【正文】 勢，那么接近于 0，如果具有完全的上揚和下降趨勢， 那么接近 1。 R2值越大，說明回歸方程的可信度越高！ R2=回歸方程解釋的平方和 /總平方和 =SSr/SSt ? 檢驗 R2的顯著性： p是方程中自變量的個數(shù)， n是樣本規(guī)模，分子自由度 p，分母自由度 np1，通過 f值表查找臨界值。 如果 f大于臨界值，我們拒絕認為 R2的值并非顯著不為 0的原假設(shè)。 回歸系數(shù)的顯著性檢驗： H0： bi=0 ； H1： bi≠0；構(gòu)造并計算統(tǒng)計量 T統(tǒng)計量的自由度為 np1,因此 ,比較 t與臨界值（雙尾）， t+臨界值， 或者 t臨界值，就做出拒絕原假設(shè)的決定。 70 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 運用回歸分析時需要注意的問題 ? 與線性分析得情形類似，回歸分析只適用于分析自變量和因變量之間的線性關(guān)系； ? 一個具有顯著 R2值的回歸方程并不能表明自變量和因變量之間具有的因果關(guān)系； ? 當(dāng)預(yù)測所需要的自變量的值超過了構(gòu)建方程時所適用的取值范圍時，回歸方程不太可能得到令人信服的因變量預(yù)測值； ? 建立一個數(shù)據(jù)相對較少的樣本上的回歸方程也可能是不精確的； ? 自變量和因變量數(shù)據(jù)的取值范圍將會影響回歸方程的有效性； 71 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 多元回歸方程 ? 在許多實際問題中，還會遇到一個隨機變量與多個變量的相關(guān)關(guān)系問題，需要用 多元 回歸分析的方法來解決 72 0 1 1 2 2 kky x x x? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?169。 BEXCEL 2023 All rights reserved ? 相依分析：一個變量作為因變量，其他變量作為自變量； 前三種 ? 互依分析：不指定因變量和自變量，只研究變量之間的關(guān)系模式 — 后四種 多變量分析方法 分析方法類型 輸入數(shù)據(jù)格式 主要目的 回歸分析 自變量、因變量都可度量 自變量多大程度解釋了因變量的變動，同時在給定自變量值時預(yù)測因變量值 方差分析 自變量、因變量都可度量 驗證不同的自變量水平是否會影響因變量產(chǎn)生的顯著影響 判別分析 因變量可度量，自變量不可度量 自變量組間差異是否顯著，判斷哪些自變量對組間差異貢獻大，評估分類的準(zhǔn)確度，根據(jù)自變量值將樣本歸類 因子分析 可度量 以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮減成少數(shù)幾個因子，將使因子具有一定的命名解釋性 聚類分析 可度量 將數(shù)據(jù)依據(jù)諸多特征，按照性質(zhì)親疏程度在沒有先驗知識下自動分類，產(chǎn)生多個分類結(jié)果，分類的內(nèi)部個體具有相似性，不能分類的差異大 多維標(biāo)度分析 不可度量 相似性排序 研究對象感知和偏好，確認消費者對不同品牌感知維度的數(shù)目與性質(zhì)，現(xiàn)有品牌在這些維度的定位，消費者的理想品牌在這些維度的定位 聯(lián)合分析 不可度量 偏好排序?qū)傩运? 確認消費者選擇不同屬性的相對重要性，估計不同屬性品牌的市場份額，確定最受歡迎的屬性構(gòu)成，根據(jù)不同屬性水平偏好的相似性進行市場細分 73 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 方差分析 ? 方差分析（ ANOVA,analysis of variance）和回歸分析有著密切的聯(lián)系，因為方差分析也是檢驗因變量和自變量的關(guān)系。然而，方差分析和回歸分析存在一個基本的不同：回歸分析中，因變量和自變量都是可以度量的（區(qū)間或比例），而在方差分析中只有因變量是可以度量的，自變量是類別變量和順序變量； ? 因子方差分析是用于分析一個以上類別數(shù)據(jù)的自變量對可度量因變量的影響； 74 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 辨別分析 ? 辨別分析（ discriminal analysis）是根據(jù)事先確定的因變量類別（例如產(chǎn)品的主要用戶、普通用戶或是非用戶，自有房屋或租賃電視觀眾或非電視觀眾找出相應(yīng)處理組的區(qū)別性特性。在辨別分析中，因變量為類別數(shù)據(jù)，有多少類別就有多少類別處理組；自變量通常為可度量數(shù)據(jù)。 ? 辨別分析的目的如下：建立能夠最大限度地區(qū)分因變量類別的判別函數(shù)；考察自變量的組間差異是否顯著；判斷哪些自變量對組間差異貢獻最大；評估分類的準(zhǔn)確程度；根據(jù)自變量的值將樣本歸類。 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 因子分析 ? 因子分析是研究如何以最少的信息丟失將眾多原有變量濃縮成少數(shù)幾個代表變量間關(guān)系的因子，并使因子具有一定的命名解釋性。通常是從考察原始變量中矩陣配對的相關(guān)關(guān)系入手，然后再將這些變量組合為少數(shù)幾個能夠最大限度代表相關(guān)變量的因子。 ? 應(yīng)用： 首先，我們可以用它來開發(fā)簡單但全面的多項目量表。 第二，是在在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上解釋截然不同的維度的性質(zhì)，從而提供管理建議 —— 為 細分市場和營銷組合策略提供參考。 第三，因子分析把大量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有限數(shù)量的不相關(guān)因素的一組因子得分，這種功能 使該項技術(shù)可以與其他分析過程了聯(lián)合使用，比如多元回歸分析和判別分析。 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 聚類分析 ? 聚類分析是將對象（消費者、市場區(qū)域或產(chǎn)品）劃分為不同的群體，群體內(nèi)成員間在諸多方面表現(xiàn)出相似性。聚類分析對于旨在區(qū)分出不同的消費群體的市場細分非常有用。這一技術(shù)可以根據(jù)對一系列變量的賦值找出對象的自然群體，而不必將其中的任何一個設(shè)定為因變量。 ? 企業(yè)進行市場細分的一種方法是對收集到的數(shù)據(jù)進行聚類分析。 ? 盡管聚類分析和判別分析都是將很多研究對象分割成不同的群體，使各組包含的研究對象彼此相似，但這兩種方法是不同的。在判別分析中，研究者研究各個組是基于一個獨立的因變量，然后根據(jù)一組自變量的作用來有效地區(qū)分不同的組群。在聚合分析中，各個組沒有作事前的詳盡分析，相反，這種技術(shù)生成出各個組是基于研究對熊在很多變量上的相似性。 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 多維標(biāo)度分析 ? 聚類分析是根據(jù)預(yù)設(shè)的維度上數(shù)據(jù)間的相似性進行對象分組，多維標(biāo)度分析則在一定程度上是相反的過程，它是找出消費者評估中所表現(xiàn)出的關(guān)鍵維度，根據(jù)給定數(shù)據(jù)集中的消費者對產(chǎn)品或品牌的偏好得出相似和偏好的判斷。這種方法在營銷中最常用于找出競爭性品牌、商店等在消費者心目中的相對定位。描述感受相似性或偏好的數(shù)據(jù)不一定是可度量的（例如可以是排名），也可以是度量的（例如更確切的排名） 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 聯(lián)合分析 ? 聯(lián)合分析用于估計不同特性對消費者的相對重要性，以及不同特性水平給消費者帶來的效用。 ? 聯(lián)合分析的第一步是通過結(jié)合選擇特征的不同水平構(gòu)造幾個描述性的形式或者假定的促進因素。 ? 聯(lián)合分析的結(jié)果是相對于每個特征的一組效用值，對任一特性的某一水平，效用值越高，消費者對包含那一水平的描述性形式的偏好越大。 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 市場籃分析 數(shù)據(jù)挖掘是一個分析過程，用于收集數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)一個固定的模式或變量間的系統(tǒng)關(guān) 系。常用的軟件有 statistica數(shù)據(jù)挖掘者、 spss clementine、 sas、 insightful miner。常用 的分析方法有：市場籃分析、分類模型、評分模型和 rfm分析、預(yù)測等 。為了處理龐大的 數(shù)據(jù)，新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正在發(fā)展，例如文本和語音挖掘、視頻挖掘等； ? 市場籃分析是通過檢查消費者的購物推車來確定哪些商品最經(jīng)常被同時購買。市場藍分析是運用一種運算方法來分析長長的購物清單，進而確定哪些商品最經(jīng)常被同時購買。 ? 假設(shè)一家商店發(fā)現(xiàn)一個受歡迎的玩具 65%的時候是隨著糖果一起銷售的。這個發(fā)現(xiàn)的潛在市場暗示是： 在商店里保持玩具和糖果彼此鄰近。 把糖果和玩具綁在一起。 把玩具和糖果以及另外一件滯銷的商品綁在一起（以促進滯銷商品銷售）。 提高一種商品的價格，同時降低另一種商品的價格。 保持玩具和糖果位于商店的兩端，以確保消費者經(jīng)過盡可能多的商品區(qū)收集玩具和糖果。 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 市場籃分析 ? 高級市場藍分析 舉例來說，可以通過如下問題的研究得到消費者購買行為的更深入了解： 消費者多久購物一次？ 消費者購物花費的費用是多少？ 消費者多久購買一次特定商品？ 在一次購物中，消費者會購買多大數(shù)量的特定商品？ 消費者會購買什么類型的產(chǎn)品，是競爭型的，還是互補型的？ 消費者在哪些商品部門購物？ 頻繁購物的消費者與那些偶爾的買家相比，在購買者人口統(tǒng)計特征和購買模式方面有何 不同？ 特定商品的非購買者與購買者相比，在人口統(tǒng)計特征及購買模式方面有何不同？ 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 分類模型 ? 決策樹是目前最流行的分類算法之一，廣泛應(yīng)用與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之中。其他有效的算法還包括自動交互檢測、回歸樹、答案樹、分類樹以及分類與回歸樹（簡稱CART）。 ? 決策樹分析技術(shù)的基本思路，是根據(jù)指定的類別因變量（例如購買或者不購買某種產(chǎn)品）將包含在同一個數(shù)據(jù)集里的個體進行分門別類。其中，解釋變量同樣也是類別化的，并可能包含如下信息： 人口統(tǒng)計特征（年齡組別、性別、職業(yè)） 態(tài)度（對各種描述是同意還是反對） 過去的行為（買過或者沒買過其他的產(chǎn)品） 節(jié)點 1： 使用者比例 =% N=150 節(jié)點 2： 收入水平 =低使用者比例 =0%， N=50 節(jié)點 3： 收入水平 =高使用者比例 =50%， N=150 節(jié)點 4： 教育水平 =無學(xué)歷者比例 =%， N=60 節(jié)點 5： 教育水平 =大學(xué)學(xué)歷比例 =100%， N=40 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 評分模型和 RFM分析 ? 最常用的評分方法 —— 近因、頻率和貨幣價值分析法（ recency, frequency ad moary value analysis，簡稱 RFM分析法），該方法在 25年來持續(xù)改善了營銷活動的回應(yīng)率。它的基礎(chǔ)是以下三個簡單概念： 最近購買產(chǎn)品的顧客要比那些有一陣子都沒購買產(chǎn)品的顧客更可能再次購買。 頻繁購買產(chǎn)品的顧客要比那些僅購買過一次的顧客更有可能再次購買。 總是花費大量金錢購物的顧客更有可能再次購買。在消費方面最大方的客戶傾向于變得更加大方，即最有價值的客戶將傾向于變得更有價值。 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 預(yù)測模型 ? 邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最常用的預(yù)報或者預(yù)測模型。 ? 邏輯回歸（ logistic regression ）是普通回歸的一種變異，它用于被解釋變量（即因變量、反應(yīng)變量）是二分法，即以 0或者 1為其編碼值的情況，以描述結(jié)果事件是發(fā)生還是不發(fā)生。例如，在新產(chǎn)品的研究中，客戶購買或者不購買產(chǎn)品；在一份銀行貸款的研究中，借款人可能會及時還款或者不還款從而變?yōu)榍房钊恕? 第一部分 市場調(diào)研基礎(chǔ) 第二部分 數(shù)據(jù)收集：類型和方法 第三部分 數(shù)據(jù)收集：測量手段與抽樣 第四部分 數(shù)據(jù)分析 第五部分 與調(diào)研用戶溝通 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 書面報告的組成部分 ? 報告函：將調(diào)研報告介紹給讀者。采取商業(yè)信函的格式，并包括調(diào)研報告的要點描 ? 述，或者將執(zhí)行概要合并呈送。 ? 標(biāo)題頁：調(diào)研主題、調(diào)研作者及所屬單位、調(diào)研日期、客戶單位等 ? 目錄：不包含主題，稱為“內(nèi)容目錄”，有的需要“表格目錄和圖目錄” ? 執(zhí)行概要：概述宗旨、方法論、重要發(fā)現(xiàn)和關(guān)鍵結(jié)論和建議 ? 報告主體： 宗旨：定義調(diào)研問題、列出調(diào)研目的，甚至是調(diào)研的理由和目前問題的相關(guān)性 方法論：調(diào)研方式（探索、結(jié)論）？為什么這樣選擇？數(shù)據(jù)收集方式？二手資料來源？ 原始數(shù)據(jù)收集方式？調(diào)研對象？樣本定義？執(zhí)行日期？統(tǒng)計技術(shù)？ 發(fā)現(xiàn)：討論從分析中得到的結(jié)論。將調(diào)研結(jié)果按照調(diào)研目進行分組，與概要的精簡不同 ，需要提供完整的表格和所有的觀點 結(jié)論 :回顧調(diào)研活動、總結(jié)并得到推論，以及營銷建議 限制：謹(jǐn)慎性原則。說明可能產(chǎn)生的影響、事先未預(yù)計和不可避免的事情 ? 附錄：文獻清單、引用數(shù)據(jù)來源、問卷、原始數(shù)據(jù)表、公式等 86 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 準(zhǔn)備有效的書面報告 ? 主要特征： simple 簡短 有趣 邏輯性 準(zhǔn)確 明了 無誤 87 169。 BEXCEL 2023 All rights reserved 圖形說明 ? 扇形圖：一個圓劃分為符合數(shù)量比例的幾部分。完美顯示數(shù)據(jù)的組成部分 ? 線條圖：也稱折線圖。兩維圖形，顯示一個或多個項目在不同時段的演變。橫坐標(biāo) 為時間、縱坐標(biāo)為項目值