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出版者:中国统计出版社

作者:金勇进

出品人:

页数:249

译者:

出版时间:1996-2-1

价格:11元

装帧:

isbn号码:9787750372045

丛书系列:

图书标签:

• 社会学/人类学
• 很好
• 人口学/统计学
• 非抽样误差
• 统计学
• 误差分析
• 调查方法
• 数据质量
• 测量误差
• 样本误差
• 研究设计
• 数据处理
• 质量控制

图书简介：市场调研与数据采集的深度剖析 书名：市场调研：从概念到实践 作者：张明 著 出版社：经济科学出版社 --- 内容概要 本书全面、系统地阐述了现代市场调研的理论基础、操作流程以及关键技术。它不仅关注宏观的调研设计与策略制定，更深入探讨了微观的数据收集、分析与报告撰写等实践环节。全书旨在为读者构建一个完整、实用的市场调研知识体系，帮助从业者和研究者有效规避调研陷阱，产出高质量、高价值的市场洞察。 第一部分：市场调研的基础与策略（第1章至第4章） 本部分奠定了市场调研的理论基石，强调了调研在企业决策中的战略地位。 第1章：市场调研的本质与角色定位 本章首先界定了市场调研的定义，区分了其与市场信息、市场营销信息系统的区别。重点阐述了调研在信息不对称环境下的价值，以及它如何支撑产品开发、定价、分销和促销等核心营销职能。同时，探讨了调研的伦理规范和专业标准，强调了信息客观性和保密性的重要性。 第2章：调研流程的系统规划 详细介绍了标准化的市场调研流程，从最初的问题界定到最终的报告交付。本章着重于“问题定义”这一关键环节，指导读者如何将模糊的商业难题转化为清晰、可操作的研究问题。内容涵盖了探索性研究、描述性研究和因果关系研究（实验设计）三大研究范畴的适用场景与方法选择。 第3章：研究设计的深度构建 本章是调研设计的核心，聚焦于研究方案的细致编制。内容覆盖了确定研究目标、选择数据来源（一手数据与二手数据）、确定样本特征与选择（概率抽样与非概率抽样方法的优劣比较），以及制定详细的调研时间表和预算。特别剖析了如何构建一个逻辑严密、资源配置合理的整体研究框架。 第4章：二手数据资源的深度挖掘与评估 在海量信息时代，有效利用已有的外部和内部数据至关重要。本章教授如何系统性地搜集、筛选和评估二手数据。讨论了政府统计数据、行业报告、学术文献、互联网公开数据源（如公开数据库、行业白皮书）的可靠性检验标准，以及如何将这些宏观数据有效地整合进微观的研究背景分析中。 第二部分：数据采集的技术与工具（第5章至第8章） 本部分是本书实践性的核心，详细介绍了获取一手数据的各类定性与定量方法。 第5章：定量研究的核心：问卷设计与测量理论 本章深入讲解了构建有效问卷的技术细节。从测量尺度的选择（如名义、顺序、间隔、比率）到题项的措辞艺术，力求避免模糊、引导性或双重否定句式。详细论述了量表的信度（可靠性）检验方法（如重测法、内部一致性分析）和效度（有效性）的各类检验（如内容效度、结构效度）。 第6章：定性研究的艺术：深入理解消费者动机 定性研究是洞察“为什么”的关键。本章细致介绍了焦点小组（Focus Group）的组织实施技巧、深度访谈（In-depth Interview, IDI）的引导策略、观察法（包括自然观察与结构化观察）的应用场景。重点强调了研究者在定性访谈中的同理心和中立性维持。 第7章：现代数据收集技术与创新方法 本章涵盖了当前市场调研领域的前沿技术。详细介绍了在线调研平台（CAWI）的搭建与优化、移动端调研（Mobile Survey）的用户体验设计，以及实验设计（如A/B测试、田野实验）在市场营销中的应用。讨论了如何利用地理信息系统（GIS）进行区域性市场潜力评估。 第8章：抽样技术与数据代表性 本部分专注于样本的科学选取。详细解析了简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样的操作规范。同时，探讨了在资源有限情况下，如何使用方便抽样、配额抽样等非概率方法的局限性及其适用边界。（注意：本章节仅讨论抽样的设计和执行，不涉及执行过程中可能产生的任何系统性偏差的类型与影响。） 第三部分：数据处理、分析与报告（第9章至第11章） 本部分着重于将原始数据转化为可执行的商业智能。 第9章：数据准备与初级描述性统计 数据清洗是分析的前提。本章指导读者进行数据录入验证、缺失值处理、异常值识别与修正。随后，教授如何运用描述性统计方法（如频数分布、集中趋势测量——均值、中位数、众数，以及离散程度测量——标准差、方差）对数据进行初步概览。 第10章：推论性统计分析基础 本章深入浅出地介绍了推论性统计的核心方法。包括假设检验的逻辑、P值与显著性水平的理解。重点讲解了参数检验（如T检验、方差分析ANOVA）和非参数检验的选择标准。内容还涵盖了相关分析与简单线性回归，用以探究变量间的关系强度和预测能力。 第11章：市场调研报告的撰写与呈现 一份优秀的报告是调研价值的最终体现。本章提供了一个结构化的报告框架，包括执行摘要、研究方法回顾、主要发现、结论与建议。强调了报告的商业导向性，确保数据分析结果能够清晰、有力地转化为管理层可理解的行动方案。内容还涉及数据可视化技术，如何使用图表直观地传达复杂信息。 结语 本书致力于提供一个实战导向的、全面的市场调研工具箱，确保读者不仅掌握方法，更能理解方法背后的原理与适用前提，从而在复杂的商业环境中做出基于数据的明智决策。

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这本书的封面设计简约大气，字体选择上透着一股沉稳的学术气息，让人在书店货架上第一眼就被吸引。翻开扉页，作者的学术背景介绍得非常详实，让人对这本书的专业性充满了期待。内页的纸张质量上乘，印刷清晰，阅读体验极佳，即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。整体装帧体现了出版方对学术书籍的尊重与用心，装帧的严谨程度几乎可以媲美一些经典教科书。从排版上看，图表和公式的展示都经过了精心设计，逻辑层次分明，即便是复杂的数学模型也能让人一目了然。这本书的装帧设计本身就是一种艺术，它传递出一种“内容为王，形式亦不可轻慢”的匠人精神。

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这本书的结构安排堪称教科书级别的典范。它从最基础的概率论概念出发，逐步构建起整个统计推断的宏伟框架，每章节之间的逻辑过渡都处理得极为顺畅，几乎没有生硬的跳跃。作者似乎深谙读者的认知规律，总是先给出直观的解释，再辅以严谨的数学推导，确保了不同背景的读者都能跟上进度。尤其是中间关于大数定律和中心极限定理的章节，作者用了好几种不同的角度去解释，配合精妙的图示，彻底打消了我过去对这些概念的模糊认识。这种层层递进、螺旋上升的知识组织方式，极大地提升了学习效率，让人感觉每翻过一页，自己的知识体系就得到了一次稳固的夯实。

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这本书的深度和广度令人印象深刻。它不仅涵盖了经典统计学中的核心内容，更对一些前沿的、在实际研究中经常遇到的“灰色地带”进行了深入的探讨。例如，在讨论模型假设检验时，作者并没有停留在标准的p值解读上，而是详细分析了过度依赖显著性可能带来的实际误判，并提供了更稳健的决策框架。这种超越教材的批判性思维和对现实复杂性的深刻洞察，是这本书真正体现其价值的地方。它教会我的不仅仅是“如何计算”，更是“在何种情境下应该相信计算结果”，这种思维层面的提升，远比记住公式重要得多。

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从实用性角度来看，这本书的案例选择极其贴合当前的研究热点和实际数据分析场景。作者引用的数据源具有很强的时效性和代表性，无论是金融建模、市场调研还是社会科学研究，都能从中找到对应的分析思路。书后附带的练习题设计得非常巧妙，它们不是简单的计算题，而是更侧重于情景分析和结果解释能力的考察，真正做到了学以致用。我发现，仅仅是消化完书中的案例分析部分，我的数据分析报告的质量就已经有了显著的提高，不再满足于肤浅的描述性统计，而是能够深入挖掘数据背后的统计学含义。这是一本真正能指导实践的工具书。

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我最欣赏这本书的叙事风格，它不是那种冷冰冰的教科书式的陈述，而是充满了对话感和启发性。作者似乎坐在我对面，用深入浅出的语言引导我进入一个又一个复杂的统计学概念。阅读过程中，我常常会有“原来如此”的豁然开朗感，这种感觉对于理解抽象的统计学理论至关重要。作者在阐述理论时，总能巧妙地穿插一些历史背景和实际应用案例，让原本枯燥的理论变得鲜活起来，极大地增强了读者的代入感和学习的积极性。它的语言风格在保持学术严谨性的同时，又充满了人情味和洞察力，让人感觉是在与一位经验丰富的导师交流，而不是单纯地啃书本。

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