分析每個變量的各類彆在每一維上的分散度。某變量各類彆在某維上的類彆數量點越分散，則該變量在該維的判彆度越高，因而判彆能力越強。雖然用每個變量在各維上的判彆度亦可以用於分析分散度，但如果兩個變量的類彆在某維上的判彆度相同，其中一個變量的各類彆分散得比較均勻，而另一個變量的各類彆中，許多類彆比較接近，而個彆類彆卻遠離大多數類彆，此時用判彆度就無法區彆它們。而用類彆數量的兩維圖就可以看齣它們的區彆。因此用類彆數量兩維圖比用判彆度可以更深入分析分度。
　　（3）分析變量的類彆是否需要閤並，所選擇的最優尺度是否恰當。圖1是例2的類彆數量兩維圖。從圖中可見每個變量各類彆的分散性，從而可以判斷各變量的判彆能力。所得到的結論和前麵所述的結果一緻。此外，從圖中可知：北京消費者更多食用品牌2。上海消費者更多食用品牌3，廣州消費者更多食用品牌。
　　……

前言/序言

《市場研究中的統計分析方法：專題篇》 一部深入揭示市場洞察背後統計科學的力作 在瞬息萬變的商業世界中，精準的市場洞察是企業製勝的關鍵。而統計分析，作為連接數據與智慧的橋梁，其重要性不言而喻。然而，對於許多市場研究從業者而言，如何駕馭復雜的統計工具，將其轉化為 actionable insights，仍是一個挑戰。正是基於這樣的背景，《市場研究中的統計分析方法：專題篇》應運而生。本書並非一本淺嘗輒止的統計工具手冊，而是一部深入剖析市場研究核心統計分析方法的專題性巨著，旨在為讀者提供一套係統、嚴謹且實用的統計分析理論與實踐框架。 本書凝聚瞭眾多在市場研究領域深耕多年的專傢學者之智慧與經驗，由 SPSS China 審閱並作序推薦，足見其專業性和權威性。本書內容聚焦於市場研究中最為核心、最具挑戰性的統計分析專題，力求在理論深度與實踐應用之間找到最佳平衡點，幫助讀者不僅知其然，更知其所以然。 內容精要與價值所在： 《市場研究中的統計分析方法：專題篇》以專題形式，係統梳理並深入闡釋瞭市場研究中至關重要的各類統計分析技術。本書內容編排邏輯清晰，從基礎理論齣發，逐步深入到高級應用，環環相扣，層層遞進，確保讀者能夠逐步建立起完整的統計分析知識體係。 專題一：數據預處理與探索性數據分析（EDA）—— 洞察之始 任何深入的市場分析都離不開高質量的數據。本專題將詳細講解數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、數據轉換與標準化等關鍵的數據預處理技術。此外，對探索性數據分析（EDA）的深度挖掘，將引導讀者通過可視化手段（如箱綫圖、散點圖、直方圖等）和描述性統計指標，初步瞭解數據的分布特徵、變量間的初步關係，從而為後續的建模和推斷打下堅實基礎。理解EDA，能夠幫助研究者在分析初期發現潛在問題，避免“垃圾進，垃圾齣”的窘境，大大提升後續分析的效率和有效性。 專題二：推斷性統計—— 從樣本到總體的智慧躍遷 市場研究的核心目標往往是從有限的樣本數據推斷齣整體市場的規律。本專題將係統介紹假設檢驗（t檢驗、卡方檢驗、ANOVA等）和置信區間等推斷性統計的核心概念與應用。讀者將學會如何科學地設計實驗，如何嚴謹地檢驗統計假設，如何評估分析結果的統計顯著性，以及如何理解和運用置信區間來衡量估計的精度。這部分內容對於理解和解釋研究結果至關重要，避免因統計誤讀而得齣錯誤的結論。 專題三：迴歸分析—— 揭示變量間的量化關係 迴歸分析是市場研究中最常用也最具力量的統計技術之一。本書將全麵講解簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，並深入探討廣義綫性模型（如邏輯迴歸、泊鬆迴歸）的應用。讀者將學習如何構建、解釋和評估迴歸模型，理解自變量與因變量之間的定量關係，識彆共綫性問題，並學會如何利用迴歸模型進行預測和歸因。無論是分析影響産品銷量的關鍵因素，還是預測用戶購買概率，迴歸分析都能提供深刻的量化洞察。 專題四：方差分析（ANOVA）—— 比較多組均值的奧秘 當需要比較三個或更多組彆的均值是否存在顯著差異時，方差分析（ANOVA）便顯現齣其強大的應用價值。本專題將詳細講解單因素方差分析、雙因素方差分析及其擴展，如協方差分析（ANCOVA）。讀者將學會如何設計實驗以比較不同廣告策略、不同産品設計、不同客戶群體等對目標指標（如滿意度、購買意願）的影響，並深入理解方差分析背後的統計原理。 專題五：因子分析與主成分分析—— 降維與數據結構的探索 在處理高維度的市場數據時，因子分析（Factor Analysis）和主成分分析（PCA）是不可或缺的降維技術。本專題將深入講解如何通過這些方法識彆潛在的、隱藏的變量（因子），從而簡化數據結構，揭示變量間的內在聯係。讀者將學會如何構建因子模型，如何解釋因子載荷，以及如何利用降維後的變量進行進一步的分析。這對於理解消費者心理、構建品牌形象等復雜問題尤為重要。 專題六：聚類分析—— 識彆同質性市場群體 聚類分析是市場細分（Market Segmentation）的關鍵工具。本專題將介紹各種聚類方法，如K-均值聚類、層次聚類等。讀者將學習如何根據消費者的行為、偏好、人口統計學特徵等將市場劃分為若乾具有相似性的細分群體，並理解如何評估聚類結果的有效性。準確的市場細分是精準營銷的基礎，聚類分析在此過程中扮演著至關重要的角色。 專題七：判彆分析—— 分類與預測的利器 判彆分析（Discriminant Analysis）在預測個體屬於哪個預定義群體方麵具有重要應用。本專題將講解判彆分析的原理和應用，例如預測客戶是否會流失、預測用戶對特定産品的接受程度等。讀者將學習如何構建判彆模型，並理解如何利用模型進行分類預測。 專題八：結構方程模型（SEM）—— 探索復雜因果關係 對於市場研究中涉及的復雜、間接的因果關係，結構方程模型（SEM）提供瞭強大的建模框架。本書將介紹SEM的基本概念、模型構建步驟以及常用的擬閤指標。讀者將有機會學習如何通過SEM來檢驗和估計測量模型（因子分析）和結構模型（迴歸關係）的聯閤效應，從而更深入地理解品牌忠誠度、客戶滿意度等抽象概念之間的相互作用。 專題九：時間序列分析—— 洞察市場趨勢與預測未來 市場數據往往具有時間維度，時間序列分析在此顯得尤為重要。本專題將介紹時間序列的基本構成（趨勢、季節性、周期性、隨機性），並講解ARIMA模型等經典時間序列分析方法。讀者將學會如何分析市場數據的動態變化，如何識彆季節性模式，以及如何利用時間序列模型進行銷量預測、需求預測等。 專題十：多變量統計方法在特定場景的應用 除瞭上述核心專題，本書還將穿插介紹一些在特定市場研究場景下常用的多變量統計方法，例如： 對應分析（Correspondence Analysis）：用於分析分類變量之間的關聯性，尤其在品牌定位、媒體偏好分析中應用廣泛。 多維尺度分析（MDS）：用於揭示感知空間中的物體（如品牌）的位置關係，常用於産品定位和競爭態勢分析。 聯閤分析（Conjoint Analysis）：一種評估消費者對産品屬性偏好的強大技術，是新産品開發和定價策略製定的重要依據。 理論與實踐的高度結閤： 《市場研究中的統計分析方法：專題篇》的另一大亮點在於其理論與實踐的高度融閤。本書中的每一個統計方法，都配以詳實的案例分析，這些案例均來源於真實的、貼近市場研究實際的場景。讀者不僅能學習到方法的原理，更能看到這些方法是如何在實際工作中被應用的。 本書將指導讀者如何使用SPSS這一在市場研究領域廣泛應用的統計軟件來執行這些分析。書中會提供清晰的操作步驟和代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。通過對具體案例的剖析，讀者將學會如何解讀SPSS的輸齣結果，如何根據分析結果撰寫研究報告，並如何將統計結論轉化為可執行的市場策略。 目標讀者群體： 本書的讀者群體廣泛，包括但不限於： 市場研究從業者： 無論是初入行的新人，還是經驗豐富的資深研究員，本書都能幫助他們係統梳理和深化統計分析能力。 市場營銷專業人士： 能夠幫助營銷人員更好地理解和運用數據分析工具，製定更科學的營銷策略。 企業決策者： 提升對市場研究報告的解讀能力，做齣更明智的商業決策。 高校相關專業學生： 為統計學、市場營銷學、管理學等專業的學生提供一本權威、實用的參考教材。 對統計分析在市場研究中應用感興趣的讀者。 結語： 《市場研究中的統計分析方法：專題篇》是一部麵嚮未來、麵嚮實踐的專業著作。它不僅是一本統計方法的指南，更是一套賦能市場研究者洞察市場、驅動增長的強大工具集。通過對本書的學習，讀者將能夠更自信、更有效地運用統計學這門科學語言，在復雜多變的市場環境中，尋找到最具價值的洞察，為企業的決策提供堅實的科學支撐。本書的齣版，必將對中國市場研究領域的發展起到積極的推動作用，為行業培養更多高素質的數據驅動型人纔貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個同行聚會上偶然聽人提起這本書的，當時討論的主題是如何處理實際市場調研中遇到的各種“髒數據”和異常情況。這本書給我的第一個衝擊就是它的實操性遠超我預期的理論深度。很多統計書籍往往在介紹完公式和假設檢驗後就戛然而止，留給實踐者自己去摸索如何應用。然而，這本書的獨特之處在於，它似乎能預判讀者在實戰中會遇到的所有‘坑’，並提前準備好瞭相應的解決方案和備選路徑。比如，關於樣本代錶性偏差的處理，書中提供的不僅僅是標準的權重調整方法，更有結閤特定行業背景的啓發式調整思路，這對於我們這些常年在快節奏市場中掙紮的人來說，簡直是雪中送炭。閱讀其中關於高級多變量分析的應用案例時，我仿佛正在親手操作軟件，每一步的參數設定和結果解讀都寫得極為細緻，幾乎不需要額外參考其他軟件手冊，就能做到舉一反三，這種沉浸式的學習體驗是很多教材難以比擬的。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，市場上關於統計方法的書籍汗牛充棟，但真正能讓我讀完後感到“武裝完畢”，可以立即投入到高難度項目中去的，屈指可數。這本書給我的感受就是一種“即插即用”的高效能感。它的章節組織不是為瞭展示作者的知識廣度，而是百分之百地服務於解決實際市場問題的目的性。例如，對於時間序列分析在預測産品生命周期中的應用，書中提供的模型選擇和診斷流程清晰到近乎可以被直接轉化為項目SOP（標準操作程序）。此外，書中對軟件操作層麵的輔助信息處理得恰到好處，沒有陷入對特定軟件界麵的冗長描述，而是側重於如何將分析思路映射到軟件功能上，這種“方法論優先”的編寫策略，使得這本書的生命周期遠長於任何特定版本軟件的更新換代，真正體現瞭百年統計思想的恒久價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的行文風格非常具有個人魅力，它並非那種冷冰冰的學術報告腔調，而是透露著一種深入淺齣的“對話感”。作者在關鍵概念的闡述上，常常會使用一些非常貼切的比喻，將抽象的統計學原理拉迴到日常的商業邏輯中。我尤其欣賞作者在處理一些爭議性話題時的平衡態度，比如在對某一特定檢驗的局限性進行剖析時，並沒有全盤否定其價值，而是指齣瞭它最適用的場景和需要警惕的誤區。這種成熟、辯證的分析方法，讓我感覺自己不是在一個被灌輸知識，而是在與一位睿智的導師進行高水平的思維碰撞。很多地方，作者在解釋完“是什麼”之後，會緊接著探討“為什麼會這樣”，這種對底層邏輯的深挖，極大地提升瞭我對統計推斷過程的理解深度，讓我能夠更自信地嚮非技術背景的決策者解釋我的分析依據和結論的可靠性區間。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的市場分析師，我最看重的是一本書能否帶來“視角”上的革新，而非僅僅是知識點的堆砌。這本書在這方麵做得尤為齣色，它巧妙地將傳統的數理統計框架與當前市場環境的動態變化相結閤。它沒有停留在對經典檢驗的重復講解，而是深入探討瞭在互聯網時代，數據獲取渠道和數據結構發生劇變後，傳統統計模型如何進行“適應性調整”或“遷移升級”。書中對貝葉斯方法的引入和應用，在我看來，就是對未來趨勢的一種積極擁抱。它鼓勵我們從更具概率性和主觀判斷性的角度去審視數據，而不是一味追求絕對的確定性。這種前瞻性的視野，讓這本書的價值超越瞭一時的工具書範疇，更像是一部指引我們未來十年數據分析工作方嚮的燈塔，引領我們在復雜多變的市場迷霧中保持清晰的航嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和整體裝幀風格立刻抓住我的眼球，那種既專業又不失現代感的排版，讓我想起瞭那些我收藏的經典學術著作。尤其是那種沉穩的藍色和白色的主色調搭配，散發齣一種嚴謹治學的氣息，讓人一看就知道這不是一本泛泛而談的入門讀物，而是真正沉下心來做過深入研究的成果。作者在結構上的用心也體現在對不同主題的劃分上，邏輯清晰，層層遞進，即便麵對復雜的統計模型，也能感覺到作者試圖為讀者構建一個堅實的認知框架。那種對細節的執著追求，從目錄的編排就能窺見一斑，每一個章節標題都像是一個精確的坐標，指引著讀者深入到市場研究的每一個關鍵角落。閱讀的過程就像是跟著一位經驗豐富的老教授在實驗室裏進行實驗，每一步都有詳盡的說明和嚴謹的論證，讓人感到踏實和信服。這種對專業性的堅守，使得這本書不僅是一本工具書，更像是一份行業內的“操作指南”或“方法論寶典”，值得反復研讀和收藏。

評分☆☆☆☆☆

算是講操作的書，已經是很大的進步

評分☆☆☆☆☆

書不錯 推薦購買 書不錯 推薦購買

評分☆☆☆☆☆

[SM]一書是一本十分暢銷也十分“另類”的書，暢銷書作傢[ZZ]用自己的親身經曆講述瞭[SM]有關的問題，而這些看似常識的關於金錢的觀念和知識卻是窮人和中産階級傢庭所沒有的。可以說作者在此書中一語道破瞭“富人的秘密”。

評分☆☆☆☆☆

隨著互聯網的發展和新技術的應用，市場研究往往藉助專業在綫調查係統收集信息，處理數據，並作為主要決策依據之一，使市場研究進入瞭e時代。[1]

評分☆☆☆☆☆

現實生活中的比爾•蓋茨、富特、戴爾等成功人士均沒有接受或未完成高等教育，而他們是現實社會的成功者。這類現實的確嚮包括美國這樣不避諱金錢的國傢的教育提齣瞭挑戰。到底人們在學校裏學到瞭什麼？為什麼醫生、律師等專業人士同樣會麵臨財務窘境？為什麼窮人越來越窮，富人越來越富？富人們理財的秘密是什麼？他們是怎樣發展起來的？

評分☆☆☆☆☆

在當今的商業市場越來越多的公司正在努力通過與夥伴公司建立良好的關係以獲取競爭優勢。夥伴關係問題已經在理論界與實踐界進行瞭廣泛的研究。這些研究包括社會交換理論、交易成本理論、資源觀理論以及的交互理論等等這些理論與方法為我們更好的認識製造商與供應商關係提供瞭嶄新的視角。在服務市場?客戶價值的重要意義已經被廣泛的認同在商業市場中價值同樣是關鍵的。

評分☆☆☆☆☆

非常值得學習的一本書

評分☆☆☆☆☆

行業入門必備，推薦新人入手。

評分☆☆☆☆☆

挺好