數據調研怎麼做方法有哪些

㈠ 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。

㈡ 調研方法有哪些

1、實地觀察法

調查者在實地通過觀察獲得直接的、生動的感性認識和真實可靠的第一手資料。但因該法所觀察到的往往是事物的表面現象或外部聯系，帶有一定的偶然性，且受調查者主觀因素影響較大。

因此，不能進行大樣本觀察，需結合其他調查方法共同使用。通常適用於對那些不能夠、不需要或不願意進行語言交流的情況進行調查。

2、訪談調查法

該法是比實地觀察法更深一層次的調查方法，它能獲得更多、更有價值的信息，適用於調查的問題比較深入，調查的對象差別較大，調查的樣本較小，或者調查的場所不易接近等情況。

包括個別訪談法、集體訪談法、電話訪談法等。但由於訪談標准不一，其結果難以進行定量研究，且訪談過程耗時長、成本較高、隱秘性差、受周圍環境影響大，故難以大規模進行。

3、會議調查法

這種方法是訪談調查法的擴展和延伸，因其簡便易行故在調查研究工作中比較常用。通過邀請若干調查對象以座談會形式來搜集資料、分析和研究社會問題。

最突出的優點是工作效率高，可以較快地了解到比較詳細、可靠的社會信息，節省人力和時間。但由於這種做法不能完全排除被調查者之間的社會心理因素影響，調查結論往往難以全面反映真實的客觀情況。

4、問卷調查法

即間接的書面訪問，該法最大優點是能突破時空的限制，在廣闊的范圍內，對眾多的調查對象同時進行調查，適用於對現時問題、較大樣本、較短時期、相對簡單的調查，被調查對象應有一定文字理解能力和表達能力。

5、專家調查法

這是一種預測方法，即以專家作為索取信息的對象，依靠其知識和經驗，通過調查研究，對問題作出判斷和評估。最大優點是簡便直觀，特別適用於缺少信息資料和歷史數據，而又較多地受到社會的、政治的、人為的因素影響的信息分析與預測課題。

廣泛應用於對某一方案做出評價，或對若干個備選方案評價出相對名次，選出最優者；對達到某一目標的條件、途徑、手段及它們的相對重要程度做出估計等。

㈢ 數據調查的具體方法是什麼

一 業務調研

數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。

二 需求調研

了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：

1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。

2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。

三 數據調研

前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。

• 數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控

• 探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何

㈣ 調研方式有哪些

1.典型調查。將每個地點、相關問題的情況的典型案例研究清楚，以點及面。
2.全面調查。對調研問題涉及的所有方面、要素條件進行全面調查。
3.研討會。總結調研報告前開展座談會，徵求其他人意見進行多方面交流獲取資料。
4.駐點調研。選取調研點位採取駐點方式來探尋問題。
5.試點調研。根據所選主題，在某些地區進行試驗，根據實驗結果總結。
6.問卷調查。向相關人群發放問卷表並總結數據。

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㈤ 調研方法有哪幾種

1、問卷調查法

問卷在國內外社會調查中廣泛使用。問卷是指用於統計和調查的表格，以問題的形式表達問題。問卷調查法是研究人員使用這種受控測量方法來測量所研究的問題，從而收集可靠數據的方法。

問卷大多是單獨或集體郵寄的。調查人員根據表格中的問題填寫答案。總的來說，問卷比面試形式更詳細、更完整、更容易控制。問卷調查法的主要優點是標准化和低成本。因為問卷方法是基於設計良好的問卷工具，所以問卷的設計需要標准化和測量。

2、網路調查方法

網路調查法(network survey method)是利用互聯網的互動信息交流渠道收集相關統計數據的方法。這種數據收集方法包括兩種形式，一種是直接使用問卷在互聯網上進行調查，另一種是通過互聯網從統計調查中收集一些二手數據。該方法具有方便、快速、調查效率高、調查成本低的優點。缺點是調查的范圍受到一定程度的限制，在調查過程中可能會受到計算機病毒的干擾和破壞，甚至失去以前的成果。

3、實地調查法

在一定范圍內對某些社會現象進行現場調查，收集大量數據進行統計分析，從而探索社會現象。實地調查是在傳播研究的范圍內研究和分析媒體與受眾之間的關系和影響。

實地調查的目的不僅是為了發現事實，而且是為了系統地設計和理論上討論調查，形成假設，然後運用科學方法進行實地驗證，形成新的推論或假設。

4、社會調查法

社會調查是指特定的人類社會實踐。社會調查方法是社會調查對象使用的手段、工具和方法的總和，以確保他們的社會調查活動按預定方向進行，並達到理解和理解社會的目的。社會調查方法在社會調查活動中不可或缺，是社會調查活動的第三大要素。

5、抽樣調查法

也就是說，調查單位是完全隨機選擇的，沒有任何分組、分類、排隊等。其特徵在於每個樣本單元被抽取的概率相等，樣本的每個單元完全獨立，它們之間沒有一定的相關性和排斥性。簡單隨機抽樣是其他抽樣形式的基礎。這種方法通常僅在整體單元之間的差異小且數量少時採用。

6、統計調查方法

統計調查方法是指統計機構和統計人員收集統計數據的方法。《統計法》規定的統計調查方法主要包括普查、抽樣調查、統計報表、重點調查和綜合分析。我國現行調查方法的選擇原則是:以周期性普查為基礎，以定期抽樣調查為主體，綜合運用綜合調查、重點調查等方法，充分利用行政記錄等數據。

㈥ 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。

(6)數據調研怎麼做方法有哪些擴展閱讀：

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。

㈦ 如何通過大數據分析做市場調研

大數據時代新的市場研究方法使「無干擾」真實還原消費過程成為可能，智能化的信息處理技術使低成本、大樣本的定量調研成為現實，這將推動消費行為及消費心理研究達到一個新的高度，幫助快速消費品企業更為精準地捕捉商機。大數據時代的市場研究方法主要體現在以下四個方面。
1.基於互聯網進行市場調研提高了效率，降低了成本
網路調研具有傳統調研方法無可比擬的便捷性和經濟性。快速消費品企業在其門戶網站建立市場調研板塊，再將新產品郵寄給消費者，消費者試用後只要在網站上點擊即可輕松完成問卷填寫，其便利性大大降低了市場調研的人力和物力投入，也使得消費者更樂於參與市場調研。同時，網路調研的互動性使得企業在新產品尚處於概念階段即可利用3D擬真技術進行產品測試，通過與消費者互動，讓消費者直接參與產品研發，從而更好地滿足市場需求。
2. 挖掘網路社交平台信息成為研究消費態度及心理的新手段
QQ、微博、微信等社交平台已日漸成為新生代消費群體不可或缺的社交工具，快速消費品的消費者往往有著極高的從眾性，因此針對社交平台的信息挖掘成為研究消費潮流趨勢的新手段。例如，通過微博評論可以統計分析消費者對某種功能型產品的興趣及偏好，這對研究消費態度及心理有非常大的幫助。更重要的是，這類信息屬於消費者主動披露，與訪談形式的被動挖掘相比信息的真實性更高。
3. 移動終端提供了實時、動態的消費者信息
隨著3G網路及智能手機普及，市場研究已滲透到移動終端領域。大量的手機APP應用（例如二維碼掃描等）為實時採集消費信息提供了可能性，移動終端的信息分析在購買時點、產品滲透率及回購率、獎勵促銷效果評估等方面將發揮不可估量的作用。
4. 零售終端信息採集系統幫助企業了解市場
目前，PC-POS系統在零售終端得到了廣泛的應用，只要掃描產品條形碼，消費者購買的產品名稱、規格、購進價、零售價、購買地點等信息就可以輕松採集。通過構建完整的零售終端信息採集系統，快速消費品企業可以掌握商業渠道的動態信息，適時調整營銷策略。
環顧四周，在每個行業中，大數據的增長正在改變我們收集、存儲、分析和應用數據的方式。正如很多公司目前正在收集整理的那樣，大家面臨的共同問題是智能化信息採集、儲存及分析。
l 超大容量的數據倉庫。數據倉庫具有容量大、主題明確、高度集成、相對穩定、反映歷史變化等特點，可以有效地支撐快速消費品企業進行大數據分析與應用。數據倉庫可以更有效地挖掘數據資源，並可以按照日、周、月、季、年等周期提供分析報表，有助於營銷人員更有效地制定營銷戰略。
l 專業、高效的搜索引擎。旅遊搜索、博客搜索、購物搜索、在線黃頁搜索等專業搜索引擎已經得到了廣泛應用，快速消費品企業可以根據自己的特點構建專業化的搜索引擎，對相關的企業信息、產品信息、消費者評價信息、商業服務信息等數據進行智能化檢索、分類及搜集，形成高度專業化、綜合性的商業搜索引擎。
l 基於雲計算的數學分析模型。市場研究的關鍵是洞察消費者需求，基於雲計算的數學分析模型可以將碎片化信息還原為完整的消費過程信息鏈條，更好地幫助營銷人員研究消費行為及消費心理。這些碎片化的信息包括消費者在不同時間、不同地點、不同網路應用上發布的消費價值觀信息、購買信息、產品評論信息等。基於雲計算的智能化分析，一方面可以幫助市場研究人員對消費行為及消費心理進行綜合分析，另一方雲計算成本低、效率高的特點非常適合快速消費品企業數據量龐大的特性。
傳統的市場研究包括定性研究及定量研究，以座談會為主的定性研究受制於主持人的訪談技巧，以街頭攔截訪問為主的定量研究雖然以嚴謹的抽樣理論為基礎，但同樣不能完全代表總體的客觀情況。而大數據時代革命性的調研方法為市場研究人員提供了以「隱形人」身份觀察消費者的可能性，超大樣本量的統計分析使得研究成果更接近市場的真實狀態。
與此同時，大數據時代的新方法、新手段也帶來新的問題，一是如何智能化檢索及分析文本、圖形、視頻等非量化數據，二是如何防止過度採集信息，充分保護消費者隱私。雖然目前仍然有一定的技術障礙，但不可否認的是大數據市場研究有著無限廣闊的應用前景。

㈧ 怎樣做好數據調研

一 業務調研

數據倉庫是要涵蓋所有業務領域，還是各個業務領域獨自建設，業務領域內的業務線也同樣面臨著這個問題。所以要構建大數據數據倉庫，就需要了解各個業務領域、業務線的業務有什麼共同點和不同點，以及各個業務線可以細分為哪幾個業務模塊，每個業務模塊具體的業務流程又是怎樣的。業務調研是否充分，將會直接決定數據倉庫建設是否成功。

二 需求調研

了解業務系統的業務後不等於說就可以實施數倉建設了，還需要收集數據使用者的需求，及找分析師、運營人員、產品人員等了解他們對數據的訴求。通常需求調研分下面兩種途徑：

1. 根據與分析師、運營人員、產品人員的溝通獲取需求。

2. 對現有報表、數據進行研究分析獲取數據建設需求。

三 數據調研

前期需要做好數據探查工作，需要了解資料庫類型，數據來源，全量數據情況及數據每年增長情況，更新機制；還需要了解數據是否結構化，是否清洗，是介面調用還是直接訪問庫，有哪些類型的數據，數據結構之怎樣的。

• 數據開發，模型建設之前，先了解數據結構，數據內容，數據特性，對數據有一個整體把控

• 探查一下本次需求能不能實現，怎麼實現，有沒有隱藏bug，數據質量如何

㈨ 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。

㈩ 市場調研怎麼做

市場調研流程的11個步驟：

1、確定市場調研的必要性。

2、定義問題。

3、確立調研目標。

4、確定調研設計方案。

5、確定信息的類型和來源。

6、確定收集資料。

7、問卷設計。

8、確定抽樣方案及樣本容量。

9、收集資料。

10、分析資料。

11、撰寫調研報告。

調研流程：調研計劃撰寫——調研問卷設計——調研問卷實施——調研問卷收集、整理——數據分析——調研報告撰寫。

研究方法：

一、文案調研

主要是二手資料的收集、整理和分析

主要的渠道來自網上資料搜索和圖書館等書籍信息搜索。

二、實地調研

實地調研可分為詢問法、觀察法和實驗法三種。

1、詢問法

就是調查人員通過各種方式向被調查者發問或徵求意見來搜集市場信息的一種方法。它可分為深度訪談、GI座談會、問卷調查等方法，其中問卷調查又可分為電話訪問、郵寄調查、留置問卷調查、入戶訪問、街頭攔訪等調查形式。

採用此方法時的注意點：所提問題確屬必要，被訪問者有能力回答所提問題，訪問的時間不能過長，詢問的語氣、措詞、態度、氣氛必須合適。

2、觀察法

它是調查人員在調研現場，直接或通過儀器觀察、記錄被調查者行為和表情，以獲取信息的一種調研方法。

3、實驗法

它是通過實際的、小規模的營銷活動來調查關於某一產品或某項營銷措施執行效果等市場信息的方法。實驗的主要內容有產品的質量、品種、商標、外觀、價格，促銷方式及銷售渠道等。它常用於新產品的試銷和展銷。