第一，定性分析法
定性分析是調研工作中的一種探索性分析方法。定性分析方法是先要對問題進行定位，對問題進行深層次的認識和理解。這種方法一般只適用於專業人員，因為這種方法是要對調研的問題有深入的了解和較高的專業水平。
第二，定量分析法
定量分析首先要對問卷進行數量化，利用量化後的數據對資料進行分析。這里涉及到兩個方面：一是簡單的定量分析；二是復雜的定量分析。
1．簡單的定量分析是對調查問卷進行一些相對比較得單的數據分析，最常用的有百分比、頻數、平均數分析法。
2．復雜定量分析法
復雜定量分析是相對於簡單的定量分析而言的，由於在問卷中的變數較多，不是簡單的一個或兩個，而是多個，這時就需要用復雜的分析方法，復雜分析方法又分為多元分析和聚類分析。
多元分析是通過分析數據由表到里，由外到內的一種分析方法，通過變數之間的規律變化而從中找出一定的規律性。
聚類分析是根據一定的規則把應答者進行劃分成為相對類似的群組，然後把群組進行具體的分析。
無論採用哪種方法對問卷進行分析，我們首先需要掌握好問卷的信度問題，如查問卷的可信度低，那麼用哪一種方法進行分析都是徒勞的。
Ⅱ 調研分析數據的方法有哪些
調研分析數據的方法有多種，以下為具體方法：
1. 問卷調查法。這是一種常用的數據收集方法，通過設計問卷向受訪者提出問題，收集他們的意見、看法和相關信息。問卷調查可以線上進行，也可以線下進行，具有較高的靈活性和便利性。
2. 訪談法。通過面對面或電話訪談的形式，與被調查者進行深入交流，獲取更詳細的信息和觀點。訪談法可以針對特定問題或領域進行深入探討，獲取更專業的意見。
3. 數據分析軟體應用。使用數據分析軟體，如Excel、SPSS、SAS等，進行數據處理和分析。這些方法涉及數據整理、統計檢驗、數據挖掘等多種技術手段，有助於更准確地分析數據並得出結論。
4. 觀察法。通過觀察研究對象的行為、環境等，記錄相關數據。這種方法適用於對實際情況的直觀了解，如市場觀察、用戶行為觀察等。
5. 實驗法。通過實驗設計，控制變數，探究變數之間的關系。實驗法可以獲取較為精確的數據，但需要投入較多的資源和時間。
這些方法各有特點，適用於不同的調研場景和需求。在實際應用中，可以根據具體情況選擇合適的方法或結合多種方法進行綜合數據分析。在調研過程中需要注意數據的質量和真實性，確保分析結果的准確性。此外，還要對數據分析結果進行科學的解讀和判斷，避免誤導決策。對於重點內容和結論，可以通過加粗等方式進行突出顯示，以便更好地理解和應用分析結果。
Ⅲ 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 調研報告數據分析方法有哪些
1、簡單趨勢
通過實時訪問趨勢了解供應商及時交貨情況。如產品類型，供應商區域(交通因子)，采購額，采購額對供應商佔比。
2、多維分解
根據分析需要，從多維度對指標進行分解。例如產品采購金額、供應商規模(需量化)、產品復雜程度等等維度。
3、轉化漏斗
按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。常見的轉化情境有不同供應商及時交貨率趨勢等。
4、用戶分群
在精細化分析中，常常需要對有某個特定行為的供應商群組進行分析和比對;數據分析需要將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。
5、細查路徑
數據分析可以觀察供應商的行為軌跡，探索供應商與本公司的交互過程;進而從中發現問題、激發靈感亦或驗證假設。
6、留存分析
留存分析是探索用戶行為與回訪之間的關聯。一般我們講的留存率，是指“新新供應商”在一段時間內“重復行為”的比例。通過分析不同供應商群組的留存差異、使用過不同功能供應商的留存差異來找到供應鏈的優化點。