市场调查数据分析模型

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1、市场调查数据分析模型 市场调查数据分析模型 一般的方法论： 一般的方法论： 市场调查一般有明确的目的， 因此市场调查数据分析模型的建立也离不开对 调查目标明确。在明确调查目标的情况下要进行一次完整的数据分析，首先要明 确数据分析思路，确保数据分析结构体系化，如从那几个方面开展数据分析，各 方面都包含什么内容或指标。 给出分析工作的宏观框架， 根据框架中包含的内容， 再运用具体的分析方法进行分析，同时确保分析结果的有效性和正确性。 一.数据分析人员的要求 一.数据分析人员的要求 1.理论要求及对数字的敏感性，包括统计知识、市场研究、模型原理等。 2.工具使用，包括挖掘工具、数据库、常用办公软件（

2、excel、PPT、word、 脑图）等。 3.业务理解能力和对商业的敏感性。对商业及产品要有深刻的理解，因为数 据分析的出发点就是要解决商业的问题，只有理解了商业问题，才能转换成数据 分析的问题，从而满足部门的要求。 4.汇报和图表展现能力。 二.数据分析行业的分布 二.数据分析行业的分布 从行业的角度来看： 1.互联网行业是数据分析应用最广的行业，其中的电商企业，更是目前最火 的，而且企业也更重视数据分析的价值，是数据分析应用最多平台。 2.其次是咨询公司 （比如专门的数据挖掘公司 Teradata、 尼尔森等市场研究 公司） ， 他们需要数据分析人才， 而且相对来说， 数据分析在咨询公司

3、应用更快， 也会更全面。 3.再次是金融行业， 比如银行和证券等行业， 该行业对数据分析的依赖需求， 越来越大。 4.最后是电信行业（中国移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严 峻的竞争下，也越来越重视数据分析。 三.数据分析的一般步骤 三.数据分析的一般步骤 数据分析有四个步骤（这有别于数据挖掘流程：商业理解、数据理解、数据 准备、模型搭建、模型评估、模型部署），是从更宏观地展示数据分析的过程： 获取数据、处理数据、分析数据、呈现数据。获取数据、处理数据、分析数据、呈现数据。 1 1.获取数据获取数据：数据分析的对象是数据，数据从哪来？数据本身的准确性从根 本上影响着分析结果的有效性，

4、所以确保有效、靠谱的数据来源至关重要。一般 来说数据来源无非以下三种： a.自有数据分析系统公司自有的数据是最源质化的数据，也是最可靠、 最全面的。一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准。 b.定量/定性调研没有全面的数据咋办？或者说想要分析的数据无法统 计？那么，拿起电话、走上街头、发放问卷都不失为一种可行的办法。 c.专业调研机构知名调研机构， 比如： 艾瑞咨询、 百度统计、 易观智库、 199IT-互联网数据中心。一般而言，权威结构统计调研的数据还是具有极强的参 考性的，但也不能完全免于主观因素。 2.处理数据2.处理数据 一个数据分析任务，通常数据处理时间占 70%以上。 处理数据

5、的方式： a.集成开发数据分析系统将所需的数据指标以技术手段直接设计成产 品功能，可以定期定量地直接生成导出 BI 报表。 b.手动数据加工面对元数据而不是现成的结论性数据， 分析人员只能亲 自操刀借助 EXCEL 各种函数。面对海量数据，心态很重要！ c.委托分析机构有钱可以请人分析。 使用先进的工具有利于提升效率，所以尽量学习最新最有效的处理工具，以 下介绍的是最传统的，但却很有效率的工具： Excel：日常在做通报、报告和抽样分析中经常用到，其图表功能很强大， 处理 10 万级别的数据很轻松。 UltraEdit：文本工具，比 TXT 工具好用，打开和运行速度都比较快。 ACCESS：桌

6、面数据库，主要是用于日常的抽样分析（做全量统计分析， 消耗资源和时间较多， 通常分析人员会随机抽取部分数据进行分析） ， 使用 SQL 语言，处理 100 万级别的数据很快捷。 Orcle、SQL sever：处理千万级别的数据需要用到这两类数据库。 分析软件主要推荐： SPSS 系列：老牌的统计分析软件，SPSS Statistics（偏统计功能、市场研 究）、SPSS Modeler（偏数据挖掘）,不用编程，易学。 SAS：老牌经典挖掘软件，需要编程。 R：开源软件，新流行，对非结构化数据处理效率上更高，需编程。 随着文本挖掘技术进一步发展，对非结构化数据的分析需求也越来越大，需 要进一步

7、关注文本挖掘工具的使用。 3.分析数据3.分析数据 分析数据， 需要用到各类的模型， 包括关联规则、 聚类、 分类、 预测模型等， 其中一个最重要的思想是对比，任何的数据需要在参照系下进行对比，结论才有 意义。 分析方法：有效的数据分析方法能够深度挖掘数据的价值，精益数据分析中 大致介绍以下三种分析方法。 a.市场细分（Segmentation）市场细分就是一群拥有某种共同特征的划 为一个样本，市场细分不仅可以应用于互联网产品，对任何行业、任何形式的产 品都具有积极的参考意义。 b.同期群分析（Coghort Analysis）比较相似群体随时间的变化，同期 群分析给我们提供了一个全新的视角。

8、 能够观察处于生命周期不同阶段用户的行 为模式，而非忽略用户的行为的过程性。 c.多变量测试（Multivariate Testing）同时对多个因素进行分析，用统 计学的方法剥离出单个影响要与结果中的某一项指标提升的关联性。 同时改动产 品的多个方面，看哪个与结果的相关性最大。 推荐的书籍： 1.数据挖掘与数据化运营实战，思路、方法、技巧与应用，卢辉著，机 械出版社。这本书是近年国内写得最好的，务必把它当作圣经一样来读。 2.谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）和谁说菜鸟不会数据分析（工具 篇），张文霖等编著。属于入门级的书，适合初学者。 3.统计学第五版，贾俊平等编著，中国人民大学出版社。比较好

9、的一本 统计学的书。 4.数据挖掘导论完整版，美Pang-Ning Tan 等著，范明等翻译，人民 邮电出版社。 5.数据挖掘概念与技术,Jiawei Han 等著，范明等翻译，机械工业出版 社。这本书相对难一些。 6.市场研究定量分析方法与应用，简明等编著，中国人民大学出版社。 7. 问卷统计分析实务-SPSS 操作与应用 ， 吴明隆著， 重庆大学出版社。 在市场调查领域比较出名的一本书，对问卷调查数据分析讲解比较详细。 4.呈现数据4.呈现数据 该部分需要把数据结果进行有效的呈现和演讲汇报，需要用到金字塔原理、 图表及 PPT、word 的呈现，培养良好的演讲能力。 推荐书籍： 1.说服力

10、让你的 PPT 会说话，张志等编著，人民邮电出版社。 2.别告诉我你懂 ppt加强版，李治著，北京大学出版社。 3.用图表说话，基恩。泽拉兹尼著，马晓路等翻译，清华大学出版社。 四.数据建模的考虑因素 四.数据建模的考虑因素 明白了数据分析动机， 究竟什么样的数据指标才能达到期望的效果呢？那么 首先必须解决数据指标的定义，搭建数据指标模型大致要考虑以下三大要素： a.综合考虑商业模式与业务场景 b.聚焦数据指标背后的最初动机 c.多维度考虑数据可行、简约、易比对 数据指标模型一般有以下途径设计： a.对现有指标进行优化性改造， 数据指标之间合理交叉或许会带来意想不到 的惊喜； b.不同行业交叉

11、借鉴其他行业制定的数据指标； 数据分析目标的调整，必然伴随数据指标的变动。尊重事实、实事求是，了 解数据指标的调整的意义及可能给产品带来的后续影响。 五.常用的数据分析模型五.常用的数据分析模型 1.PEST 分析模型分析模型 政治环境：政治环境： 包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。不同 的政治环境对行业发展有不同的影响。 关键指标关键指标 政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数 量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。 经济环境：经济环境： 宏观和微观两个方面。 宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指

12、标反 应国民经济发展水平和发展速度。 微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等 因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。 关键指标关键指标 GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价 格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。 社会环境：社会环境： 包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、 审美观点、价值观等。文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁 止或抵制某些活动的进行， 价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的 认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。

13、关键指标关键指标 人口规模、 性别比例、 年龄结构、 出生率、 死亡率、 种族结构、 妇女生育率、 生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。 技术环境：技术环境： 企业所处领域直接相关的技术手段发展变化， 国家队科技开发的投资和支持 重点，该领域技术发展动态和研究开发费用总额，技术转移和技术商品化速度， 专利及其保护情况。 关键指标关键指标 新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技 术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护 情况。 2.5W2H 模型2.5W2H 模型 5W2H 分析法主要针对 5 个 W 以及 2 个

14、 H 提出的 7 个关键词进行数据指标 的选取，根据选取的数据进行分析 5W2H 分析法主要针对 5 个 W 以及 2 个 H 提出的 7 个关键词进行数据指标的选 取，根据选取的数据进行分析 3.逻辑树分析模型3.逻辑树分析模型 将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当作树干，考虑这个问题和哪些问题有关，将相关的问题作 为树枝加入到树干，一次类推，就会将问题扩展成一个问题树。 逻辑树能保证解决问题的过程完整性，将工作细化成便于操作的具体任务， 确定各部分优先顺序，明确责任到个人。 逻辑树分析法三原则： 要素化：把相同问题总结归纳成要素 框架化：将各个要素组

15、成框架，遵守不重不漏原则 关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立 4.4P 营销理论模型4.4P 营销理论模型 产品：产品： 能提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西， 包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。 价格：价格： 购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响价 格的主要因素有需求、成本和竞争。 渠道：渠道： 产品从生产企业流转到用户手上全过程所经历的各个环节。 促销：促销： 企业通过销售行为的改变来激励用户消费， 以短期的行为促进消费的 增长，吸引其他品牌用户或导致提钱消费来促进销售增长。 5.用户行为模型（互联网产品）5.

16、用户行为模型（互联网产品） 用户行为指用户为获取、 使用产品或服务才去的各种行动， 首先要认知熟悉， 然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为产品或服务的忠实用户。 行为轨迹：认知-熟悉-试用-使用-忠诚 6其他分析模型 6其他分析模型 a.行为事件分析 .行为事件分析 行为事件分析法来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响 程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详 情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为 事件背后的原因、交互影响等。在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师 根据实际工作情况而关注不同的事件指标。 如最近三个月来自哪个渠道的用户注 册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京 发生过购买行为的独立用户数，