調研數據分析方法

Ⅰ 市場調研和數據分析的方式和方法

市場調研和數據分析的方式和方法

我們在做市場調研前，必須有一個自己的調研思路：我們要調研的對象，需要收集的數據，需要達到的效果等。只有有了明確的目標，才能獲得更加有效的數據。 1、通過調研了解市場需求、確定目標用戶、確定產品核心，為了更好的制訂MRD； 2、為領導在會議上PK提供論據； 3、提高產品的銷售決策質量、解決存在於產品銷售中的問題或尋找機會等而系統地、客觀地識別、收集、分析和傳播營銷信息，及時掌握一手資源； 4、驗證我們定的目標客戶是不是我們想要的，目標用戶想要什麼樣的產品或服務； 5、了解我們能不能滿足目標用戶的需求並且樂於滿足目標用戶的需求； 6、找准產品機會缺口，然後衡量各種因素，制定產品戰略線路； 7、調研到最後，目標越明確，需求確明確，也就會覺得，產品越難做，難以打開市場等； 8、對於全新的產品，調研前PM必須先自己有一個思路，然後通過調研去驗證自己的想法的可行性。 二、市場調研的方式方法有哪些？怎樣確定調研的維度？ 1、問卷調查、用戶AB測試、焦點訪談、田野調研、用戶訪談、用戶日誌、入戶觀察、網上有獎調查； 2、做人物角色分析：設置用戶場景、用戶角色進行模擬分析； 3、情況推測分析； 4、調研的維度主要從戰略層、范圍層、結構層、框架層、視覺層來展開（不同的產品從不同的層次來確定調研的維度） 三、如何整理市場調研的數據？ 對收集到的調研數據，我們需要整理出那些有效的數據，對於無效數據果斷丟棄。對有效數據進行細致的處理、分析。 通過市場調研，我們收集了不少的數據，這些數據都是用戶最直接的對產品的某種需求的體現。作為產品經理，我們視這些數據為寶貝，我們需要將這些數據進行整理，讓他們變為珍寶。那我們該如何整理呢？ 1、將規范的數據按照維度整理、錄入，然後進行建模；不規范的數據的話就必須得自己先通過一些定性的處理，讓它變得規范，然後再用工具進行分析； 2、封閉性的問題，設置選項歸類即可。開放性的問題，建議還是先錄下來，然後再頭腦風暴整理出有用的東西； 3定性的，焦點訪談和深訪，都可以錄音，在事後可以形成訪談記錄；焦點訪談的過程中，可以以卡片的形式或者其他的形式讓用戶做選擇題，可以獲取少量的有數據性的東西，其他的更多的是觀點、方向性的，這個需要在整理訪談記錄的時候根據問題來歸納整理； 4、深度訪談的數據整理，我們以前會做頭腦風暴，建立很多個用戶模型，強行量化這些數據。這個方法比較有效，特別在做人群研究的時候。 四、如何書寫市場調研報告？ 對整理後的數據，我們最終需要形成書面的市場調研文檔報告，以最直觀的方式呈現給我們的BOSS，從而獲得老闆對產品的支持。 1、對市場調研的數據分析後進行的說明總結，用圖表或圖形的形式最直觀呈現； 2、分析用戶當前現狀，用戶對產品的需求點；

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Ⅱ 常用的8種數據分析方法

常用的8種數據分析方法如下：

1、邏輯樹分析方法。通過邏輯樹分析方法，可以把一個復雜的問題變成容易處理的子問題。應用場景：年度計劃，拆解成技能學習、讀書、健身、旅行等這些子問題

2、PEST分析方法—行業分析。PEST分析方法是對公司發展宏觀環境的分析，所以經常用於行業分析。通常是從政策、經濟、社會和技術這四個方面來分析的。應用場答瞎虧景：職業規劃、行業分析、產品報告。

3、多維度拆解分析方法。光看整體結果時，神橡看不到內部實際的差異，所以將復雜的問題拆解成簡單問題，指標構成來拆解從、業務流程來拆解。應用場景： 考察公眾號、網路、頭條哪個渠道用戶來源多。

4、比分析方法—通過兩個對比得出最優結果。想要進行對比分析，首先要弄清楚兩個問題：和誰比，如清神何比較。

這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

例如，設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。

Ⅲ 數據分析的分析方法有哪些

數據分析的分析方法有：

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動製表和用程序自動生成，其中用程序製表是通過相應的軟體，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟體進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。

圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。

(3)調研數據分析方法擴展閱讀：

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

Ⅳ 調研報告大數據分析怎麼做

1、明確思路

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。

2、收集數據

收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據。

3、處理數據

處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。

4、分析數據

分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟體的操作。而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。

5、展現數據

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形。

6、撰寫報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最後，好的分析報告一定要有建議或解決方案。

Ⅳ 數據分析的方法

數據分析通常包括以下幾個步驟：

• 數據收集：獲取需要分析的數據，可以是從各種數據源收集數據或者自己採集數據。

• 數據清洗：對數據進行清理和整理，包括去除重復數據、缺失數據、異常數據、格式轉換等操作，使數據能夠被更好地分析和利用。

• 數據探索：對數據進行可視化展示和統計分析，探索數據的分布、特徵、關系和趨勢等。

• 數據建模：根據數據分析的結果，利用統計學方法或機器學習演算法構建模型，用於預測和分析未來的數據情況。

• 數據解釋：將數據分析的結果進行解釋和應用，為決策提供支持和參考。

而對於更具體的數據分析方法，我將依次列舉：

• 描述性統計：用於描述數據的分布、中心位置、離散程度和對稱性等特徵。常用的描述性統計方法包括均值、中位數、標准差、偏度、峰度等。

• 假設檢驗：用於檢驗某個假鏈旦設是否成立，例如檢驗兩組數據之間的差異是否顯著。常用的假設檢驗方法包括t檢驗、ANOVA分析、卡方檢驗等。

• 相關分析：用於分析兩個或多個變數之間的關系。常用的相關分析方法包括皮爾遜相關系數、斯皮爾曼相關系數、卡方檢驗等。

• 回歸分析：用於研究一個或多個自變數與一個因變數之間的關系。常用的回歸分析方法包括線性回歸、邏輯回歸、多元回歸等。

• 聚類分析：用於將數據集中的樣本劃分為若干個互不重疊的子集，每個子集內部的樣本相似度較高，不同子集之間的樣本相似度較低。常用的聚類分析方法包括K均值聚類、層次聚類等。

• 分類分析：用於根據已知樣本的特徵，對未知樣本進行分類。常用的分類分析方法包括決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等。

• 時間序列分析：用於研究時間序列數據的規律和趨勢，常用於經濟、金融和股市等領域。常用的時間序列分析方法包括ARIMA模型、指數平滑模型、神經網路模型等。

以上是常見的數據分析方法

Ⅵ 問卷調查數據分析方法有哪些

1、描述性統計分析

包括樣本基本資料的描述，作各變數的次數分配及百分比分析，以了解樣本的分布情況。

2、Cronbach』a信度系數分析

信度是指測驗結果的一致性、穩定性及可靠性，一般多以內部一致性來加以表示該測驗信度的高低。信度系數愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩定與可靠。

3、探索性因素分析和驗訌性因素分析

用以測試各構面衡量題項的聚合效度與區別效度。

4、結構方程模型分析

可同時處理多個因變數，容許自變數和因變數含測量誤差，可同時估計因子結構和因子關系。

問卷調查的種類

問卷調查根據載體的不同，可分為紙質問卷調查和網路問卷調查。

紙質問卷調查就是傳統的問卷調查，調查公司通過雇傭工人來分發這些紙質問卷，以回收答卷。這種形式的問卷存在一些缺點，分析與統計結果比較麻煩，成本比較高。

網路問卷調查，就是用戶依靠一些在線調查問卷網站，這些網站提供設計問卷，發放問卷，分析結果等一系列服務。這種方式的優點是無地域限制，成本相對低廉，缺點是答卷質量無法保證。

問卷調查，按照問卷填答者的不同，可分為自填式問卷調查和代填式問卷調查。

自填式問卷調查，按照問卷傳遞方式的不同，可分為報刊問卷調查、郵政問卷調查和送發問卷調查；代填式問卷調查，按照與被調查者交談方式的不同，可分為訪問問卷調查和電話問卷調查。