評(píng)價(jià)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析中常用的分析方法

摘要：社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，市場(chǎng)調(diào)查工作發(fā)揮著重要的作用，與此同時(shí)近些年市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)集分析方法也不斷豐富，本文結(jié)合實(shí)際情況，論述了評(píng)價(jià)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析中常用的分析方法，從而在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，充分發(fā)揮出市場(chǎng)調(diào)查工作的作用。

關(guān)鍵詞：市場(chǎng)調(diào)查;調(diào)研數(shù)據(jù);分析方法;常用方法

當(dāng)前社會(huì)實(shí)踐需要具有多元化特征，統(tǒng)計(jì)分析科學(xué)也不斷發(fā)展，這樣進(jìn)一步豐富了市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)分析方法，市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)非常豐富，當(dāng)前無(wú)法利用一種數(shù)據(jù)分析方法分析任何一種數(shù)據(jù)，選擇的數(shù)據(jù)分析法關(guān)系到市場(chǎng)調(diào)查結(jié)果。本文論述了評(píng)價(jià)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析中常用的分析方法，進(jìn)一步保障市場(chǎng)調(diào)查結(jié)果。

一、評(píng)價(jià)市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析中常用的分析方法

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

描述性統(tǒng)計(jì)法分析是分析一組數(shù)據(jù)的各種特征，通過(guò)描述樣本的特征，進(jìn)而總結(jié)所代表的總體特征。在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，描述性統(tǒng)計(jì)分析方法主要包括趨勢(shì)分析和頻數(shù)分析以及數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)離散程度分析等，利用這些分析方法，可以進(jìn)行復(fù)雜統(tǒng)計(jì)分析工作。我們?cè)跀?shù)據(jù)分析過(guò)程中，可以首先利用描述性分析，掌握了規(guī)律之后，再利用其他分析方法。

利用數(shù)據(jù)頻數(shù)分析方式，在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中可以利用頻數(shù)分析和交叉頻數(shù)分析等方式，這樣有利于檢查異常值。利用頻數(shù)分析方式，可以總結(jié)統(tǒng)計(jì)規(guī)律。利用數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析方法，可以將數(shù)據(jù)一般水平反映出來(lái)，數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)分析經(jīng)常會(huì)利用平均值和中位數(shù)以及眾數(shù)等常用指標(biāo)。

利用數(shù)據(jù)離散程度分析方式，可以將數(shù)據(jù)之間的差異性反映出來(lái)，經(jīng)常會(huì)利用方差和標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)。利用方法，可以將數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況反映出來(lái)，顯示出數(shù)據(jù)平均值離散程度，如果一個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)生變化，方差的最終結(jié)果都會(huì)受到影響，方差對(duì)于整組數(shù)據(jù)波動(dòng)都非常敏感，在應(yīng)用過(guò)程中，需要計(jì)算整組數(shù)據(jù)，這樣才可以將數(shù)據(jù)波動(dòng)準(zhǔn)確的表示出來(lái)。

利用數(shù)據(jù)分布方式，就是在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析工作當(dāng)中，假設(shè)樣本的分布情況，這屬于正態(tài)分布，在生活和科學(xué)實(shí)驗(yàn)當(dāng)中，利用正態(tài)分布方式可以描述很多隨機(jī)變量的概率分布情況，例如描述同一個(gè)地區(qū)人們的身高和體重等，或者描述水果的重量等?？傊绻珊芏辔⑿‰S機(jī)因素都會(huì)影響到一個(gè)量，那么這個(gè)量是處于正態(tài)分布情況。通過(guò)繪制統(tǒng)計(jì)圖，可以利用圖形的方式更加清晰的表達(dá)數(shù)據(jù)。

（二）回歸分析方法

利用回歸分析法，關(guān)注事物在過(guò)程變化產(chǎn)生的因果聯(lián)系，這種統(tǒng)計(jì)方法主要是預(yù)測(cè)事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，可以確定變數(shù)定量關(guān)系?；貧w分析法具有較大的運(yùn)用面，以調(diào)查分析過(guò)程中涉及到的自變量，分為一元回歸分析法和多元回歸分析法。判斷自變量和因變量的線性關(guān)系，可以分成線性回歸分析和非線性回歸分析。利用回歸分析方法，如果只是涉及一個(gè)自變量和因變量，那么可以利用一條直線的方式表示自變量和因變量的關(guān)系，這就是一元線性回歸分析，在回歸分析過(guò)程中，如果涉及到兩個(gè)以上的自變量，并且自變量和因變量二者屬于線性關(guān)系，這就是多元線性回歸分析。

利用回歸分析發(fā)生，首先需要處理分析數(shù)據(jù)資料，分析多個(gè)變量，確定變化原因，這樣就可以明確自變量和因變量。其次建立變量經(jīng)驗(yàn)公式，同時(shí)要檢驗(yàn)公式的可信度。確定自變量計(jì)算值為預(yù)測(cè)值，利用回歸分析法，要保證時(shí)間不會(huì)影響到變量的依存關(guān)系，此外自變量和因變量之間具備時(shí)間滯后條件才可以利用回歸分析法。例如某企業(yè)職工增加，企業(yè)食堂食品需求量也會(huì)因此增加，以企業(yè)招聘計(jì)劃為基礎(chǔ)，可以利用回歸分析法預(yù)測(cè)食堂食品的未來(lái)需求。

（三）相關(guān)分析法

利用相關(guān)分析法，可以研究隨機(jī)變量的關(guān)系規(guī)律，每種現(xiàn)象和發(fā)生過(guò)程和其他現(xiàn)象都具有依存和制約等關(guān)系。相關(guān)分析法的基礎(chǔ)是進(jìn)程癥狀，利用立法和趨勢(shì)變化實(shí)施預(yù)測(cè)，可以確定未來(lái)發(fā)展變化的規(guī)律。利用相關(guān)分析法確定變量的關(guān)系，通常是利用散列圖和散列表等形式排列相關(guān)關(guān)系的資料，這樣有利于幫助人們分析資料的關(guān)系。計(jì)算相關(guān)的系數(shù)，可以將白能量的線性關(guān)系指標(biāo)反映出來(lái)，以此可以確定變量關(guān)系的密切性。利用已知的相關(guān)關(guān)系和系數(shù)，測(cè)試數(shù)學(xué)模型，如果確定數(shù)學(xué)模型具有可靠性特征，就可以將一定的數(shù)值帶入，利用模擬計(jì)算方式，可以確定預(yù)測(cè)結(jié)果。

二、市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)分析的新途徑

市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析方法具有多樣性特征，并且當(dāng)前缺乏完美的市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析方法適用于所有的數(shù)據(jù)，每一種方法都具備各自的特色，在不同的場(chǎng)合當(dāng)中發(fā)揮著不同的作用，并且需要在實(shí)踐應(yīng)用過(guò)程中不斷改進(jìn)。在今后發(fā)展過(guò)程中需要進(jìn)一步完善小樣本和含有噪聲的市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)分析方法，注重方法的綜合，這樣才可以更好的適應(yīng)市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)分析工作的需求。

（一）在市場(chǎng)細(xì)分中利用OCA

在市場(chǎng)調(diào)查當(dāng)中利用聚類分析，市場(chǎng)分析人員可以發(fā)現(xiàn)很多細(xì)分市場(chǎng)，當(dāng)前市場(chǎng)調(diào)查過(guò)程中利用很多聚類方法，但是這些聚類分析方式無(wú)法將聚類最優(yōu)個(gè)數(shù)和變量組成客觀的反映出來(lái)。OCA屬于非參數(shù)聚類方法，在最優(yōu)個(gè)數(shù)和變量組成分析過(guò)程中可以利用OCA。利用OCA，可以自動(dòng)確定聚類個(gè)數(shù)，同時(shí)具有一定的可觀性，最終可以確定最佳聚類方案，利用OCA聚類實(shí)施細(xì)分市場(chǎng)，這也符合客觀發(fā)展規(guī)律。

（二）細(xì)分市場(chǎng)特征分析中利用S-FRI

S-FRI是屬于非參數(shù)算法的一種，S-FRI可以自動(dòng)提取數(shù)據(jù)當(dāng)中的模糊規(guī)則，進(jìn)而建立模糊模型，模糊規(guī)則的生成具有客觀性。建立模糊模型過(guò)程中，需要實(shí)施模糊化和規(guī)則歸納以及逆模糊化等方式，S-FRI結(jié)合了模糊建模技術(shù)和自組織數(shù)據(jù)挖掘建模技術(shù)，因?yàn)闆](méi)有嚴(yán)格限制調(diào)查數(shù)據(jù)，因此可以自動(dòng)的將細(xì)分市場(chǎng)特征提取出來(lái)。利用S-FRI雖然可以提取細(xì)分市場(chǎng)的獨(dú)有特征，但是細(xì)分市場(chǎng)缺乏明顯的差異性，那么就無(wú)法保障建模的精度。

（三）在企業(yè)評(píng)價(jià)當(dāng)中利用AC

AC算法屬于一種序列模式識(shí)別方法，AC方法利用序列模式周期性特征，建立相似模式，利用GMDH技術(shù)變化相似模式的狀態(tài)，這樣就可以對(duì)于當(dāng)前模式的位置狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)，利用AC方法，可以分了評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效和信用以及競(jìng)爭(zhēng)力等方面。在分類評(píng)價(jià)過(guò)程中，利用AC方法選擇的樣本通常具備相似模式，再分類處理待定樣本，這樣可以將典型樣本解釋性作用充分的發(fā)揮出來(lái)，幫助人們思考和決策。對(duì)比其他預(yù)測(cè)模型，AC方法預(yù)測(cè)輸出變量的過(guò)程中，不需要預(yù)先估計(jì)和假設(shè)輸入變量的發(fā)展趨勢(shì)，主要是由已知數(shù)據(jù)給出預(yù)測(cè)。

結(jié)語(yǔ)：通過(guò)以上綜合論述，我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，在社會(huì)實(shí)踐需求的影響下，不斷發(fā)展了多元化和統(tǒng)計(jì)分析科學(xué)，同時(shí)也涌現(xiàn)出各種市場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)分析方法，但是現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析方法都不夠完美，并不是任何數(shù)據(jù)分析都可以應(yīng)用，因此需要結(jié)合實(shí)際秦光選擇合適的數(shù)據(jù)分析方法，這樣才可以保障市場(chǎng)調(diào)查結(jié)果的可靠性，將市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)分析的作用充分的發(fā)揮出來(lái)。

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作者簡(jiǎn)介：

隗偉（1983年-），男，北京人，本科，研究方向：市場(chǎng)研究。