客户问卷调查与统计分析——使用Excel、SPSS与SAS

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出版者:清华大学出版社
作者:简倍祥
出品人:
页数:265
译者:
出版时间:2014-2
价格:45
装帧:平装
isbn号码:9787302348726
丛书系列:
图书标签:
  • 数据分析
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具体描述

本书以解决企业重要市场决策问题为出发点,综合统计分析方法的应用,结合作者在实务操作上积累的经验,对客户问卷调查分析和实务进行系统性的介绍,全面阐述消费型产品如房地产、饮料食品等客户问卷调查的各个详细步骤,从问卷的设计到样本选择、调查的实施、数据的分析解读、直至如何根据需要制作出调查分析报告,帮助企业进行目标客户群的和产品的定位与设计。本书的全部案例均来自于作者公司的商业实施案例,并给出了详细的流程、分析与实施方法,非常具有实用价值。

在数据的统计分析中,主要利用的软件包括Excel、SPSS和SAS,读者在使用过程中可根据自己的实际情况选择。

本书力求可以成为一本技术性的指导工具书,因此撰写过程中很注重实务性、操作性和指导性,希望即使对于没有统计分析理论知识的读者,通过本书的学习也可以轻松掌握客户问卷调查与统计分析这门重要技术,并能非常容易地应用在实际市场调查工作中。

这本书是一本关于客户问卷调查和统计分析的实践指南,旨在帮助读者系统地掌握从问卷设计、数据收集到统计分析的全过程。书中融合了现代统计学理论与Excel、SPSS、SAS等主流软件的应用,为从事市场研究、客户满意度调查、产品开发以及其他需要深入了解客户需求的研究人员和从业者提供了一套全面、实用的解决方案。 核心内容概览: 第一部分:客户问卷调查基础 问卷设计原则与技巧: 深入探讨问卷设计的核心要素,包括明确研究目标、界定调查对象、设计科学的问题类型(如封闭式、开放式、量表式等),以及如何避免常见的设计陷阱,如模糊性、引导性问题等。本书将提供大量实例,展示如何构建结构清晰、逻辑严谨且易于理解的问卷,以最大化回收数据的有效性和准确性。 抽样方法与实施: 详细介绍常用的抽样技术,如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等,并分析它们各自的优缺点及适用场景。读者将学会如何根据研究目标和资源情况,科学地选择和执行抽样计划,以确保样本的代表性,并将抽样误差降到最低。 数据收集与管理: 涵盖在线调查、电话访谈、面访等多种数据收集方式,并提供数据录入、清洗和预处理的详细指导。特别强调数据一致性、准确性和完整性的重要性,以及如何识别和处理缺失值、异常值等问题,为后续的统计分析奠定坚实基础。 第二部分:Excel在数据分析中的应用 Excel数据整理与初步分析: 讲解Excel强大的数据处理能力,包括数据排序、筛选、查找与替换、条件格式化等基础操作。重点演示如何利用Excel的函数(如SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF, VLOOKUP, INDEX/MATCH等)进行数据的汇总和计算。 Excel图表可视化: 介绍如何利用Excel创建各种类型的图表,如柱状图、折线图、饼图、散点图等,将数据以直观、易懂的方式呈现。本书将教授如何根据数据特性选择最合适的图表类型,以及如何进行图表美化,使其更具专业性和说服力。 Excel统计功能: 阐述Excel内置的统计分析工具,包括描述性统计(均值、中位数、标准差等)、相关性分析、回归分析(线性回归)、方差分析(ANOVA)等。通过实例演示,读者将能够快速上手利用Excel进行基本的数据探索和建模。 第三部分:SPSS在统计分析中的应用 SPSS数据录入与管理: 详细介绍SPSS数据编辑器界面,包括变量视图和数据视图的使用,如何定义变量属性、设置测量尺度,以及进行数据转换、 recode、compute等操作。 SPSS描述性统计与图表: 讲解如何在SPSS中生成详细的描述性统计量(频率、百分比、均值、标准差、最小值、最大值等),并创建专业统计图表,如直方图、条形图、箱线图等,以全面了解数据的分布特征。 SPSS推论统计分析: 假设检验: 深入讲解t检验(单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验)、卡方检验、F检验等常用假设检验方法的原理和SPSS操作。 方差分析(ANOVA): 详细介绍单因素方差分析、双因素方差分析及其在SPSS中的实现,以及事后多重比较方法。 相关性分析: 讲解Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等,以及如何在SPSS中计算和解释相关矩阵。 回归分析: 覆盖简单线性回归和多元线性回归的建模、参数估计、模型拟合优度检验、以及系数解释。 SPSS因子分析与聚类分析: 介绍如何运用SPSS进行探索性因子分析,以识别潜在的隐藏变量;以及如何使用聚类分析对研究对象进行分组,发现群体间的相似性。 第四部分:SAS在高级统计分析中的应用 SAS基础与数据处理: 介绍SAS语言的基本语法,包括DATA步和PROC步,如何读取、创建、转换和管理SAS数据集。重点讲解SAS宏(Macro)的应用,以提高数据处理的效率和自动化程度。 SAS描述性统计与制图: 演示如何在SAS中生成多样的描述性统计报告(如PROC MEANS, PROC FREQ),并利用SAS/GRAPH创建高质量的统计图表。 SAS推论统计进阶: 广义线性模型(GLM): 讲解如何使用PROC GLM进行更复杂的方差分析和回归分析,包括协方差分析、重复测量ANOVA等。 广义线性模型(GENMOD): 介绍如何处理非正态分布的因变量,如逻辑回归(Logistic Regression)和泊松回归(Poisson Regression),以及在SAS中的实现。 生存分析: 讲解Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型等,适用于分析事件发生的时间数据。 多水平模型(Multilevel Modeling): 介绍如何处理具有层级结构的数据,如学生在班级内,班级在学校内等。 SAS因子分析与聚类分析: 详细介绍SAS中进行因子分析(PROC FACTOR)和聚类分析(PROC CLUSTER, PROC VARCLUS)的方法和选项。 SAS与大数据集处理: 探讨SAS在处理大规模数据集方面的优势,以及相关的性能优化技巧。 本书特色: 理论与实践紧密结合: 每一章节都围绕实际的客户调查场景展开,理论讲解清晰易懂,并辅以大量操作演示,让读者能够快速掌握软件应用。 多软件融合: 跨越Excel、SPSS、SAS三种常用工具,根据不同分析需求的复杂度,提供灵活的选择和应用指导。 案例丰富: 包含市场调研、用户满意度、品牌忠诚度等多个行业的真实案例,帮助读者理解统计分析在实际问题解决中的作用。 循序渐进: 内容从基础概念到高级技术,逐步深入,适合不同水平的读者。 强调解读: 不仅教授如何操作软件,更注重统计结果的解读和分析报告的撰写,帮助读者将数据转化为有价值的商业洞察。 无论您是初学者希望系统学习问卷调查和数据分析,还是有经验的研究人员希望掌握更高级的统计技术和软件应用,本书都将是您宝贵的参考资料和实操指南。通过学习本书,您将能够自信地进行客户调研,深入洞察客户需求,并为决策提供坚实的量化支持。

作者简介

简倍祥,台湾政治大学企业管理系硕士、台湾中正大学企业管理系博士,是著名的金融、经济、房地产等领域的投资家和实操家。现任上海兆威投资管理咨询有限公司董事长,并在两岸三地多所大学授课。

万恒,上海交通大学管理科学与工程系硕士。2006年起从事房地产等领域的市场调查研究及房地产投资相关工作。现任上海兆威投资管理咨询有限公司研究部经理,负责多方位系统性的房地产市场调查研究,以及房地产项目的投资及管理等相关事务,积累了丰富的理论和实务经验。

张殷,上海交通大学电子工程系硕士,注册房地产估价师。现任上海兆威投资管理咨询有限公司总经理室总监,主要从事房地产投资相关领域的工作。在投资资金管理、投资项目评估、投资项目管理方面积累了大量实战经验,尤其擅长房地产领域的市场调查研究、房地产项目评估、项目投资可行性分析。

目录信息

第1章 绪论
1.1 什么是客户问卷调查分析
1.1.1 调查主体——消费品企业
1.1.2 调查对象——客户
1.1.3 调查方式——问卷
1.2 为什么要做客户问卷调查分析
1.2.1 帮助企业进行目标客户群确定、产品定位及精准营销
1.2.2 调整目标客户群、修改产品以及改进营销方式
1.2.3 影响或说服客户
1.2.4 积累客户资料库
1.3 哪些情况可以做客户问卷调查分析
1.4 客户问卷调查与分析的种类
1.5 客户问卷调查与分析的整体流程及步骤
1.6 客户问卷调查与分析常见的问题
第2章 问卷设计
2.1 问卷设计误区
2.2 开放式问卷、正式问卷及数据汇总表
2.3 问卷设计流程
2.3.1 明确调查目的
2.3.2 熟悉相关产品和背景
2.3.3 确定要了解的问题
2.3.4 问题和答案的设置
2.3.5 编号设置
2.3.6 问卷结构设计
2.3.7 问卷修正
2.3.8 问卷辅助内容
第3章 样本选择
3.1 母体与样本
3.2 抽样调查方法
3.2.1 随机抽样
3.2.2 非随机抽样
3.3 问卷调查中的样本选择
3,3.1 问卷调查中样本选择的标准
3.3.2 问卷调查中样本选择的流程
第4章 问卷调查实施
4.1 问卷调查的方式
4.2 问卷调查方式的选择
4.3 问卷调查实施流程
4.3.1 问卷调查方案制定
4.3.2 问卷调查指导培训
4.3.3 问卷调查实施
4.3.4 问卷填写
4.3.5 问卷调查管理
第5章 数据分析与解读
5.1 定性分析与定量分析
5.2 数据处理
5.2.1 数据导入
5.2.2 数据合并
5.2.3 数据分组筛选
5.3 简单叙述统计分析
5.3.1 均值分析
……
第6章 撰写报告
附录常用正交表
参考资料
· · · · · · (收起)

读后感

评分

这是一本来自作者公司多年来从事客户调查问卷的经验结晶,以房地产、食品饮料等消费品为例,全面介绍了客户问卷调查的全部流程与分析方法,书中案例均来自于实际实施项目,并有详细的介绍和分析,稍加改造即何用于自己的实际工作中,非常具有实用价值。

评分

这是一本来自作者公司多年来从事客户调查问卷的经验结晶,以房地产、食品饮料等消费品为例,全面介绍了客户问卷调查的全部流程与分析方法,书中案例均来自于实际实施项目,并有详细的介绍和分析,稍加改造即何用于自己的实际工作中,非常具有实用价值。

评分

这是一本来自作者公司多年来从事客户调查问卷的经验结晶,以房地产、食品饮料等消费品为例,全面介绍了客户问卷调查的全部流程与分析方法,书中案例均来自于实际实施项目,并有详细的介绍和分析,稍加改造即何用于自己的实际工作中,非常具有实用价值。

评分

这是一本来自作者公司多年来从事客户调查问卷的经验结晶,以房地产、食品饮料等消费品为例,全面介绍了客户问卷调查的全部流程与分析方法,书中案例均来自于实际实施项目,并有详细的介绍和分析,稍加改造即何用于自己的实际工作中,非常具有实用价值。

评分

这是一本来自作者公司多年来从事客户调查问卷的经验结晶,以房地产、食品饮料等消费品为例,全面介绍了客户问卷调查的全部流程与分析方法,书中案例均来自于实际实施项目,并有详细的介绍和分析,稍加改造即何用于自己的实际工作中,非常具有实用价值。

用户评价

评分

我之所以选择这本书,还有很大一部分原因是因为它提到了Excel、SPSS和SAS这三个软件。我对Excel的各项功能都比较熟悉,但总觉得在数据分析方面还不够专业。SPSS和SAS则是我一直想深入学习的强大工具,但它们的学习曲线相对陡峭,如果没有系统的指导,很容易望而却步。这本书将这三者结合起来,让我觉得它提供了一条非常清晰的学习路径。我期望书中能够详细介绍Excel在问卷数据初步整理、数据标签设置、简单图表制作等方面的应用,并且能说明如何有效地将Excel中的数据导入到SPSS和SAS中。对于SPSS,我希望能学习到如何进行描述性统计、信效度分析、t检验、方差分析等常用统计方法的运用,以及如何解读SPSS的输出结果。而对于SAS,我则期待书中能介绍一些更高级的统计模型,比如如何利用SAS进行回归分析,如何处理大规模数据集,以及SAS在数据挖掘和商业智能方面的应用。这本书的出现,让我觉得将这几个软件融会贯通,进行客户问卷的深度分析,不再是一件遥不可及的事情,而是可以通过系统学习来实现的。

评分

这本书的篇幅看起来相当可观,这让我对内容的深度充满了信心。我曾阅读过一些关于统计分析的书籍,但往往内容过于理论化,或者案例过于简单,难以应对复杂的实际业务场景。我希望这本书能够在这方面做得更好,提供一些贴近实际工作需求的案例,并详细讲解如何从零开始,一步步地完成客户问卷的统计分析过程。例如,在数据清洗和预处理阶段,书中是否会介绍如何处理缺失值、异常值,如何进行数据转换和编码?在统计分析方法方面,除了基础的描述统计,是否会涉及回归分析、因子分析、聚类分析等更高级的技术?更重要的是,书中是如何运用Excel、SPSS和SAS这三个工具来协同完成这些分析的?是分别介绍各自的功能,还是侧重于它们之间的联动应用?我特别期待书中能有专门的章节,讲解如何利用SPSS和SAS进行更精密的统计建模,以及如何将Excel作为一种有效的可视化工具,将复杂的分析结果以直观易懂的方式呈现给非技术背景的决策者。如果书中能提供配套的练习数据和代码示例,那就更完美了,这将大大提升学习效率。

评分

购买这本书,我也是被其“客户问卷调查与统计分析”这一主题深深吸引。在如今这个以用户为中心的时代,如何真正理解客户,如何根据客户的反馈来优化产品和服务,是每一个企业都面临的关键问题。而客户问卷无疑是获取这些信息的重要渠道。然而,仅仅收集问卷数据是远远不够的,关键在于如何从中提炼出有价值的洞察。我了解到,Excel可以用于初步的数据整理和简单的可视化,而SPSS和SAS则是专业的统计分析软件,能够进行更深入、更精密的分析。这本书将这三者结合,让我看到了一个完整的解决方案。我希望书中能够提供一系列完整的案例,从问卷的设计、数据的收集,到数据的清洗、预处理,再到各种统计分析方法的应用,最终如何将分析结果转化为可执行的商业策略。我特别期待书中能够详细讲解如何利用SPSS和SAS进行有效的客户细分,如何通过回归分析找出影响客户满意度的关键因素,以及如何利用这些分析结果来指导产品开发和市场营销活动。这本书的出版,无疑为我提供了一个学习和实践的宝贵机会,我希望它能帮助我真正提升在客户洞察方面的能力。

评分

这本《客户问卷调查与统计分析——使用Excel、SPSS与SAS》的封面设计十分吸引我。简洁明了的标题,搭配上一些现代化的图示,让人一看就知道这本书的主题,而且能感受到一丝严谨与专业。我特别喜欢它字体的使用,标题的字体很有力量感,而副标题和作者信息则显得比较温和,整体视觉效果和谐统一。从这个角度来说,它成功地激发了我对内容的期待。虽然我还没来得及深入阅读,但仅凭这本书的外在呈现,就足以让我在众多技术类书籍中注意到它。我常常觉得,一本好书,从封面设计到排版印刷,都应该传递出作者的态度和对读者的尊重。这本书在这方面做得相当不错,它没有选择那种花哨或者廉价的设计,而是走了一条沉稳而有质感的路线,让人觉得这本书的内容一定也是经过精心打磨的。我对书中如何将Excel、SPSS和SAS这三个功能各异的工具整合起来进行客户问卷分析感到非常好奇。通常,Excel适用于初步的数据整理和简单的图表制作,而SPSS和SAS则是在统计分析领域更为专业的软件。如何在这三者之间实现无缝衔接,达到最佳的分析效果,是我非常期待在书中找到答案的关键点。这本书的出现,恰好满足了我对这一整合性知识的需求。

评分

我购买这本书的初衷,源于我对客户反馈数据价值挖掘的渴望。在实际工作中,我们收集了大量的客户问卷,但往往停留在浅层数据的浏览,难以从中提炼出 actionable insights。我尝试过使用Excel进行一些基本的描述性统计,但很快就遇到了瓶颈,对于更深入的关联性分析、预测模型等,Excel显得力不从心。因此,我一直在寻找一本能够系统性指导我如何从问卷数据出发,进行科学、严谨的统计分析的书籍。这本书的标题直接点出了我所面临的核心问题,并且明确列出了我熟悉的工具——Excel,以及我一直想深入学习但又感到有些畏难的SPSS和SAS。这让我觉得它不仅是一本理论书籍,更是一本实操指南。我希望书中能详细阐述如何针对不同类型的问卷问题(例如 Likert 量表、开放式问题、多选题等),选择合适的统计方法,并如何在Excel中进行预处理,再导入SPSS或SAS进行深入分析。我尤其关注书中能否提供一些具体的案例分析,通过真实的数据场景,展示每一步操作的逻辑和目的,这样我就能更快地将所学应用于实际工作,提升数据分析的能力,从而更好地理解和满足客户的需求。

评分

这本书挺应用的,用房地产和饮料等消耗业来说明,很容易入门,本来想温习下数理统计的,果然看着看着回想起很多,三天啃完,强烈建议marketing的人看的好书~起码看完你可以虎boss了~

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