市场调研与预测习题与实例

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出版者:上海财大
作者:陈启杰
出品人:
页数:273
译者:
出版时间:2009-3
价格:19.00元
装帧:
isbn号码:9787564204549
丛书系列:
图书标签:
  • 作业
  • 市场调研
  • 预测分析
  • 习题解析
  • 实例应用
  • 数据分析
  • 商业决策
  • 调研方法
  • 案例研究
  • 实践指导
  • 统计方法
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具体描述

《市场调研与预测习题与实例》是“十一五”国家级规划教材《市场调研与预测》(陈启杰主编,上海财经大学出版社出版)一书的配套教辅用书。《市场调研与预测习题与实例》案例典型丰富、习题讲解透彻、实例富有技术含量,是对市场调研课程极其有益的补充。 全书分两大部分,第一部分是习题及答案,第二部分是市场调研分析实例。《市场调研与预测习题与实例》的习题包括8种题型,即辨析题、名词解释、单选题、多选题、简答题、论述题、计算题、案例题。

《市场调研与预测习题与实例》是一本旨在帮助读者深入理解和掌握市场调研与预测核心理论与实践的书籍。本书内容涵盖了市场调研的各个关键环节,从初步的市场环境分析、消费者行为研究,到具体的产品和品牌调研,再到宏观经济指标对市场的影响评估,力求为读者构建一个全面而系统的市场洞察框架。 在市场调研部分,本书详细阐述了不同调研方法的原理、适用场景及操作要点。其中包括了定性研究方法,如焦点小组访谈、深度访谈和观察法,帮助读者理解如何通过非量化手段挖掘深层消费者需求和潜在动机;以及定量研究方法,如问卷设计、抽样技术、数据收集和统计分析,引导读者掌握如何通过大规模数据来量化市场规模、识别细分市场、评估消费者偏好和预测市场趋势。本书特别强调了问卷设计的重要性,提供了大量实际案例,演示了如何构建清晰、有效、无偏见的问卷,以及如何避免常见的问卷设计陷阱。此外,在数据分析方面,本书介绍了多种统计分析工具和技术,包括描述性统计、推断性统计、回归分析、因子分析、聚类分析等,并结合实际数据进行演示,使读者能够熟练运用这些工具进行数据解读和结论提取。 在市场预测部分,本书重点介绍了多种预测模型和技术,并将其置于实际市场应用场景中进行讲解。读者将学习如何运用时间序列分析方法,如移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等,来分析历史数据,识别趋势和季节性,从而预测未来的销售量、需求量等关键指标。同时,本书也深入探讨了因果预测模型,如回归分析、计量经济学模型等,帮助读者理解影响市场需求的关键因素,并量化这些因素对未来市场表现的潜在影响。此外,对于新兴市场或数据稀疏的情况,本书也介绍了定性预测方法,如德尔菲法、情景分析等,为读者提供了在不确定环境中进行预测的思路和工具。书中强调了预测的局限性,并引导读者认识到预测是一个持续优化和调整的过程,需要结合实际市场反馈和业务目标进行迭代。 本书最大的特色在于其丰富的“习题与实例”部分。每一章节都配有精心设计的习题,涵盖了从理论理解到实际操作的各个层面,旨在巩固读者对所学知识的掌握。这些习题类型多样,包括选择题、填空题、简答题以及案例分析题,能够有效检验读者对理论概念的理解程度和分析问题的能力。 更具价值的是,本书提供了大量贴近实际的市场调研与预测案例。这些案例取材于不同行业、不同规模的企业,涉及产品开发、市场进入、营销策略制定、销售预测等多种真实商业场景。每个案例都详细呈现了问题背景、调研过程、数据分析方法、预测模型应用以及最终的决策建议。通过对这些案例的学习,读者能够清晰地看到理论知识如何在实践中得到应用,理解不同调研与预测工具的实际价值,并从中获得解决实际商业问题的灵感和方法。例如,书中可能包含一个关于新产品上市前市场潜量评估的案例,详细展示了如何进行目标市场细分、竞争分析、消费者需求调研,并最终预测产品上市初期的销售额。又如,一个关于季节性商品库存管理的案例,将深入介绍如何运用时间序列模型来预测不同季节的销售需求,从而优化库存水平。 本书的编写风格力求通俗易懂,语言精炼,避免使用过于晦涩的学术术语,而是侧重于解释概念的实际含义和应用方法。在专业性方面,本书严格遵循了市场调研与预测领域的学术规范和行业惯例,确保内容的科学性和准确性。读者可以通过本书的学习,不仅能够掌握理论知识,更能培养独立思考、分析问题、解决问题的能力,为在实际工作中进行有效的市场决策奠定坚实的基础。无论是市场营销人员、产品经理、战略分析师,还是对市场研究感兴趣的学生,都能从本书中获益匪浅,提升自身在市场洞察和预测方面的专业素养。

作者简介

目录信息

前言 Ⅰ.习题第一章 市场调研与预测的涵义与演进第二章 市场调研与预测的科学化和现代化第三章 市场调研与预测主体第四章 市场信息与市场调研信息系统第五章 市场调研与预测策划第六章 抽样第七章 问卷设计第八章 资料收集第九章 测量与量表第十章 定性预测第十一章 趋势预测第十二章 回归分析预测第十三章 资料处理第十四章 数据分析第十五章 营销调研中的统计推断第十六章 聚类分析第十七章 线性判别函数分析第十八章 因子分析和主成分分析第十九章 市场调研与预测报告的撰写、沟通和评价第二十章 市场调研与预测结果的使用者第二十一章 市场分析第二十二章 消费者调研第二十三章 企业形象调研第二十四章 零售调研第二十五章 广告调研第二十六章 网络营销调研第二十七章 国际市场调研 Ⅱ.市场调研分析实例实例一 两步法聚类分析实例二 杨浦区大卖场顾客满意度研究实例三 老字号企业声誉影响因素分析实例四 关于品牌个性的研究实例五 消费者独特性体验需求对其乘坐动车意愿的影响实例六 消费者决策类型的研究实例七 零售商自有品牌购买倾向的影响因素分析实例八 杭州消费者细分判别分析实例九 绿色旅游消费意愿若干影响因素研究
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读后感

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用户评价

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坦白讲,这本书的排版和装帧质量只能算是中规中矩,纸张不算特别光滑,阅读起来偶尔会觉得有点费力,尤其是在那些图表和数据密集型的章节。但是,抛开这些外在的因素,这本书在逻辑架构上的严谨性确实值得称赞。它仿佛搭建了一个坚固的脚手架,从定义市场、界定问题开始,一步步引导读者搭建起完整的调研框架。我尤其欣赏它对于“预测模型”的处理方式。它并没有简单地罗列各种回归分析或时间序列模型,而是着重解释了在不同市场环境下,选择哪种模型更具稳健性和解释力。这体现了作者深厚的实战经验,他清楚地知道,在瞬息万变的市场中,过于复杂的模型有时反而会带来误导。能把复杂的统计学知识,用如此清晰的脉络呈现出来,足见作者功力之深厚。

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初次翻阅时,我立刻被作者那种娓娓道来的叙事风格所吸引。他似乎并不急于抛出那些复杂的统计公式,而是先用一些生活化的例子来铺垫背景,让人很容易就能进入状态。特别是关于“定性研究方法”的那一章,作者将焦点放在了深度访谈和焦点小组的技巧上,这一点非常得我心。很多市面上的教材往往把重点放在了问卷设计和定量分析上,而忽视了人与人之间真实交流的细微之处。这本书却花了大量的篇幅去讨论如何建立信任、如何引导受访者说出真心话,甚至提到了非语言沟通的重要性。这让我想起我上次组织的一次小型用户体验访谈,当时我就感觉气氛有点僵硬,如果当时有这本书做指导,结果可能会完全不一样。这种注重“人本”的管理和研究思想,在如今这个大数据时代显得尤为珍贵,毕竟数据是死的,而“人”才是活的。

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这本书给我的最大感受是“务实”,它完全摒弃了学院派的清高和不切实际的完美假设。我感觉作者就像一位经验丰富的项目经理,在手把手教你如何在一个预算有限、时间紧张的真实项目中快速有效地获取有效信息。我注意到书中多次强调了“试点测试”和“快速迭代”的重要性,这与当前敏捷开发的思想不谋而合。比如,在描述如何进行大规模问卷发放时,它不仅讲了抽样的科学性,还非常实际地提到了如何处理无效回收和数据清洗的“脏活累活”。这才是真正能帮到一线调研人员的地方,那些教科书里往往会略过的“瑕疵”和“陷阱”,这本书却毫不避讳地指了出来。读完这部分内容,我感觉自己对市场调研的“全生命周期”都有了一个更立体、更具操作性的认识,不再是纸上谈兵。

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这本书的封面设计倒是挺吸引人的,那种深沉的蓝色调配上简洁的字体,给人一种专业又可靠的感觉。我本来对市场调研这个话题就挺感兴趣的,总觉得它是商业世界里的一块“敲门砖”,懂行的人能凭此找到机遇,不懂的就只能随波逐流。拿到手的时候,我特地翻了翻目录,发现它涵盖了从基础概念到高级模型的各个层面,这让我对它的实用性抱有很高的期望。我特别留意了其中关于“消费者行为分析”的部分,毕竟市场调研的核心不就是洞察人吗?如果能通过这本书掌握一套系统的方法论,去理解那些看似随机的购买决策背后的逻辑,那对我的工作绝对是大有裨益的。不过,书的厚度也让我有点望而生畏,感觉这不是一本可以速成的教材,更像是一部需要沉下心来研读的工具书,希望它里面的案例分析能足够贴近现实,而不是那些脱离地气的理论堆砌。我期待看到一些真实的商业场景被剖析,那样学起来才不会觉得枯燥乏味。

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从整体的阅读体验来看,这本书的深度是足够的,但广度上似乎有所取舍,它似乎更专注于传统行业的深度洞察,对于新兴的互联网领域和数字营销的前沿趋势讨论得相对较少。例如,关于社交媒体聆听工具的应用,或是利用A/B测试进行实时用户反馈收集的案例,篇幅就显得有些单薄了。当然,这可能也是作者有意为之,毕竟要在有限的篇幅内讲透一个领域,就必须有所侧重。但对于我这种希望全面了解当前市场调研全貌的读者来说,稍微有点意犹未尽。不过,书中对传统市场细分和STP理论的重塑与深化分析,却给了我耳目一新的感觉,它将这些经典理论放置于现代竞争格局中重新审视,提供了非常新颖的解读角度。总而言之,它更像是一部打磨精良的“内功心法”,能让读者在基础理论上打下坚实的基础,至于最新的“招式”,可能还需要其他资料来补充。

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