京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
1.市场调研的基本步骤
市场调研是一种非常常用的信息获取渠道。调研的结果可以整理成分析项目的输入,甚至可以作为决策的依据。因此想 要做好市场调研,科学的流程是非常必要的。一般我们会通过提出问题、调查收集资料和分析预测问题三个步骤来进行。
第一步:提出问题
通常我们在面对一些重大决策,或者探索类的项目,特别是营销项目时,我们会启动市场调研。这个时候,我们可能提出的一些问题包括:
(1) 目前企业的现状是什么样子?
(2)市场现状是什么样子?
(3)消费者的需求是如何分布的?
(4)当前的客服环节存在什么问题?
(5)…………
当然,提出这些问题之后,大家需要注意一点。并不是所有的问题都是适合进行市场调研的。所以我们在提出了问题之后,需要结合问题 来思考以下两点:
第一,收集资料的范围是什么。进一步地说,我们的成本和时间是否允许。
第二,项目的研究要求。我们希望达到什么样的最终产出。 只有回答了这两个问题,我们才能够更好地确定问题,也才能从开始的阶段就保证市场调研的有效性。
第二步:调查收集资料
在确认了问题和调研目标之后,我们就要根据收集资料的范围来进行资料的搜集。一般传统的市场调研,主要通过线下问卷和访谈的形式 来进行收集。在收集资料的过程中,我们要:
(1)确定参与调研的人员和各自的参与形式;
(2)选择调研群体;
(3)分配时间和经费;
(4)制订具体的调研计划;
(5)展开调研。
对于调研收集的数据,为了保证准确和有效性,也需要进行一定的逻辑验证和清洗。在互联网时代,市场调研的方式变得更加多样化。问 卷可以采用线上触达的方式,这种方式不光可以降低成本,还可以做到更精准地投放到调研群体。另外,对于一些访谈的录音和文本,也 可以采用机器学习的方式进行自动化处理。
第三步:分析预测问题
在收集到足够的资料后,我们就要对这些信息进行分析,并用来帮助预测和决策。常见的市场调研分析方法,与统计学的方法也比较 类似。我们可以先对收集后的资料进行分类,区分数据和非数据信息。
对于数据信息,我们可以通过描述性统计、主成分分析、因子分析、回归分析、时间序列、逻辑回归、对应分析、多维尺度分析等方 法进行。
而对于非数据的信息,我们可以采用人工整理的方式,也可以通过自然语言处理NLP(Nature Language Processing)的技术进行 高效解读。
1.单选题
是市场调研问卷中最简单、易回答的问题,也是我们最容易进行录入和分析的问题。在设计单选题的时候,我们需要注意选项间的关系, 尽量做到不重不漏,避免答题者产生混淆和困扰。对于单选题的答案,我们可以用数字来进行表示。但是需要特别注意的是,这些数字 本身并不具备大小含义,只应该作为名义测量进行处理。 2.多项选择题
相比单选题而言,会复杂一些。可以是限定个数的多选题,也可以是由答题者自己决定数量的多选题。由于现在的研究趋势,通常是把 选项用数字化代替进行录入,因此在设计多项选择题的时候,应当更加谨慎。尽可能地用单选题替代。
在必须使用多项选择题的时候,选项的罗列要有一定的逻辑关系,避免无意义地增加选项,给后续的录入和分析造成麻烦。
对于收集回来的数据,我们需要进行编码和录入。编码录入,一般指的是,根据字段含义确定合适的数据类型,进行简化替代和录入的 过程。
通常,数据的编码类型有数值变量、字符变量、二分变量和分类变量。
开放式问题,我们在录入过程中都会根据答案内容来判断是作为字符变量还是数值变量进行录入。
比如年龄,可以直接作为数值变量, 而城市,则需要作为字符变量进行录入。 选择题,虽然选项可能对应的是一个具体的词语,但是我们仍然可以表示成数字的形式,方便录入和分析。而每个数字和选项词语的对 应关系,可以作为数据词典,单独保存,以备查证和分析过程中的解读。
录入的变量,如果只有两种取值的可能,我们可以叫做二分变量。而如果有多重取值的可能,我们可以叫做分类变量。字符变量,可以 根据具体情况转换为二分变量或者分类变量。比如取值为是或者否的字符变量,可以转换为二分变量。而取值为城市名称的字符变量, 也可以酌情转换为分类变量。但是如果字符变量的取值范围是不确定、开放式的,那么就不能进行转化和简化。所以编码通常应用于封 闭性问题,也就是答案范围确定的问题。
对于单选题,我们可以直接作为分类变量处理。而多选题,我们可以根据情况记录为分类变量,也可以把每个选项作为一个字段,存储为二分变量。
1.以问题 “平均每次通话时间(分)”,从方便数据处理的角度,下列方法最适宜的是?
A.需要编码为数值变量
B.需要编码为字符变量
C.需要编码为二分变量
D.需要编码为分类变量
答案:A 解析:平均每次通话时间是个连续变量,为方便后续处理,编码为数值型是最适宜的。
2.市场调查报告要发挥其应有的作用,除了必须说明一切必要的细节、能发挥参考作用外,还必须( )。
A. 能够证明调查研究结果的可信性
B. 详细说明调查的具体过程
C. 详细论证调查方法的科学性
D. 能够证明调查结论的可行性
答案:A 解析:信息的有效性是保证后期统计分析的重要前提。
更多考试介绍及备考福利请点击:CDA 认证考试中心官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14