市场调研、预测与数据分析 (NXPowerLite)

2020 4 20 1 统计人员培训 市场调研 预测与数据分析主讲人 张泽 2020 4 20 2 主要内容 市场调研篇 市场预测篇 数据分析篇 2020 4 20 3 什么是市场调研 2020 4 20 4 市场调研是一种 意识 市场调研是一种 态度 市场调研是一种 方法 什么是市场调研 案例 市场营销调研 MarketingResearch 就是运用科学的方法 有目的 有计划系统地收集 整理和分析研究有关市场营销方面的信息 提出解决问题的建议 供营销管理人员了解营销环境 发现机会与问题 作为市场预测和营销决策的依据 2020 4 20 5 1950年初的 朝鲜战争到了剑拔弩张 一触即发的时刻 美国政府就发动朝鲜战争中国会否出兵的问题展开了反复的讨论 讨论的结果认为中华人民共和国刚刚成立 百废待兴 自顾不暇 不会也不敢出兵 当时 美国对华政策研究室接到一个秘密情报 著名的决策咨询机构兰德公司 集中了大量人力和财力研究出了一项对美国来说非常有用的课题 如果美国出兵朝鲜 中国的态度将如何 研究成果出来以后 打算把它卖给美国 据说这个成果只有一句话 却索价500万美元 当时折合一架最好的战斗机 用500万美元买一句话 美国人认为简直是发疯 他们一笑置之 案例A 中国将出兵朝鲜 2020 4 20 6 朝鲜停战后 美国国会开始辩论 究竟出兵朝鲜是否有必要 的时候 才有人想起兰德公司的研究成果 美国才以300万美元 有资料为280万元 买下兰德公司的研究成果 其实最终的研究成果只有7个字 中国将出兵朝鲜 另附了380页的论证材料 美军侵朝司令麦克阿瑟谈起这件事时大为感慨地说 我们最大的失策是 舍得几百亿美元和数十万军人的生命 却吝惜一架战斗机的代价 2020 4 20 7 帕林是柯的斯出版公司的经理 本世纪初 他就在公司设立了世界上最早的调研组织 当时 柯的斯公司的业务代表向美国鼎鼎有名的Campbell汤料公司推销 星期六邮刊 的广告版面 但对方告诉他 邮刊不是汤料公司的好媒体 因为邮刊的主要读者是工薪阶层 而Campbell的汤则是高收入家庭购买为主 工薪阶层主妇为了省钱 往往自己凑合着自己烧汤 只有高收入家庭才愿意花10美分买已经调配好的Campbell汤 帕林要想办法反驳对方的观点 为此 他抽取了一条垃圾运输线 让人从该线路的各个垃圾堆中收集汤料罐 他发现从富裕区收集到的汤料罐几乎没有 因为富裕家庭总是让仆人动手准备汤料 大部分汤料罐从蓝领区收集到 帕林认为对蓝领阶层的妇女来说 节约做汤时间可以更多地为家人做衣服或者其它挣钱的活 在摆出这些发现后 Campbell很快成为邮刊的广告客户 从此 垃圾调研法 就产生了 案例B 垃圾不只是垃圾 2020 4 20 8 对市场调研的误解 2020 4 20 9 对市场调研的四种误解 之一 认为对市场调研已经很重视 许多国外大的企业对市场调研的重视程度很可能超乎了我们的想象 他们对市场和顾客可以说是了如指掌 例如菲利浦 科特勒在 营销管理 中提到 可口可乐公司知道消费者最喜欢喝4 的可口可乐 平均一年看69条可口可乐的广告 每年人们花费大约20美金去购买鲜花 阿肯色州是美国花生酱消费最低的州 51 的男人走路时先迈左脚 而65 的女性却先迈右脚 宝洁公司则通过一项市场研究发现人们折叠还是弄皱卫生纸 当然这只是一些例子 从细微处可以看到精神 同时也可以看到距离 2020 4 20 10 对市场调研的四种误解 之二 有了负责市场调研的人员或者是部门就认为有了市场调研 实际上 调研从本质上讲是一种观念 而不是一个部门 更不是负责调研的人 也就是说 应当将市场调研作为一种事实求是的理念 融入到思考问题 处理问题和管理决策当中 中国宝洁公司虽然成立于1998年 但在1995年就开始在中国开展市场研究工作 也就是说 在合资公司成立的前三年就已经在中国开始了市场研究工作 公司现任总裁JohnPepper在北京大学的演讲中说 我们的首要任务是深刻理解我们的消费者 即消费者的需求是什么 不管我们在世界的哪一个角落开始我们的生意 对消费者需求的研究始终是我们工作的切入点 对消费者需要研究的结果会告诉我们应该向市场推出哪一种产品 应该采用哪一种配方以及哪一种广告会最终为我们带来效益 2020 4 20 11 对市场调研的四种误解 之三 市场调研真的有用吗 对市场调研作用的低估甚至怀疑 在许多企业 尤其是中小企业 对市场调研仍然持不信任态度 不相信市场调研能解决企业的经营与销售难题 究其原因主要有两种 一种是观念问题 对自己的主观判断过于自信 另一种是由于部分低素质的市场调研公司粗制滥造的市场调研报告影响了企业对市场调研行业的信任 2020 4 20 12 对市场调研的四种误解 之四 市场调研应该解决企业的所有问题 市场调研是万能的 相当一部分的企业认为 调研公司在接受企业市场调研业务的委托后 应当为企业解决存在的所有问题 但事实上 没有任何一家调研公司或者是任何一本市场营销学教材宣称市场调研是万能的 从理论上讲 市场调研只不过是采取某些有效的方法 为企业发现或解决某些特定问题的探索 2020 4 20 13 市场调研与企业发展 2020 4 20 14 为什么要进行市场调研 市场创新层出不穷 消费者喜新厌旧 竞争态势日趋加剧 社会观念在不断改变 科学技术发展迅速 洞察消费者需求满足消费者需求 2020 4 20 15 市场调研的主要任务 明确营销中的经营决策问题 详细规定研究这些问题所需的信息 设计信息收集的方法 管理并实施数据收集过程 分析调查结果 报告调查结果和解释结果的含义 2020 4 20 16 市场调研三个主要作用 有利于制定科学的营销规划 有利于优化营销组合 有利于开拓新的市场 2020 4 20 17 市场调研四个重要意义 提高对营销因素的可控能力 提高对市场机会的分辨能力 提高对市场趋势的预见能力 提高对市场风险的防范能力 2020 4 20 18 产品周期 市场周期 全周期研究 消费者研究 品牌形象与价值 媒体消费习惯 市场竞争分析 生活形态研究 产品 市场 周期与调研应用 2020 4 20 19 企业最需要的几种市场调研 第一 了解消费者的消费习惯与消费心理 在此基础上细分市场 运用规范的调查技术和方法 可以发现深层次的消费心理 并且经常能得到量化的研究结果 无疑 消费者的消费心理和习惯越来越复杂 把握消费者的心理日益成为一个艰难的问题 只有调查方能解决问题 第二 为项目决策提供依据 我们知道 新项目上马 自然要有 项目可行性论证报告 但目前 很多企业的论证报告只是在走形式 第三 客观 正确地认识对手 认识自己 企业应当象关注自己孩子的身高一样时刻关注自己产品的知名度 占有率和竞争对手的情况 特别是自己在市场中所处的地位究竟如何常常被忽视 第四 在动态中预测未来 这正如宝洁公司总裁JohnPepper所说的那样 我们要学会洞悉变化 掌握中国当前不断发展的趋势 将我们建立的系统准确地应用到研究这些变化中 从而使我们最好地了解和掌握这些变化 2020 4 20 20 我们的市场调研 完成对行业市场研究 市场研究 发现问题的研究 解决问题的研究 市场潜力研究市场份额研究市场特征研究品牌形象研究销售分析研究预测研究营销趋势研究 市场细分研究产品研究价格研究促销研究渠道研究 竞争分析 2020 4 20 21 市场调研知识概述 2020 4 20 22 市场调研的基本步骤 确定研究问题 撰写项目计划书 实施调查和数据采集 处理数据和分析数据 撰写研究报告 讨论研究结果 问卷 提纲设计 执行方案设计 调研总体流程 运作执行流程 2020 4 20 23 市场调研的基本类型 探索性调研 结论性调研 预测性调研 描述性调研 因果性调研 2020 4 20 24 探索性调研是为了界定问题的性质以及更好地理解问题的环境而进行的小规模的调研活动 探索性调研特别有助于把一个大而模糊的问题表达为小而精确的子问题以使问题更明确 并识别出需要进一步调研的信息 通常以具体的假设形式出现 例如 近几个月来 企业产品销售量一直在大幅度下降 是什么原因造成的 是竞争者抢走了自己的生意 还是市场上出现了新的替代产品 或者是顾客的爱好发生了变化 或者是由于企业经营不善 由于影响销售量的因素很多 一时难以分清 又不可能逐一调查 为了寻求可能的原因 应先从一些用户或中间商那里去搜集多方面信息资料 从分析中发现问题 以便进一步调查 探索性调研的目的是明确的 但研究的问题和范围比较大 在研究方法上比较灵活 事先不需要进行周密的策划 在研究过程中可根据情况随时进行调整 探索性调查一般都通过搜集第二手资料 或请教一些内行 专家 让他们发表自己的意见 谈自己的看法 或参照过去类似的实例来进行 多以定性研究为主 探索性市场调研 2020 4 20 25 结论性研究的目的是检验假设和考察相互间的关系 这就要求所需的信息要清楚地规定好 结论性研究比探索性研究更正式 更有结构性 一般是以大规模的有代表性的样本为基础 所得的数据要进行定量分析 因为研究的结果要用作制定管理决策的依据 因此在性质上把这种研究的结果说成是结论性的 结论性市场调研 描述性调研则更注重问题模型中各参数的精确描述 消费者研究 市场潜力研究 态度研究 销售分析 媒体调研和定价研究等都是描述性调研 其信息源可以多种多样 但主要靠二手资料和访问调研 因果性调研是用以识别两个或多个变量之间的关系的调研方法 例如 广告效果调研 我们往往用实验法来找到什么样的广告表现可以提高销售和消费态度的改善 其变化程度如何 2020 4 20 26 市场预测就是在全面了解市场活动的历史和现状的基础上 运用逻辑和数学方法 预先对市场未来的发展趋势作出描述和量的估计 为了进行市场预测而开展的调研就是预测性市场调研 对企业制定有效的营销计划 避免较大的风险和损失 有着特殊的意义 市场预测的基本要素包括 信息 一类是未经记录或未经处理的资料 是不完整的 甚至带有主观部分 另一类是经过记录和整理的资料 这类信息是进行预测的科学依据 方法 是在预测的过程中进行质和量的分析时采用的各种手段 分析 一是理论上要分析结果是否符合经济理论和统计分析的条件 二是在实际上要对预测误差进行精确性分析 并对预测结果的可靠性进行评价 判断 对预测结果的采用与否 或对预测结果依据最新的经济动态所作的修正都需要判断 预测性市场调研 2020 4 20 27 调研应用组合的准则 如果对调研问题的情况几乎一无所知 那么调查研究就要从探索性研究开始 下述的几种情况就需要首先进行探索性研究 如果要对调研问题作更准确的定义 如果要确定备选的行动路线 如果要制定调查问答或理论假设 如果要将关键的变量分类成自变量或因变量 在整个研究方案设计的框架中 探索性研究是最初的步骤 在大多数情况下 还应继续进行描述性研究或因果关系研究 例如 通过探索性研究得到的假设应当利用描述性研究或因果关系研究的方法进行统计检验 并不是每一个方案设计都要从探索性研究开始 是否要用探索性研究取决于调研问题定义的准确程度 以及调研者对处理问题途径的把握程度 例如 每年都要搞的消费者满意度调查就不再需要由探索性研究开始 一般探索性研究都是作为起始步骤的 但有时这类研究也需要跟随在描述性研究或因果关系研究之后进行 例如 当描述性研究或因果关系的研究结果让管理决策者很难理解时 利用探索性研究将可能提供更深入的认识从而可以帮助理解调研的结果 2020 4 20 28 市场调研的主要方法 2020 4 20 29 关于样本抽样 要研究爱斯基摩人是什么色的人种 只要抽取几个样本就足够了 你一定要增加样本量 除了徒增花费 没有任何帮助 但是 如果要研究他们的平均身高 几个样本就太不合理 想知道一锅汤的滋味如何 没人会把整锅汤全喝完 只要舀一勺尝尝就可以了 在舀起一勺之前 我们还会把汤搅几下 让它更均匀 毕竟 质量重的佐料可能会沉到锅底 果只是舀表面一层 说不定舀起的是一勺清水 市场调研抽样与尝汤的原理一样 有效的抽样 必须要考虑以下要点 1 调研总体2 样本单位3 抽样框4 抽样方法5 样本量6 抽样实施计划7 抽样实施 2020 4 20 30 市场调研资料的分析 2020 4 20 31 调研资料的整理与分析 调研资料的分析 列表 把调查资料按照一定的目的 用表格的形式展现出来 即是资料的列表 单因素列表多因素列表资料的分析与解释分析与解释概述分析与解释之间的相互依赖性资料的解释分析解释的客观性评价 调研资料的整理 编辑 检查和修正收集到的资料编码 给每个问题的答案配上数字或符号 为列表统计和统计分析做准备 列表 把相似的数据放在一起 列表既是整理的一个环节 也具有对资料进行初步分析的作用 2020 4 20 32 市场调研报告 2020 4 20 33 市场调研报告的撰写要求 调查报告撰写的基本原则 充分考虑到读者的情况完整而精炼客观而准确清晰而有条理易懂易读外观正规而专业化 市场调研报告的特点 针对性新颖性时效性客观性 调查报告的类型 综合报告专题报告研究性报告说明性报告 2020 4 20 34 市场调研报告的格式和内容 市场调研报告的基本格式 1 开头部分封面 包括标题 信件 致项目委托的信 可省略 项目委托人的授权信 目录 报告目录 统计表目录 统计图目录 附件目录 展示品目录 摘要 主要发现 结论 建议 2 主体部分 报告正文 引言 问题的定义 背景 问题的表述 要达到的目标 处理问题的基本途径 调查方案的设计 方案的类型 所需的信息 二手资料的收集 原始数据的收集 量表技术 问卷设计及测试 抽样技术 调查实施数据分析 数据分析方法 数据分析方案调查结果 基本结果 分组结果 关联性分析结果 局限性及必要说明结论和建议 3 附件部分 调查问卷 图 表等 市场调查报告的基本内容 说明调查的目的及所要解决的问题 介绍市场背景资料 如地理 气候条件 经济 文化及社会变化趋势 政局变化 法律与政策等 分析的方法 如样本的抽取 资料的收集 整理分析技术等 调查数据提出论点 即摆出自己的观点和看法论证所提出观点的基本理由提出解决问题可供选择的建议 方案和步骤预测可能遇到的风险 对策 关于图表的使用在 数据分析篇 介绍 2020 4 20 35 综合性跨国百货 拥有有巨大的潜在消费群 尤其是中高收入阶层利于品牌形象宣传商场资金充足 管理完善 进入条件较为苛刻日常费用较高对物流服务要求高 在近几年内会有迅猛增长 对以价格取胜的功能性服装销售具有极大潜力 正在逐步兴起 在市场规范化后 会将成为主要模式 大卖场 运营规范 回款有保障具有广泛的客户群和广阔的发展前景 只适合于中低价位的功能性产品对物流服务要求高 演变中的多渠道 传统渠道 传统百货 仍然有最大量的购买群体客流量大利于品牌宣传易于掌握其它竞争品牌信息 竞争激烈带来倒闭风险通常采用代销方式 回款管理较难对物流服务的要求较高促销 杂税等削弱了厂家利润 特许加盟店 地区经销 投资压力小宣传品牌形象买断关系 回款有保障对物流服务要求低 难于进行统一管理 价格 服务对厂家的忠诚度低销售信息反馈慢对产品线的长度要求高厂商利润空间较小 邮购公司 快速捕捉消费者信息 引导生产管理简单 毛利大 供应链管理要求极高 厂商自营专卖店 是宣传品牌形象的重要手段利于统一管理 统一服务厂家可获得较高的毛利易于销售信息传递 投资规模大需要专业化管理 经营人员对物流配送系统要求高需要较为丰富的产品线适于品牌知名度高的产品 在未来一段时间内 仍将是零售主渠道 尤其对大众型产品 对高中档产品的销售以及品牌的建立越来越重要 批发与集贸 销售简单 上量快有助于产品在新兴市场中的快速渗透 价格管理困难不利于建立统一的品牌形象 逐步规范化将集展示 研讨 信息分布等功能于一体 在近几年内不会有突飞猛进的增长 网上购物 快速捕捉消费者信息 引导生产毛利大 国内基础设施差距大供应链管理要求极高 购物中心 多功能 客流量高利于品牌形象宣传商场资金充足 管理完善 进入条件较为苛刻日常费用较高对物流服务要求高 在近几年内会有迅猛增长 在中国加入WTO后 国际竞争更加激烈 获得外汇资金有助于开拓国际市场 受配额 关税与非关税壁垒的限制对成衣品质要求高 出口 渠道调研情况实例 由传统的单一销售渠道向多渠道销售演变 优点 缺点 未来发展方向 调查表 2020 4 20 36 主要内容 市场调研篇 市场预测篇 数据分析篇 2020 4 20 37 市场预测概述 2020 4 20 38 什么是市场预测 对市场预测这个词的定义 国内外都存在着不同的观点 一种最狭义的理解认为 市场预测就是指商品的市场需求预测 或者更直接一点 即商品的销售预测 而最广义的市场预测则把宏观经济预测也包括在市场预测之中 但是 不论市场预测的内涵如何 从方法论的观点来看 本篇简要介绍几种市场预测的原则 思想以及适用性较广的预测方法 2020 4 20 39 市场预测的类型 按预测的时间跨度 1 短期预测 一般指2年内的预测 2 中期预测 一般指2 5年的预测 3 长期预测 一般指5年以上的预测 按预测的空间范围 1 地理空间范围国内市场预测和国际市场预测 2 经济活动的空间范围宏观的市场预测和微观的市场预测 按预测的性质分 1 定性预测 2 定量预测一种观点 定性预测是对预测对象做出变动方向和性质上的推断 而定量预测要求对预测对象的变化做出数量上的推断 另一种观点 定性预测并不是指预测的结果是定性的 而是指定性预测中使用的方法是定性的 以逻辑判断为主的 只有当使用定量方法进行预测是 预测才可称为定量预测 定量方法 仅简单的加加减减还不算是 定量方法 是指使用比较复杂的数学模型 例如回归分析等 总而言之 定性预测与定量预测只能有一个大致的划分 两者中间有一片 模糊区 按预测的对象是否可控划分等其他划分方式 2020 4 20 40 市场预测的五种原理 一 可测性原理 从理论上说 世界上一切事物的运动 变化都是有规律的 因而是可以预测的 例如 对扔硬币的结果预测 受到出手时的位置 初速度 空气的流速等因素影响 如果能对上述因素的精确测量 那么就可以预测其结果 就市场预测而言 若我们想预测某个销费者的购买行为 是想当困难的 因为消费者个体的购买行为受到经济的 社会的 心理的等各种因素的影响 而且这些因素难以正确地测量 但大量消费者表现出来的加总购买力 却呈现出一种规律现象 因而是可以预测的 这就是市场预测的可测性原理 二 连续性原理 单个消费者的需求可能因某些特殊因素的影响 正影响或负影响 而发生剧烈的变化 但是由于消费者的数量众多 每个消费者需求的变化并不可能对整个总需求产生明显的影响 同时 一部分消费者的正影响与另一部分消费者的负影响相抵消 从而使种需求量呈现出随时间的推移而连续变化的趋势 这就是市场预测的连续性原理 惯性原理 是我们运用时间序列进行预测的理论基础 2020 4 20 41 对婴儿食品的需求与婴儿的人数之间有很强的因果关系 而每年的婴儿出生人数由于各种因素的影响 例如少数不愿意在羊年生孩子 有些人赶着在猪年生孩子 连续性并不太强 从而导致历年的婴儿食品销量出现较大波动 这时 设法通过抽样调查从医院获得孕妇人数的数据 并据此来预测婴儿食品的需求 结果可能更为准确 市场预测的五种原理 三 因果性原理 市场需求虽然受到多种因素的影响 但是 这些影响不外乎是正影响 是需求增加 或负影响 使需求减少 两种 在大多数情况下 大部分因素的正影响与负影响相互抵消 从而使市场需求明显地呈现出因一个或少数几个因素的变化而变化的规律 这就是市场预测的因果性原理 在某些情况下 用因果性原理来指导预测要比连续性原理更有效 例如 2020 4 20 42 市场预测的五种原理 四 类推性原理 类推性原理是说 世界上事物之间有类似之处 我们可以根据已经出现的某一事件的变化规律来预测即将出现的类似事件的变化规律 类推性原理在缺乏历史数据时使用的较多 五 系统性原理 任何一个企业的经营活动都是在社会的大系统中进行的 者的社会系统又可分为政治 经济 技术 人口 文化等子系统 对产品的需求影响最大的是经济子系统 因此 的着眼点往往是经济子系统 但是 由于各子系统是相互联系 相互影响的 因此 不但要注意经济子系统内各变量对商品的市场需求的影响 还要经常注意其他系统中变量的变化对商品的市场需求的影响 并据此对预测结果进行调整 这就是预测的系统性原理 在上述市场预测原理中 可测性原理是统领性的 而连续性原理 因果性原理类推性原理和系统性原理则隶属于可测性原理 2020 4 20 43 市场预测原理与之对应的预测方法 定量预测方法 定性预测方法 连续性原理 因果性原理 类推性原理 系统性原理 可测性原理 预测方法 2020 4 20 44 市场预测的步骤 第一步 明确预测目标 分析总体形势 第三步 进行调查研究 收集有关资料 第四步 使用预测方法 做出预测推断 第五步 分析预测误差 评价预测结果 第二步 找出相关因素 进行因素分析 2020 4 20 45 市场预测方法 2020 4 20 46 市场预测方法 定性预测法 定性预测方法 使依赖于预测人员丰富的经验和知识以及综合分析能力 对预测对象的未来发展前景作出一定程度上的估计和推测的一种预测方法 2020 4 20 47 对比类推法 是指利用事物之间的相似特点 把现行事物的表现过程推倒后继事物上去 从而对后继事物的前景做出预测的一种方法 对比类推法依据类比目标的不同可以分为产品类推法 地区类推法 行业类推法和局部总体类推法 定性预测法 对比类推法 例如 参照服装行业的流行风格 流行颜色等变动因素 推导鞋的流行风格及流行色彩等 利用南北方地区商品上市的时间差异 推导出后期商品在北方上市的主流商品等 2020 4 20 48 集体经验判断法 它是利用集体的经验 智慧 通过思考分析 判断综合对事物未来的发展变化趋势做出估计 定性预测法 集体经验判断法 案例 公司年度销售额预测公司为使下一年度销售计划制定得更为科学 组织一次销售预测 由总经理主持 参与预测的有商品部 财务部 运营部 市场部的四位负责人 他们的预测估计如表所示 表内 预测期望值 栏的数据是由各种情形下的销售估计值与概率乘积之和 例如 对商品部负责人而言 其预测期望值为 4000 0 3 3600 0 6 3200 0 1 3680 万元 其他各预测者的预测期望值计算方法同上 其结果列于表中 2020 4 20 49 定性预测法 集体经验判断法 公司年度销售额预测值估计表 单位 万元 由于预测参与者对市场了解的程度以及经验等因素不同 因而他们们个人的预测结果对最终预测结果的影响力 作用有可能不同 可分别给与不同的权数表示这种差异 最后采用加权平均法获得最终预测结果 在此例中我们假设各人的权数为 商品部6 财务部5 运营部5 市场部7 则公司下一年度销售额的最终预测值为 3680 6 3750 5 3440 5 3600 7 6 5 5 7 3618 7 万元 2020 4 20 50 特尔菲法 DelphiMethod 也称专家调查法或专家意见法 是以匿名的方式 轮番征询专家意见 最终得出预测结果的一种集体经验判断法 特尔菲法是美国兰德公司 RandCorporation 与20世纪40年代末首创的 特尔菲是古希腊的一座城市 相传为预言之神阿波罗的神殿所在地 有很多预言家到此发布预言演说 故以此地作为这种专家预测法的名称 这种方法是市场预测中最重要 最有效的一种方法 应用十分广泛 可用于商品供求变化 市场需求 产品的成本价格 商品销售 市场占有率 商品生命周期 等方面 不仅在企业预测中发挥作用 还可以在行业预测 宏观市场预测中采用 不仅可用于短期预测 还可以用于中长期预测 效果比较好 尤其是在缺乏必要的历史性数据 其他方法应控困难时 该方法能得到较好的效果特尔菲法是借助社会各方面专家的头脑 综合他们的预测经验进行判断预测 因此准确性较好 采用匿名反馈的形式 大大减少和避免面对面预测可能带来的诸如附和权威意见 从众或主观意气等倾向 使专家充分发表个人意见 有匿名性 反馈性 趋同性三个显著的特点 定性预测法 特尔菲法 2020 4 20 51 1 准备阶段主要完成四方面工作 明确预测主题和预测目标 准备背景资料 选择专家 设计调查询问表选好专家是运用特尔菲法预测的关键 原则 广泛性 自愿性 人数适度 广泛性一般应采取 三三制 首先是选择本企业 本部门对预测问题有研究 了解市场的专家 约占1 3 其次是选择与本企业 本部门有业务联系 关系密切的行业专家 约占1 3 最后从社会上有影响的知名人士中选对市场和行业有研究的专家 约占1 3 2 轮番征询阶段主要通过反复地轮番征询专家的预测意见来实现的 分发 汇总 分发 汇总 结果处理阶段是把最后一轮的专家意见加以统计归纳处理 得出代表专家意见的预测值和离散程度 统计方法 中位数和上下四分位数法 算术平均统计处理法 主观概率统计处理法 定性预测法 特尔菲法 特尔菲法的预测程序 2020 4 20 52 市场调查预测法是在掌握第一手市场信息资料的基础上 经过分析和推算 对未来市场发展趋势做出预测的一类方法 它比其他定性预测的结果更为客观 适用性较强 主要有 购买意向调查法 展销调查法 预购测算等 定性预测法 市场调查预测法 例如 购买意向调查 在实际调查中 应首先向被调查者说明所要调查的商品的性能 特点 价格 市场上同类商品的性能 价格等情况 以便购买者能够准确地作出选择判断 其次请被调查者填写购买意向调查表 如表1所示 在设计时 可根据实际情况 把购买意向分的更细些 即概率描述层次更多 再次 把所有调查表的结果汇总 结果汇总表格式如表2所示 2020 4 20 53 表1购买意向调查表 表2购买意向调汇总查表 定性预测法 市场调查预测法 最后 按公式计算购买者所占比例的期望值 购买比例的期望值 若预测范围内的总人数 或户数 为N 则总购买量预测值为 E N 总购买量 2020 4 20 54 消费水平预测法是一种专门用于各类消费品预测的方法 主要是利用对消费水平和消费人数这两个基本量的直观分析判断 并辅之以简单推算来预测消费品需求量 根据消费特点不同 有三种不同形式 1 非耐用消费品的消费水平预测法 日用品 食品 燃料等 2 一般耐用消费品的消费水平预测法 锅 盆 热水瓶等低价 3 高档耐用消费品的消费水平预测法 彩电 高级音响 空调等 定性预测法 销费水平预测法 2020 4 20 55 市场预测方法 定量预测法 在 数据分析篇 中简要举例说明 2020 4 20 56 主要内容 市场调研篇 市场预测篇 数据分析篇 2020 4 20 57 利用EXCEL分析数据 2020 4 20 58 利用EXCEL分析数据 常用图和表 折线图 饼图 面积图 频数表和柱状图 散点图 时间序列数据透视图 常用简单的统计命令 AVERAGE VAR STDEV MODE MEDIAN SUM SUMIF SUMPRODUCT COUNT COUNTIF MAX MIN QUARTILE PERCENTILE 2020 4 20 59 利用EXCEL分析数据 折线图 折线图 显示随时间或类别而变化的趋势线 2020 4 20 60 利用EXCEL分析数据 折线图 折线图类型 2020 4 20 61 利用EXCEL分析数据 饼图 饼图 显示每一数值相对于总数值的大小 分离饼图强调单个数值的大小 2020 4 20 62 利用EXCEL分析数据 饼图 饼图类型 2020 4 20 63 利用EXCEL分析数据 面积图 面积图 显示每一数值所占大小随时间或类别而变化的趋势线 2020 4 20 64 利用EXCEL分析数据 面积图 面积图类型 2020 4 20 65 利用EXCEL分析数据 柱状图 柱状图 比较相交于类别轴上的数值大小 堆积柱状图 比较相交于类别轴上的每一数值相对于总数值的大小 2020 4 20 66 利用EXCEL分析数据 柱状图 柱状图类型 2020 4 20 67 利用EXCEL分析数据 条形图 条形图 也可用一种类似的方法显示数据 仅仅是将垂直方向换成水平方法而已 堆积条形图 可以在同一个条上连续地显示各种数据 而不像簇状条形图那样把条并列在一起显示数据 2020 4 20 68 利用EXCEL分析数据 频数分析和直方图 频数分布表指 在不同的类别里发生了多少次观测值 直方图通过图形的方式表达了同样信息 Shoesizespurchased 2020 4 20 69 利用EXCEL分析数据 散点图 散点图 比较成对的数值或数值的集中规律 2020 4 20 70 利用EXCEL分析数据 散点图 散点图类型 2020 4 20 71 利用EXCEL分析数据 利用散点图进行关系分析 我们经常关心两个变量之间的关系 一个非常有用的显示这个关系的方法是对每一个观测值都在图上作一个点 这个点的坐标代表了两个相关变量的值 结果产生的图就是散点图 通过检查散点的分布 我们可以查看两个变量之间有没有什么关系 如果有 是什么样的关系 2020 4 20 72 利用EXCEL分析数据 时间序列制图 时间序列图的本质是散点图 时间序列变量在纵轴 时间变量在横轴 同时为了分布的趋势更加清晰 这些点通常是通过线连接在一起 单店A 2020 4 20 73 利用EXCEL分析数据 时间序列制图 单店B 2020 4 20 74 利用EXCEL分析数据 数据透视图 数据透视表是一种具有图表格式的交互式数据汇总报表 是一个Excel功能很强大 而且易于使用的工具 这个工具提供了大量有用的信息 可以让我们可以从不同角度切割 就是可以把数据分成一些子集 数据透视表的创建与常规的MicrosoftExcel图表不同 在创建数据透视图报表后 您还可以通过拖动其字段和项目来查看不同层次的明细数据或重新组织图表的版式 2020 4 20 75 利用EXCEL分析数据 数据透视图 2020 4 20 76 第一步 选择数据范围 第三步 确定字段设置 第四步 选择报表格式 第五步 选择读取方式 第二步 确定所要创建表格的类型 利用EXCEL分析数据 创建数据透视图的步骤 演示 2020 4 20 77 利用EXCEL分析数据 创建数据透视图的优点 数据透视表的优点在于 如果想要改分析 可以仅仅将带有阴影的变量名拖出透视表 并用其他变量代替 你能轻易地在字段域中增加多个变量来创建不同的数据图 2020 4 20 78 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 常用简单的统计命令 AVERAGE VAR STDEV MODE MEDIAN SUM SUMIF SUMPRODUCT COUNT COUNTIF MAX MIN QUARTILE PERCENTILE 2020 4 20 79 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 常用简单的统计命令 SUM返回某一单元格区域中所有数字之和 语法SUM number1 number2 Number1 number2 为1到30个需要求和的参数 2020 4 20 80 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 2020 4 20 81 常用简单的统计命令 MAX返回一组值中的最大值 语法MAX number1 number2 Number1 number2 是要从中找出最大值的1到30个数字参数 MIN返回一组值中的最小值 语法MIN number1 number2 Number1 number2 是要从中找出最小值的1到30个数字参数 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 2020 4 20 82 常用简单的统计命令 QUARTILE返回数据集的四分位数 四分位数通常用于在销售额和测量数据中对总体进行分组 例如 可以使用函数QUARTILE求得总体中前25 的收入值 语法QUARTILE array quart Array为需要求得四分位数值的数组或数字型单元格区域 Quart决定返回哪一个四分位值 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 2020 4 20 83 常用简单的统计命令 PERCENTILE返回区域中数值的第K个百分点的值 可以使用此函数来建立接受阈值 例如 可以确定得分排名在第90个百分点之上的检测侯选人 PERCENTILE A1 A200 0 9 语法PERCENTILE array k Array为定义相对位置的数组或数据区域 K0到1之间的百分点值 包含0和1 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 2020 4 20 84 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 常用简单的统计命令 VAR计算基于给定样本的方差 公式 语法VAR number1 number2 Number1 number2 为对应于总体样本的1到30个参数 STDEV估算样本的标准偏差 标准偏差反映相对于平均值 mean 的离散程度 2020 4 20 85 常用简单的统计命令 MODE返回在某一数组或数据区域中出现频率最多的数值 同MEDIAN一样 MODE也是一个位置测量函数 语法MODE number1 number2 Number1 number2 是用于众数计算的1到30个参数 也可以使用单一数组 即对数组区域的引用 来代替由逗号分隔的参数 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 2020 4 20 86 常用简单的统计命令 SUMIF根据指定条件对若干单元格求和 语法SUMIF range criteria sum range Range为用于条件判断的单元格区域 Criteria为确定哪些单元格将被相加求和的条件 其形式可以为数字 表达式或文本 例如 条件可以表示为32 32 32 或 apples Sum range是需要求和的实际单元格 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 2020 4 20 87 常用简单的统计命令 SUMPRODUCT在给定的几组数组中 将数组间对应的元素相乘 并返回乘积之和 语法SUMPRODUCT array1 array2 array3 Array1 array2 array3 为2到30个数组 其相应元素需要进行相乘并求和 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 2020 4 20 88 常用简单的统计命令 COUNT返回包含数字以及包含参数列表中的数字的单元格的个数 利用函数COUNT可以计算单元格区域或数字数组中数字字段的输入项个数 语法COUNT value1 value2 Value1 value2 为包含或引用各种类型数据的参数 1到30个 但只有数字类型的数据才被计算 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 2020 4 20 89 利用EXCEL分析数据 常用的统计命令 熟能生巧 故事半古之人 功必倍之 惟此时为然 孟子 公孙丑上 2020 4 20 90 利用EXCEL分析数据 统计分析举例 计算均值 中位数 众数 方差 2020 4 20 91 利用EXCEL分析数据 统计分析举例 相关性分析 用于反映分析变量间的密切程度相关系数度量的是两个间隔尺度变量之间线性关联关系的程度 正的相关系数表示一个变量的较大值和另一个变量的较大值是联系在一起的 而负的相关系数则表示一个变量的较大值和另一个变量的较小值之间具有的关联关系 2020 4 20 92 利用EXCEL分析数据 统计分析举例 相关性分析举例 2020 4 20 93 用于运动的支出与用于文化的支出的关系 利用EXCEL分析数据 统计分析举例 相关性分析举例 2020 4 20 94 收入与用于文化的支出的关系 利用EXCEL分析数据 统计分析举例 相关性分析举例 2020 4 20 95 利用EXCEL分析数据 统计分析举例 相关性分析举例 相关系数与协方差 2020 4 20 96 MINITABSPSSEXCEL XLSTATSAS其他 数据分析的常用软件 2020 4 20 97 数据挖掘 2020 4 20 98 什么叫数据挖掘 DataMining 随着计算机技术的发展 各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营 这使得企业生成 收集 存贮和处理数据的能力大大提高 数据量与日俱增 企业数据实际上是企业的经验积累 当其积累到一定程度时 必然会反映出规律性的东西 对企业来 堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库 在这样的背景下 人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏 使其成为有用的知识 指导企业的技术决策和经营决策 使企业在竞争中立于不败之地 另一方面 近十余年来 计算机和信息技术也有了长足的进展 产生了许多新概念和新技术 如更高性能的计算机和操作系统 因特网 internet 数据仓库 datawarehouse 神经网络等等 在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下 数据挖掘技术或称KDD KnowledgeDiscoveryinDatabases 数据库知识发现 的概念和技术就应运而生了 2020 4 20 99 数据挖掘 DataMining 旨在从大量的 不完全的 有噪声的 模糊的 随机的数据中 提取隐含在其中的 人们事先不知道的 但又是潜在有用的信息和知识 还有很多和这一术语相近似的术语 如从数据库中发现知识 KDD 数据分析 数据融合 DataFusion 以及决策支持等 采用自动或半自动的手段 从大量数据中提取出可信 新颖 有效并能被人理解的信息的高级处理过程反映分析变量间的密切程度按企业既定业务目标 对大量的企业数据进行探索和分析 揭示隐藏的 未知的或验证已知的规律性 并进一步将其模型化的先进有效的方法数据挖掘能够帮助你选择正确瞄准潜在目标 向现有的客户提供额外的产品 识别那些准备离开的好客户 什么叫数据挖掘 DataMining 2020 4 20 100 数据挖掘的任务主要是关联分析 聚类分析 分类 预测 时序模式和偏差分析等 1 关联分析 associationanalysis 关联规则挖掘由RakeshApwal等人首先提出 两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联 数据关联是数据库中存在的一类重要的 可被发现的知识 关联分为简单关联 时序关联和因果关联 关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网 一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性 还不断引入兴趣度 相关性等参数 使得所挖掘的规则更符合需求 2 聚类分析 clustering 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别 同一类中的数据彼此相似 不同类中的数据相异 聚类分析可以建立宏观的概念 发现数据的分布模式 以及可能的数据属性之间的相互关系 3 分类 classification 分类就是找出一个类别的概念描述 它代表了这类数据的整体信息 即该类的内涵描述 并用这种描述来构造模型 一般用规则或决策树模式表示 分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则 分类可被用于规则描述和预测 4 预测 predication 预测是利用历史数据找出变化规律