市场调研大数据收集方法

市场调研大数据收集方法
市场调研大数据收集方法

第三章文案调研——二手数据的收集方法

一、二手资料data

1 、原始数据——直接来源,第一手数据,专门收集,实验、观察、询问

二手资料——间接来源,文案调研,已有的数据资料

任何市场研究均不可能完全独一无二,或从未发生过,很可能有过类似调查

2、二手数据的优劣

(1)优点时效性

经济性——成本低,易获得

辅助性——确定研究的主题和背景

确定研究的方向和范围

确定研究的潜在问题和困难

(2)缺点测度标准不一致

分类标准不一致

数据更新慢

相关程度低

数据可能缺乏可得性,不充分

数据可能不准确

二、内部数据——内部数据库,会计帐目、销售记录、各类报告

外部数据——政府报告

官方统计资料:年鉴

行业协会资料

研究成果论文、图书

大调研公司数据

三、因特网资料

关键词搜索

大学网站及BBS讨论

* 官方及商业数据公司网站

出版公司

第四章原始数据的收集方法

第一节询问法

*调查方法:

我国政府统计调查方法体系:“以必要的周期性普查为基础;以经常性的抽样调查为主体,辅之以重点调查,科学推算和少量的全面报表综合应用。”

普查:专门组织的一次性的全面调查,用于收集重要的国情国力和重要的经济现象的全面资料,是最基础的参照资料。一般为定期调查。主要用于调查属于一定时点上的现象的数量特点

时期指标:某一段时间内累积达到的总量水平,流量,可加性

时点指标:某一时刻、瞬间上的总量水平,存量,不可加性

抽样调查:从调查总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查,并根据样本的调查结果对总体数量特征进行推断,是应用最广泛的非全面调查

分为:概率抽样:随机

非概率抽样:非随机,调查结果不能用于推断

统计报表

*数据收集的形式

一、传统的询问调查方法

调查者通过口头、电讯、网络或书面的方式向被调查者收集数据、资料的方法。

1、面谈访问——调查者与被调查者通过面对面交谈而获得资料

问卷访谈与自由交谈;个别交谈与集体座谈

入户访谈:比较深入,样本代表性较好,不易控制调查者,调查者效应大,费用高,时间长

街上拦截访谈:不是随机抽样,样本代表性不足,环境差,拒访率高

现场拦截访问;中心地访问

普通人员访谈—计算机辅助人员访谈CAPI

2、电话访谈——问卷、样本抽取

费用低;样本质量较好;时间短,调查内容有限,不深入;互动性差;调查者效应较小;

抽样电话访谈:计算机辅助电话访谈CATI——计算机(非电话号码簿)随机生成访谈的电话号码

固定样本抽样电话访谈

3、邮寄访谈——出版业、直销企业

单程邮寄访谈(回收率5-20%)

固定样本邮寄访谈:回收率相对较高,但费用也大

方便,经济;无调查者效应;时间长;回收率低(5-20%);参与者与拒访者之间存在的的系统误差;

*提高回收率的方法:事前事后提醒致谢、物质奖励、方便、真诚请求、信誉高的联合机构、特别遴选的被调查者

4、网上调查——e-mail调查、在线调查

以各类社会调查为主

速度快(数据的录入、整理、统计、保存、传输的一体化);经济、方便、范围大;容易找

到与相关问题联系紧密的人;样本代表性差;无法控制调查过程与被调查者;

5、留置调查

由被调查者自行填写问卷后收回

三、影响选择不同调查方法的因素

抽样的精度;预算;数据质量要求;问卷长度及结构性程度;样本的发生率;时间

第二节观察法

不与被调查者发生直接接触,不通过提问或交流而系统地记录人、物体或事件的行为模式的过程,可由

人员或机器进行

可以进行观察的条件:所需信息必须是可以观察到或能从观察到的行为推断出的

观察的行为必须是重复的、频繁的或者在某方面可以预测的——成本高

被观察的行为必须是相对短期的

一、种类

1、结构性与非结构性观察——控制与无控制的观察

是否有统一的计划、观察内容、要求和手段,观察人员的自主度如何

2、连续的和不连续的观察

3、公开的和掩饰的观察

4、参与与非参与的观察

5、自然的和经过设计的观察——模拟环境

6、人员和机器观察

二、观察法的优劣

1、优点——真实、客观;简单、易行

2、缺点——只能观察公开、表面、目前的行为,无法探究动机、态度和未来的行为

对人员和方法设计有较高要求

成本相对较高

三、观察的内容

1、人员观察:顾客观察、神秘购物者;单向镜;购物形态和行为;审计

2、机器观察

第四节实验法

一、涵义和概念

1、方法的涵义

在实验法中,调研人员变为主动的参与者,通常称为“因果性调研”,研究人员改变一些因素(变

量),考察这些因素的变化对其他因素有什么影响。

改变的因素——自变量、解释变量、实验变量

受影响的因素——因变量、被解释变量

*相关关系——因果关系

2、基本概念

实验组——接受实验的被研究对象

控制组——不是实验对象,往往与实验组进行对比实验,也称为对照组

现场实验——现实情况下的实验

实验室实验——受控制环境下的实验

二、实验设计

1、非正规设计——

非随机性、成本高、易操作

*

例:某鲜果汁的原包装为袋装,现要研究新包装对果汁的销售量的影响。

在实验设计中,A为自变量,代表果汁的包装,

A1——罐装

A2——瓶装

A3——袋装(原包装)

Y为因变量,代表果汁的销售量。在这个实验设计中,自变量只有一个,包装A,因此是一个单因子实验设计。如果同时还要研究价格B、促销方法C等因素对销售量的影响,就变为多因子实验设计了。

每组各选3个商店(超市)进行实验,实验结果使用3个商店的平均销售量进行对比。四种不同的非随机实验设计方法如下:

(1

12

装变动的同时销售量的变动,也无法排除其他因素对销售量的影响,因此也无法肯定销售量的变动是否完全由包装变动所引起。

(2

13和Y2—Y3来分别确定与同期的原包装果汁相比,两种新包装罐装和瓶装对销售量的影响效应,即罐装效应= Y1—Y3、瓶装效应= Y2—Y3。然后比较Y1—Y3和Y2—Y3两种效应来判断哪一种新包装的效应更好。

这种设计方法可以将新包装与同期原包装的销售量比较,但是无法排除其他因素对销售量的影响,尤其是不同组商店的不同地点、顾客偏好、收入等因素对销售量的影响。例如第一个实验组3个商店由于地点原因和顾客收入较高,顾客特别喜欢罐装果汁,罐装果汁销量特大。因此无法肯定果汁销售量的变动是否完全由包装改变所引起。

(3

*来分别确定改换包

1122

装前后,两种新包装罐装和瓶装与原包装相比对销售量的影响效应,即罐装效应= Y1—Y1*、瓶装效应= Y2—Y2*。然后比较Y1—Y1*和Y2—Y2*两种效应,来判断与推出新包装前相比,哪一种新包装的效应更好。

但是这种设计方法也无法排除其他因素对销售量的影响,因此也无法肯定销售量的变动是否完全由包装变动所引起。例如,实验期间适逢节庆假期,各种商品包括果汁的消费量大增。即使实验结果表明换新包装后比原包装销售量增加,也无法肯定销售量的变动是否完全由包装变动所引起,还是由于节庆期间果汁的销售量增加所引起的

(4)有控制组的事前事后设计——有利于消除外来因素影响

共同影响,而控制组销售量的变动只受外来因素影响。因此,两种新包装与原包装相比对销售量的影响效应,罐装效应可以表示为(Y1—Y1*)—(Y3—Y3*),瓶装效应可以表示为(Y2—Y2*)—(Y3—Y3*)。然后比较(Y1—Y1*)—(Y3—Y3*)和(Y2—Y2*)—(Y3—Y3*)两种效应来判断哪一种新包装的效应更好。

2、正规设计——随机设计

方差分析

3、实验的有效性

*有效性——实际的测量与希望的测量十分一致

内部有效性——实验设计及环境的内部

外部有效性——现实,实验室外的人和环境

4、特点

强有力的研究形式和结论

成本高

保密度要高

严格的设计条件在实际中经常遇到干扰

第四节定性调研

一、涵义

1、含义

主观选择较小样本进行深度的、非正规的访谈,目的是要对感觉、动机、态度,也就是对“为什么”和“怎样”进行调研,调研结果未经量化或定量分析

*调查的初始阶段

*定性与定量——人的因素

*不可进行推断

2

二、方法——有很多方法借鉴了精神、心理医学中的研究方法

1、焦点小组座谈

在主持人的引导下,以会议或座谈形式对特定主题进行集体讨论

——确定主题(座谈大纲)

——选择成员

——挑选主持人(控制、沟通、立场、专业)

——编制座谈正式指南(资料)

——是否需要多次座谈

——分析结果,正式报告

优点:成员之间的互动性;容易观察;比较容易执行;可以了解较详细的调查内容

缺点:设计方法和确定人员的难度;成员不具备代表性,有误导;

2、深度访谈——

调查者与非调查者一对一的深入交谈与访问,可以深入了解被调查者的态度、意见、动机等,尤其对敏感性问题效果较好

特点:开放性、非结构性、成本较高、调查者参与水平低、对面谈者的要求高,不能进行推断,结论不能量化

自由式访谈

半控制性访谈

3、其他技术

映射技术(心理学):词汇联想、语句完成、图画完成、照片归类、叙述故事、第三人称

4、定性调研方法的优劣

优点:成本低、灵活多变、范围广

缺点:样本小,代表性差、误差大,不能推断

第五节资料收集中的误差

调查误差是不可避免的,各种误差由于来源不同,可控情况也各不相同

1、二种误差分类

系统误差:有倾向性

测量误差:

全面调查和非全面调查都会产生随机误差:偶然、无倾向性

系统误差:有倾向性代表误差:

非全面调查方法本身所产生的误差随机误差:无倾向性——抽样误差*一般情况下,系统误差可以可以消除,随机误差不能消除

2、在数据收集中可能出现的误差(抽样调查)

随机测量误差:处理过程误差——偶然的登记误差,数据登记或录入中产生的误差。

如:漏填错填数据

随机抽样误差:偶然的代表误差,可以事先进行计算和认定

系统误差:由于调研设计或抽样设计中的错误或问题而产生的误差,有倾向性

系统的测量误差

系统的代表误差(抽样设计误差)

(1)系统的抽样设计误差:实际上违反随机原则——抽样的等可能性原则

抽样框误差:抽样框是调研对象的总体清单,抽样框误差是由于不正确或不完整的抽样框而引起的误

差。

如:电话号码簿抽样、选举民意调查抽样

调研对象范围误差:调研对象范围限定不准确或相关群体的不恰当限定而引起的误差。如:居民收入

或消费水平的限定、广告目标群体的界定

抽选误差:不完整或不恰当的抽样过程,或正确的抽样程序未能保证执行而产生的误差。可能是有意识或无意识的。

如:人为挑选或放弃调查对象、与某种规律吻合

(2)系统的测量误差:全面或非全面调查均可能产生测量误差,这里指的是系统的测量误差替代信息误差:因实际需要的信息与调研人员所收集的信息之间的差距所产生误差。一般与调研设计

的主要问题有关。

如:食品的调研只注重口味、洗涤用品、电脑产品

访谈人员误差:访问者与被访问者之间的相互作用产生的误差。访问人员的衣着、年龄、性别、气质、面部表情、形体语言、语气语调等都可能会影响被访问者全部或部分的回答。

还包括伪造调研记录的可能

如:语气或表情的倾向、不恰当的引导性提问

测量工具误差:测量工具或问卷所产生的误差。由于提出的问题或问卷设计中的某些因素而导致回答的偏差或使回答容易产生偏差。

如:倾向性的问题、不完全的备选答案、措辞不准确

回答误差拒访误差:接受者与拒访者之间的差异导致的误差。主要由于无法找到被访者;特定环

境下被访者不能或不愿回答;被访者拒绝回答所造成。调查形式也影响拒访

如:邮寄调查或网上调查中回答者与不回答者的特点

答案偏差:被访者回答特定问题时有特定的偏向;有意或无意;问题的敏感性、过于详

细或笼统的问题、问题的格式

如:隐私性的问题;较长时间内的消费数据

3、解决办法——

扩大样本容量;尽量不改变样本;提高回答率

某市大数据产业园区建设可行性研究报告

大数据产业园可行性研究报告 目录 目录 .................................................................................................................................................. I 引言 .. (1) 一、大数据产业园概要 (2) (一)大数据产业园 (2) (二)大数据企业 (2) (三)大数据产业园出现背景 (2) (四)大数据产业园发展现状 (3) 二、大数据产业园必要性及可行性分析 (4) (一)大数据产业园必要性 (4) 1、电子商务转型升级刺激大数据产业园需求 (4) 2、各大行业待处理数据量逐渐过载迹象明显 (5) (二)大数据产业园可行性分析 (6) 1、宏观环境PEST分析 (6) 2、大数据产业园SWOT分析 (9) 三、可行性分析结论 (9) 四、园区建设概论与建议 (10) (一)园区建设模式和理念 (10) (二)园区性质 (10) (三)园区选址要求 (10) (四)园区规模 (10) 五、总体建设概况与建议 (11) (一)项目布局原则 (11) (二)项目总平面设计 (11) (三)道路设计 (11) (四)给排水系统设计 (11) 六、招商引资 (12) (一)市场定位 (12) (二)目标市场 (12) (三)信息搜集 (12) (四)招商引资渠道 (12) 七、员工培训 (13) (一)综合培训 (13) (二)商务谈判 (13) (三)解说培训 (13) 八、结论与建议 (13) (一)结论 (13) (二)建议 (14)

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告优选

大数据技术与应用专业人才需求分析和预测性调研报告 一、调研情况分析 (一)政府发展规划与政策动态 推动大数据产业持续健康发展,是党中央、国务院作出的重大战略部署,是实施国家大数据战略、实现我国从数据大国向数据强国转变的重要举措。日前,工业和信息化部正式印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》),全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。 2018年,贵州提出“万企融合”大行动,计划用五年时间,带动10000家企业通过应用大数据技术,提升企业数字化、网络化、智能化水平,实现发展新增长、服务升级。有预测称,这次行动将在贵州形成超过1200亿美元的市场。 (二)市场需求和行业发展趋势 1)大数据市场需求 大数据经过前几年的概念热炒之后,逐步走过了探索阶段、市场启动阶段,当前已经在接受度、技术、应用等各个方面趋于成熟,开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展,行业规模增长迅速。截至2014 年,全球大数据市场规模已经成长到300 亿美元的空间,预测到2017 年全球大数据技术和服务市场的2018 年的复合年增长率将达到26.4%,规模达到415 亿

美元,是整个IT 市场增幅的6 倍。大数据市场规模在2020 年有望达到611.6 亿美元,符合年增长率将达到26%。 中国大数据产业起步晚,发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展,使数据产生速度加快、规模加大,迫切需要运用大数据手段进行分析处理,提炼其中的有效信息。“大数据”已成为一个热门词语高频出现在各种场合,其专门人才已不能满足市场需求。经过专门调研数据显示,大数据人才岗位缺口2018年高达150万,俱预测2025年中国大数据人才缺口达到200万,这给高校和人力资源企业的一个很大的优惠。未来几年人才需求将持续走俏。引进和培养1000名大数据产业高端人才,形成500亿元大数据产业规模,建成国内重要的大数据产业基地,大数据应用人才在的需求量也将越来越大。 2)大数据行业发展趋势 整体来看,2017 年中国大数据行业的发展依然呈稳步上升趋势,市场规模达到了 234 亿元,和2016年相比增速超过 39%。随着政策的支持和资本的加入,未来几年中国大数据规模还将继续增长,但增速可能会趋于平稳。 “大数据技术与应用”是个新兴专业必能带动”IT时代“走向”DT时代”。2016年国家发展改革委、工业和信息化部、中央同意贵州省建设国家大数据(贵州)综合试验区,这也是首个国家级大数据综合试验区。此举旨在贯彻落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发201550号),加快实施国家大数据战略,促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用,发挥示范带动作用中国国家信息中心发展,在2017年发布的《中国大数据发展报告》显示贵州的大数据发展政策环境指数居全国第一,贵州各级政府在大数据这件事情上给企业也提供了许多的政策支持。随着贵州大数据产业的发展,贵州正吸引越来越多年轻人创业寻梦,吸引本土人才的回流。年轻人的选择,代表了趋势,聚人气的地方,一定有发展。在贵州大数据政策的指引下,走上了快速发展的通道。我们的发展速度也反映了贵州速度,据我所知,贵州省大数据相关企业已经达到8900家。

市场调研数据收集方法

第三章文案调研——二手数据的收集方法 一、二手资料data 1 、原始数据——直接来源,第一手数据,专门收集,实验、观察、询问 二手资料——间接来源,文案调研,已有的数据资料 任何市场研究均不可能完全独一无二,或从未发生过,很可能有过类似调查 2、二手数据的优劣 (1)优点时效性 经济性——成本低,易获得 辅助性——确定研究的主题和背景 确定研究的方向和围 确定研究的潜在问题和困难 (2)缺点测度标准不一致 分类标准不一致 数据更新慢 相关程度低 数据可能缺乏可得性,不充分 数据可能不准确 二、部数据——部数据库,会计帐目、销售记录、各类报告 外部数据——政府报告 官方统计资料:年鉴 行业协会资料 研究成果论文、图书 大调研公司数据 三、因特网资料 关键词搜索 大学及BBS讨论 * 官方及商业数据公司 出版公司 第四章原始数据的收集方法 第一节询问法 *调查方法: 我国政府统计调查方法体系:“以必要的周期性普查为基础;以经常性的抽样调查为主体,辅之以重点调查,科学推算和少量的全面报表综合应用。” 普查:专门组织的一次性的全面调查,用于收集重要的国情国力和重要的经济现象的全面资料,是最基础的参照资料。一般为定期调查。主要用于调查属于一定时点上的现象的数量特点 时期指标:某一段时间累积达到的总量水平,流量,可加性 时点指标:某一时刻、瞬间上的总量水平,存量,不可加性 抽样调查:从调查总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查,并根据样本的调查结果对总体数量特征进行推断,是应用最广泛的非全面调查 分为:概率抽样:随机 非概率抽样:非随机,调查结果不能用于推断 统计报表 *数据收集的形式 一、传统的询问调查方法 调查者通过口头、电讯、网络或书面的方式向被调查者收集数据、资料的方法。 1、面谈访问——调查者与被调查者通过面对面交谈而获得资料 问卷访谈与自由交谈;个别交谈与集体座谈

中国大数据发展调查报告

展调告(2015 年) 中国信息通信研究院 2015年5 月

版权声明 本调查报告版权属于中国信息通信研究院,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本调查报告文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。违反上述声明

前言 2014 年是中国企业级大数据市场的起步之年,经过近两年的探 索业用户开署大数据平台 与应用,带动软件、硬件和服务市场发展。为进一步掌握中国企业大 数国信息通开展了2014年中国大 据的应用状况和特点,中信研究院 数据应用状况的调查。本次活动采用在线问卷的方式,对中国大数据 市场规模、应用状况、数据资源情况、平台建设情况、企业大数据应 用的政策和资源需求等问题进行调研,调研对象包括电信、互联网、金融、批发零售等行业的固定从业人员16368 人。本报告希望以严 谨客观的数据,为政府、企业等了解中国大数据发展状况和制定相关 决策提供参考。 本《报告》的数据采集工作得到了政府部门、大数据解决方案提 供商和企业用户以及社会各界的大力支持。我们在此表示最衷心的感谢!同时也对接受大数据调查访问的企业朋友表示最诚挚的谢意! 中国信息通信研究院 2015年5月29日

目录前.............................................III 目录..............................................................................................................................................IV 观 (1) 点摘要.......... 一、调查背景 (3) 1.1 调查方法及样本 (3) 1.2报告术语界定 (4) 二、大数据市场规模 (5) 2.1 大数据市场规模预估 (5) 2.2 大数据市产值 (6) 场细分领域 三、大数据应用 (6) 3.1 对大数据应用的认识 (6) 3.2 大数据应状 (7) 用的部署现 3.3 大数据应果 (8) 用带来的效 3.4大数据应碍 (8) 用的主要障 四、大数据资源 (9) 4.1数据资源的规模 (9) 4 的来源.......... .2数据资源 (10) 4 的类型.............................. .3 数据资源 (11) 五、大数据平台 (12) 5.1 大数据平台建设模式 (12) 5 据平台模式. .2 自建大数 (12) 5.3 采购公共云服务模式 (15) 六、政策需求和资源需求 (16) 6.1大数据发展的政策需求 (16) 6.2 企业对大数据资源的需求状况 (17) ......................................................................................

中国大数据市场调查调查研究报告

中国市场调研在线

行业市场研究属于企业战略研究范畴,作为当前应用最为广泛的咨询服务,其研究成果以报告形式呈现,通常包含以下内容: 一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性。 中国市场调研在线基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

2017-2023年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告 报告编号:594149 市场价:纸介版7800元电子版8000元纸质+电子版8200元 优惠价:¥7500元可开具增值税专用发票 在线阅读: 温馨提示:如需英文、日文、韩文等其他语言版本报告,请咨询客服。 2017-2023年中国大数据市场调查研究与发展前景预测报告 产业现状 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道,而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世界中的商品物流信息,互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产,使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务,是大数据的核心议题,也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代网民和消费者的界限正在消弭,企业的疆界变得模糊,数据成为核心的资产,并将深刻影响企业的业务模式,甚至重构其文化和组织。因此,大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判,所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸,其衰落不是管理能扭转的。如今的数据已经成为一种重要的战略资产,它就像新时代的石油一样,极富开采价值。如果能够看清大数据的价值并且迅速行动起来,那么在未来的商业竞争中占据会占得先机。 市场容量 继物联网、移动互联网、云计算之后,大数据再次挑动整个IT产业的神经。这场发端于互联网企业的草根企业技术让我们可以以全新的视角重新审视数据资产,更让潜藏在这些数据中的商业价值得到前所未有的发挥,大数据让"智能之门"从来没有像现在这样距离我们之近。现阶段企业要积极引入大数据技术,还要关注已经部署到位的商业智能如何能与大数据进行结合,在新的时代我们该如何利用它来为企业创造最大的价值,最终帮助企业推开智慧之门。众所周知,依托价格相对较低的硬件和开源软件构成的组合,大数据大幅降低了普通企业获得"智慧"的门槛。而在过去,商业智能才是企业获得"智慧"的主要技术手段,一个典型的商业智能需要基于传统数据仓库实现,需要专用硬件和专业ETL工具,项目投资不菲而且建设周期长,这就让大量中小企业对商业智能望而却步。正是基于此,当同样能给企业带来"智慧"的大数据一出现,就受到企业的普遍欢迎。全球大数据技术及服务市场复合年增长率将达317%,2016年收入将达到238亿美元,将增速约为信息通信技术市场整体增速的7倍之多。2015年中国大数据市场规模达20亿元,从2016年到2017年期间,每年将保持60%以上的增长。 市场格局 大数据主要市场机会集中在各实体企业对海量数据处理、挖掘的应用上,而这些应用必然带动"数据存储设备和提供解决方案","大数据的分析、挖掘和加工类企业"等环节的爆发性发展。虽然目前国内数据库、服务器、存储设备等领域,仍是国际巨头占绝对领先优势,大数据应用也还处在起步阶段,但发展前景可以期待。中国经济

市场调研数据收集办法

市场调研数据收集办法 Document serial number【KK89K-LLS98YT-SS8CB-SSUT-SST108】

第三章文案调研——二手数据的收集方法 一、二手资料data 1、原始数据——直接来源,第一手数据,专门收集,实验、观察、询问 二手资料——间接来源,文案调研,已有的数据资料 任何市场研究均不可能完全独一无二,或从未发生过,很可能有过类似调查 2、二手数据的优劣 (1)优点时效性 经济性——成本低,易获得 辅助性——确定研究的主题和背景 确定研究的方向和范围 确定研究的潜在问题和困难 (2)缺点测度标准不一致 分类标准不一致 数据更新慢 相关程度低 数据可能缺乏可得性,不充分 数据可能不准确 二、内部数据——内部数据库,会计帐目、销售记录、各类报告 外部数据——政府报告 官方统计资料:年鉴 行业协会资料 研究成果论文、图书 大调研公司数据 三、因特网资料 关键词搜索 大学网站及BBS讨论 *官方及商业数据公司网站 出版公司 第四章原始数据的收集方法 第一节询问法 *调查方法: 我国政府统计调查方法体系:“以必要的周期性普查为基础;以经常性的抽样调查为主体,辅之以重点调查,科学推算和少量的全面报表综合应用。” 普查:专门组织的一次性的全面调查,用于收集重要的国情国力和重要的经济现象的全面资料,是最基础的参照资料。一般为定期调查。主要用于调查属于一定时点上的现象的数量特点 时期指标:某一段时间内累积达到的总量水平,流量,可加性 时点指标:某一时刻、瞬间上的总量水平,存量,不可加性 抽样调查:从调查总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查,并根据样本的调查结果对总体数量特征进行推断,是应用最广泛的非全面调查 分为:概率抽样:随机 非概率抽样:非随机,调查结果不能用于推断 统计报表 *数据收集的形式 一、传统的询问调查方法 调查者通过口头、电讯、网络或书面的方式向被调查者收集数据、资料的方法。 1、面谈访问——调查者与被调查者通过面对面交谈而获得资料 问卷访谈与自由交谈;个别交谈与集体座谈 入户访谈:比较深入,样本代表性较好,不易控制调查者,调查者效应大,费用高,时间长 街上拦截访谈:不是随机抽样,样本代表性不足,环境差,拒访率高 现场拦截访问;中心地访问 普通人员访谈—计算机辅助人员访谈CAPI

【完整版】2020-2025年中国大数据应用行业市场发展战略研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国大数据应用行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (9) 一、企业市场发展战略的作用 (9) 二、市场发展战略的特征 (10) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (11) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研:2018-2019年中国大数据应用行业市场深度调研 (13) 第一节大数据行业的定义 (13) 第二节我国大数据应用行业监管体制与发展特征 (14) 一、行业主管部门和行业监管体制 (15) (1)工业和信息化部 (15) (2)国家工商总局 (15) 二、主要法律法规 (15) 三、相关产业政策 (16) 四、主要法律法规和相关产业政策对行业的影响 (17) 五、行业经营模式及盈利模式 (17) 六、进入行业的主要壁垒 (18) (1)技术壁垒 (18) (2)资源壁垒 (18) (3)资金壁垒 (18) (4)品牌壁垒 (19) 第三节2019年中国大数据应用行业发展情况分析 (19) 一、大数据广泛的应用到各个行业各个领域 (19) 二、大数据应用主要受到政策支持、技术推动、资本助力和企业数字化转型需求推动..19 三、大数据应用市场目前仍在“野蛮成长”,整体提升空间巨大 (20) 四、大数据应用政策的相对落地助推细分行业和领域的迅速发展 (21) 五、大数据应用进入高速发展期,未来新商业模式的出现有望带动更大发展 (23) 六、大数据应用可以按照应用延展、企业级应用和行业级应用进行划分 (23) 第四节2019年中国大数据应用行业在细分领域发展情况分析 (24) 一、大数据行业级应用 (24) 二、大数据企业级应用 (25) 三、大数据工具级应用 (26) 第五节企业案例分析: (27) 一、汇医慧影:赋能医疗创新,发现医学需求,解决患者痛点 (27) 二、欧唯特:基于自身行业经验和数据分析能力,欧唯特通过为品牌 (28)

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一:大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二:大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三:大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四:大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五:大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一:大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇,全球知名咨询公司麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产,数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是:大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取,管理,处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看,"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AWS)、大 2

第六章统计 数据的收集和整理(一)-方法教学

课题一:数据的收集和整理(一)——方法 教学要求(1)通过观察和动手操作等教学活动,使学生初步学会收集原始数据和分类整理的方法。(2)通过有说服力的数据使学生受到爱国主义教育。 教学重点收集数据的方法。 教学用具(1)用投影制作出教材的复习题(2)学生每人准备一枚一元的硬币。 教学过程 一、创设情境 我们已学过收集静止的数据,如:第1页的复习题(投影显示)。 1、点一名学生上来完成下面的统计表和条形统计图,其余的学生做在书上。 2、统计一下我们班同学寒假里读课外书的数量情况。 以前我们学习的是收集静止事物的数据,如复习题,但有的时候要收集的数据往往不是静止的,要随着时间的变化逐个收集和积累,这时就要采用另外的方法来收集和积累数据。今天我们进一步学习: (板书课题)数据的收集和整理 二、探索研究 1、探索收集数据的方法。 放:例1中的路口在10分种内各种机动车通过的录像,让学生看。 (1)小组合作,探索研究 ①各种车辆的出现有没有规律? ②在这种情况下,怎样才能准确无误地记下各种车辆通过的数据? ③小组讨论:用什么方法记录数据? ④汇报展示,统一方法。 (2)学生实际操作。 每人拿出一张纸写出各种车辆名称,然后听老师报通过的车辆,并画“正”字记载。 讲:你们纸上收集的数据是原始数据。为了清楚地表示10分种内各种机动车通过路口的辆数和总辆数,需要把这些数据加以整理,制成统计表或条形统计图。 2、数据的整理。 (1)统计表。 想:这个统计表该怎样制?要分几栏? (2)条形统计图。 投影显示教材第2页空白的条形统计图。 想:①图中的每格代表几? ②每种车的辆数如何用竖条表示出来? ③如果收集的数目较大怎样办? 做:让学生翻开书第2 页,将条形统计图补充完整。 三、实践操作 1.让学生拿出准备好的硬币,按照刚学的数据的收集和整理的方法进行,并填好书上的统计表。 2.课堂作业。 做练习一的第1题。做练习一的第3题。 四、课外实践

市场调研理论与方法复习提纲

第一章市场研究概述 1.市场研究的定义:针对企业特定的营销问题,采用科学的研究方法,系统地、客观的收集、整理、分析解释和沟通有关市场营销各方面的信息,为营销管理者制定、评估和改进营销决策提供依据。(系统地、客观地收集、整理、分析解释和沟通)5星 2市场研究的特点:科学性(市场研究的基本特点)、系统性、客观性、针对性、辅助性与局限性。4星 AC尼尔逊公司领导全球的研究公司 3. 市场研究的意义:为营销决策者及时提供更准确、更系统的信息,减少企业市场营销决策时的不确定性,降低决策错误的风险,协助决策部门制定有效的市场营销决策。 4.市场研究的使用单位类型:消费品制造企业、工业产品(生产资料)制造企业、中间销售企业、服务行业(银行、保险公司)、新闻媒介与经营服务行业(电视台、报社、广告公司)、非营利性机构 5.企业外部独立的调研机构:①大型综合调研公司;ACNielsen公司和Market Facts 公司属于这类公司。②现场服务公司;专门从事数据的收集。③其他专业服务公司 市场研究行业的发展:萌芽阶段(1920以前)、发展阶段(ACNielsen 1922年进入商业研究领域)、成熟阶段 第二章市场研究过程 一、市场研究的过程主要阶段:确定研究方向、确定研究价值、确定研究设计、研究的执行、 报告撰写。5星 二、确定项目的研究方向:研究方向的正确性是开展市场研究工作最重要的一个环节,准确地定义研究问题和研究目标是成功的关键。4星 在进行正规的项目设计之前要认真地确定项目的研究方向。包括:提炼研究主题及辨别问题与机会、确定研究的具体目标、提出相应的研究假设、并判断需要获得的信息。4星三、分析项目的成本效益:①市场研究信息的净价值等于在研究帮助下作出的决策方案的期望价值(V1)减去没有该研究帮助作出的决策期望方案价值(V2)的差,再减去研究成本(C),公式:NV=(V1-V2)-C。3星 常用估计市场研究信息价值的方法有:最小损失法、投资回收率法(R=市场研究价值/调研经费)、正规分析 四、研究设计: 1.制定研究设计的过程中要作出很多相互联系的决策,包括:资料类型的选择;即决定需要什么类型的信息。资料收集手段的选择;使用电话访问、邮寄问卷、还是使用个人访问方式收集资料。样本的选择及研究预算和时间安排的确定等。 2.研究方向(种类):探索性研究、描述性研究、因果关系研究。4星 ①探索性研究,经常在项目的开始阶段,往往是用于获取背景资料、定义关键术语、更准确的定义研究的问题和帮助提出假设。例如,通用面粉公司中,利用探索性研究提出两个假设; ②描述性研究,是对市场本身及其环境的某个方面进行准确描述。主要用于决策的分析问题阶段、方案评估和选择阶段、方案实施阶段及反馈阶段。例如,不同类型的大学里女生和男生的比例分布;消费者对本公司及对竞争对手产品的评价;读者在社会、经济与人文学上的特征;本公司的产品在各种不同销售点的销售比例。描述性研究的设计比较严格,在设计中必须明确:研究对象、研究内容、研究时间、研究地点、研究目的和研究方式。

2019年版大数据应用行业市场调研分析报告

2019年版大数据应用行业市场调研分析报告(部分内容) China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025) (专业、精准、高效,助力企业决策)

大数据应用行业产业链解析 一、大数据的生态系统 1、大数据的高效深度分析需要专用化的系统 在应用数据快速增长的背景下,为了降低成本获得更好的能效,大数据系统需要逐渐摆脱传统的通用技术体系,趋向专用化的架构和处理技术。这方面,国内百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网巨头做出了尝试并取得了很好的效果。众所周知,百度的大数据典型应用是中文搜索,阿里巴巴的大数据典型应用是基于交易日志分析的数据服务,腾讯的大数据典型应用是图片数据存储和基于用户行为的广告实时推荐。百度2013年底成立专门的大数据部门,旨在深度挖掘大数据的价值。阿里巴巴已将不同业务部门的大数据技术整合在一起为数据产品提供统一的服务。腾讯的数据平台部正在将全公司的数据纳入统一管理平台。阿里巴巴在技术上与开源社区结合得最为紧密;腾讯大数据目前正在向开源技术靠拢;百度在技术层面偏好自行研发,包括软硬件定制化方案也是最先投入实用。技术上,他们的共同之处是,不再依赖传统的IOE,而基于开源系统(如Hadoop等)开发面向典型应用的大规模、高通量、低成本、强扩展的专用化系统。 2、大数据处理架构多样化模式并存 当前,克隆了Google的GFS和MapReduce的ApacheHadoop自2008年以来逐渐被互联网企业所广泛接纳,并成为大数据处理领域的事实标准。但2013年出现的Spark作为一匹黑马终结了这一神话,大数据技术不再一家独大。由于应用不同导致Hadoop一套软件系统不可能满足所有需求,在全面兼容Hadoop的基础上,Spark通过更多的利用内存处理大幅提高系统性能。此外,Scribe、Flume、Kafka、Storm、Drill、Impala、TEZ/Stinger、Presto、Spark/Shark等的出现并不是取代Hadoop,而是扩大了大数据技术的生态环境,促使生态环境向良性化和完整化发展。今后在非易失存储层面、网络通信层面、易失存储层面和计算框架层面还会出现更多、更好和更专用化的软件系统。 3、实时计算逐步受到业界关注 Google于2010年推出了Dremel,引领业界向实时计算迈进。实时计算是针对MapReduce这种批量计算的性能问题提出的,可分为流式计算和交互式分析计算两种模式。在大数据背景下,流式计算源于服务器日志的实时采集,如Facebook开源的Scribe是分布式日志收集系统,ApacheFlume 是类似的系统。ApacheKafka是高吞吐率的分布式消息系统,特点是高通量和容错。Storm是容错的分布式实时计算系统,可以可靠的处理流式数据并进行实时处理,单机性能可达到百万记录每秒。Storm可集成ApacheKafka作为其队列系统。作为批量计算的补充,交互式分析计算的目标是将PB

大数据,调查报告

大数据,调查报告 篇一:大数据调研报告 大数据技术市场调查报告:“Bigdata浪潮”迫使企业做出抉择 发表于20XX-02-0613:26|2517次阅读|来源cSdn|0条评论|作者李智数据中心浪潮数据挖掘数据分析大数据 摘要:大数据时代的数据格式特性首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来看,信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点,新的浪潮并没取代旧浪潮,它们仍在不断发展,三种数据结构类型一直存在,只是其中一种结构类型往往主导于其他结构: 结构化信息这种信息可以在关... 根据idc的调查报告预测到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍,达到35zB(相当于10亿块1TB的硬盘的容量)。大数据浪潮的到来也为企业带来了新一轮的挑战。对于有准备的企业来说这无疑是一座信息金矿,能够合理的将大数据转换为有价值信息成为未来企业的必备技能。恰逢此时,cSdn专门针对企业相关人员进行了大规模问卷调研,并在数千份的调查报告中总结出现今企业大数据业务的现状。在此我们也将调研结果展示与此以供大家参考。 大数据时代的数据格式特性 首先让我们先来了解一下大数据时代的数据格式特性。从iT角度来

看,信息结构类型大致经历了三次浪潮。必须注意这一点,新的浪潮并没取代旧浪潮,它们仍在不断发展,三种数据结构类型一直存在,只是其中一种结构类型往往主导于其他结构: 结构化信息——这种信息可以在关系数据库中找到,多年来一直主导着iT应用。这是关键任务oLTP系统业务所依赖的信息,另外,还可对结构数据库信息进行排序和查询; 半结构化信息——这是iT的第二次浪潮,包括电子邮件,文字处理文件以及大量保存和发布在网络上的信息。半结构化信息是以内容为基础,可以用于搜索,这也是谷歌存在的理由;非结构化信息——该信息在本质形式上可认为主要是位映射数据。数据必须处于一种可感知的形式中(诸如可在音频、视频和多媒体文件中被听或被看)。许多大数据都是非结构化的,其庞大规模和复杂性需要高级分析工具来创建或利用一种更易于人们感知和交互的结构。企业内部大数据处理基础设施普遍落后 从调查结果可以看出,接近50%的企业服务器数量在100台以内,而拥有100至500台占据了22%的比例。500至2000台服务器则占据剩下28.4%的比例。可以看出面对大数据现今大部分企业还没有完善其硬件基础架构设施。 以现阶段企业内大数据处理基础设施的情 况来看50%的企业面临大数据处理的问题(中小企业在面对大数据的解决之道应遵循采集、导入/处理、查询、挖掘的流程)。 但这只是暂时状况,“廉价”服务器设施会随着企业业务的发展逐渐被

产品经理做市场调研和数据分析的方法

产品经理为什么要做市场调研?调研的目的是什么? 我们在做市场调研前,必须有一个自己的调研思路:调研目的、调研对象、需要收集的

数据、需要达到的效果等。只有有了明确的目标,才能获得更加有效的数据。 1、通过调研了解市场需求、确定目标用户、确定产品核心,为了更好的制订MRD; 2、为领导在会议上PK提供论据; 3、提高产品的销售决策质量、解决存在于产品销售中的问题或寻找机会进而系统、客观地识别、收集、分析和传播营销信息,及时掌握一手资源; 4、验证我们定的目标客户是不是我们想要的,目标用户想要什么样的产品或服务; 5、了解我们能不能满足目标用户的需求并且乐于满足目标用户的需求; 6、找准产品机会缺口,然后衡量各种因素,制定产品战略线路; 7、调研到最后,目标越明确,需求确明确,也就会觉得,产品越难做,难以打开市场等; 8、对于全新的产品,调研前PM必须先自己有一个思路,然后通过调研去验证自己的想法的可行性。 二、市场调研的方式方法有哪些?怎样确定调研的维度? 1、问卷调查、用户AB测试、焦点访谈、田野调研、用户访谈、用户日志、入户观察、网上有奖 调查; 2、做人物角色分析:设置用户场景、用户角色进行模拟分析; 3、情况推测分析; 4、调研的维度主要从战略层、范围层、结构层、框架层、视觉层来展开(不同的产品从不同的层次来确定调研的维度) 三、如何整理市场调研的数据? PS:对收集到的调研数据,我们需要整理出那些有效的数据,对于无效数据果断丢弃。对有效数据进行细致的处理、分析。 通过市场调研,我们收集了不少的数据,这些数据都是用户最直接的对产品的某种需求的体现。作为产品经理,我们视这些数据为宝贝,我们需要将这些数据进行整理,让他们变为珍宝。那我们该如何整理呢?

大数据中心选址调研报告

大数据中心选址调研报告 一、数据中心概念大数据中心, 就是指服务于大数据存储、挖掘、分析与应用得数据中心。大数据(b ig data,meg a d ata),或称巨量资料,指得就是需要新处理模式才能具有更强得决策力、洞察力与流程优化能力得海量、高增长率与多样化得信息资产。目前我国得数据中心总数已接近10 0万。 二、行业分布作为信息化建设得核心内容, 数据中心始终就是金融、政府、能源、交通等行业得投入重点;而伴随着电信行业得转型与移动互联网得发展,ID C也成为电信行业重点投资领域。此外IPDC互联网数据中心成为市场得热点,互联网提供商大规模建设云数据中心。 三、发展前景十二五”规划中明确了战略新兴产业就是国家未来重点扶持得对象,其中信息技术被确立为七大战略性新兴产业之一, 将被重点推进。新一代信息技术分为六个方面, 分别就是下一代通信网络、物联网、三网融合、新型平板显示、高性能集成电路与以云计算为代表得高端软件. 四、选址要素 1、数据中心属于高能耗产业,一个10万台服务器级别得数据中心需要两路或更多合共5 0—60MV得电力支持。且数据中心用电负荷必须持续稳定,因此需要选择建设在能源充裕, 并且能源得价格相对便宜得区域,以降低数据中心得运营成本; 2、为了满足(1)得用电要求,周边配电站设施也需要完善?条件包括配电站等级,配电站与场地距离,配电站变压器得供电余量,变压器目前得用户类别(如共用) , 上级电网得联系; 通常情况下,如果数据中心用户单独自建用户站,可选择得电压等级有以下几种: a) 380V:适合于小型数据中心,不在考虑范围内 b) 10KV:适用于两路市电进入用户站得总容量不超过20MVA得容量项目;即,每一路10KV市电进线容量不超过10M V A;当用户得进线容量需求超过这个范围时,可以考虑多路10 K V进线得方式。对于数据中心得安全等级要求超过T IER2 以上级别时,两路、或多路10KV进线应来自不同上级变电站,或同一变电站得不同得变压器。(目前,国内数据中心用户最多选用得一个电压等级。全国各个省市在具体设计与管理上略有不同。)

2019年中国大数据时代发展调查报告

2019年中国大数据时代发展调查报告 大数据产业有望成为拉动经济发展的“新风口”。工信部信息化和软件服务业司司长陈伟近日在媒体通气会上表示,目前包括北京、上海、贵州等先行先试的地方大数据产业和应用发展已初见成效。 工信部将出台促进大数据产业发展的推进计划,促进规划、标准、技术、产业、安全、应用协同发展。其中,在标准化方面,正在研制的10项国家标准中,8项已完成草案。下一步将重点开展数据格式接口、开放共享等标准体系建设。 “近日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》,为我国大数据发展进行了顶层设计和统筹部署。工信部主要负责大数据产业发展以及应用示范相关工作。目前我们已支持和指导北京、上海、贵州、广州、陕西等地大数据产业和应用发展。”陈伟表示。他透露这些地方先行先试,主动探索,已初见成效。 数据显示,XX年我国软件和信息技术服务业实现软件业务收入3.7万亿元,同比增长超过20%。其中,贵州省电子信息产业规模总量1437亿元,比上年增长60.6%。 而中国信息通信研究院不久前发布的《XX年中国大数据发展调查报告》预测,XX年中国大数据市场规模将达到115.9亿元,增速达38%。未来随着应用效果的逐步显现,一些成功案例将产生示范效应,预计XX年至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 不过,由于大数据产业和应用发展迅猛,亟需通过标准化的途径整合资源,固化现有成果,促进各方达成共识,形成统一的数据格式、接口、安全、开放等各类规范,为我国数据开放共享提供基础,为数据安全应用提供保障,促进数据交易等新兴服务模式规范发展。 围绕大数据标准化,下一步将重点开展以下工作:

大数据与市场研究

大数据与市场研究 数据分析挖掘微信公众号:datadw关注行业,乐在分享。 大数据这个概念近来一直受到关注。大数据并非一个确切的概念,这个概念一方面指数据体量巨大,超出一般电脑所处理数据量几个级别;另一方面也指处理的数据类型多样化,远远超出传统数据格式和分析工具能处理的范畴。也有观点指大数据是指不用抽样方法得到的数据。在这篇文章中,我从社会学科研究方式发展的角度来阐述大数据的影响,以及大数据和市场研究的相互关系。 第一次数据化的影响–定性研究和定量研究 市场研究是一门应用社会学的学科,一个基本的分类就是定性研究和定量研究。简单地说,定量研究一定有数字分析,定性研究没有数字分析。大多数研究人员也各自站队为定量研究人员和定性研究人员。我们先来讨论一下这样划分的本质是什么。 在几乎所有社会科学的学科中,最一开始的数据都是非数字的。比如,我们去做问卷调查询问被访者,你家有汽车吗?如果有,我们打一个勾。在把这些答案转化为数据之后,我们可以计算有多少比例的被访者有汽车等等。这个把非数字的信息数字化的过程,我们称之为数据化。这个过程在本质上同把声音数字化和图像数字化的过程并没有区别。 因此,数据的本质都是定性的。研究人员可以选择直接处理定性数据,也可以选择多走一步数据化后处理定量数据。没有哪一种方法在本质上更好。事实上,两种方式都产生了伟大的研究。(由于篇幅限制,这里不举例说明了。) 但在现实中不容否认的是,定量研究似乎享受更高的社会地位。在西方各个社会学科定量研究发展的初期,定量研究常常和具备高级数量分析技巧的和相应工作语言的年轻博士挂钩,定量研究被认为是未来,校园里许多年老的教授和研究者困惑不已并感受到压力。许多大学都大力投资来支持定量研究,Departments of Government被改名为Departments of Political Sciences,Departments of Speech被改名为Departments of Communication,即便名字没改,研究的内容已经发生变化了,社会学科转向定量研究的风潮可见一斑。那个时候年轻学者对数据的兴趣和痴迷不低于今日。归其原因,一方面由于测量理论的发展,许多研究主体数据化,定量研究从科学发展的浪潮中受益了;另一方面电脑的发展也促成了这个变化。 当电脑开始在美国大学变得不那么神秘的60年代初期,它们是不适合社会科学研究的,电脑的应用是围绕着物理科学来进行的。物理科学通常要求在很小的数据量上进行非常复杂的运算,而社会科学通常的数据量很“大”。那个时候物理科学可以拿到很多的资助,所以大部分软件和程序都是围绕物理科学开发的。直到60年代末期才出现比较强大的为社会科学研究而设计的分析软件。

数学教案-数据的收集和整理一

数学教案-数据的收集和整理(一) 教学目标1.学会用画“正”字的方法收集数据,并能按需要对数据进行简单的整理.2.加深对条形统计图的认识,提高学生看条形统计图的能力.教学重点数据收集和整理的方法.教学难点数据收集和整理的方法.教学过程一、复习准备.小华统计一个停车场里各种机动车的数量.数出有摩托车3辆,小汽车15辆,大客车8辆,载重车6辆.请你帮助她完成下面的统计表和条形统计图.教师:要把题中的数据填入统计表中相应的栏目里,再用条形统计图表示出各种车辆数的多少.从题目的条件中可以看出,要统计的有几种数量?(几种车,每种多少辆.)教师:制成的统计表有几栏,每栏多少格?教师提问:看一看条形统计图中,每格表示多少?二、学习新课.(一)用画“正”字的方法收集数据.教师:上面复习题中,统计停车场里面的车辆时,由于车辆是静止不动的,我们可以分类数出各种车的辆数,是用逐项数出数目的方法收集的数据.如果我们要统计一个路口在规定的时间内通过的各种机动车的数量,还能用逐项数出的方法来收集数据吗?教师:收集数据时,根据具体条件不同,可以用不同的方法来收集.今天就来学习一种收集和整理数据的常用方法(板书课题:数据的

收集和整理)教师:请同学们作好准备,你们收集过路口的各种机动车数量.学生汇报收集的数据教师提问:为什么你们收集的数据不统一;有什么方法可以改进?学生讨论:小组内分工,每人记一种车的数;先把各种车的名称写出来排列好,过车时分别作出“正”字的记录……学生汇报后教师板书:摩托车:正小汽车:正正正正正正一大客车:正正载重车:正正正正(二)填统计表和统计图.1、教师:上面收集的数据,为了清楚地表示出来,要把这些数据整理,制成统计表.机动车种类辆数合计摩托车小汽车大客车载重车教师提问:请看条形统计图,每格表示多少?这个数能不能改变?教师说明:条形统计图中,每一格代表多少数量,要根据统计的数据大小而定.2、学生练习.把课本第2页的条形统计图和统计表补填完整.3、控制人口过快增长是我国的一项基本国策.从1992年到1996年,全国每年增加的人口数依次是1348万、1346万、1333万、1271万和1268万.完成下面的统计表.教师:统计表要分几栏?为什么?要分几格?为什么?年份1992 1993 1994 19951996增加人口数(万)三、巩固练习.拿一枚1角硬币,从桌面上约30厘米的高度自由落下,共做20次,边做边记录落下后的情况,然后填入下

市场调研的基本方法

市场调研的基本方法 名词解释 1、定性调研:意味着调研结果并没有经过量化或定量分析。 定量调研:能够揭示大量饮用的人和不常饮用的人之间重要的统计方面的区别。 2、辛迪加服务公司:即为很多企业收集并提供相同市场调研数据的公司。主要处理有关大众媒体观众以及产品变动方面的数据,提供很多公司共同需要的信息。 3、投射法:投射测试的目的是探究隐藏在表面反映下的真实心理,以获知真实的情感、意图和动机。 4、类别量表:每一个数据都符合一种而且是唯一的一种类别,并且所有的数据都包括在量表中。 顺序量表:除了具有类别量表用数字代表特征的特点外,还增加了对数据进行排序的能力。 等距量表:除包含顺序量表的所有特征之外,还增加了量表范围内各点之间的间距相等这一维度。 等比量表:除综合了上面所讨论的3种量表的功能之外,

还加上绝对零点或原点的概念。 利克特量表:这种量表由一系列能够表达对所研究的概念是肯定还是否定态度的陈述所构成。 语意差别法:由测量某一客体对人们的意义而发展起来的。 5、神秘购物者:被用来收集有关商店的观察数据,以及顾客与雇员间交互的数据。 6、问卷调查的几种方法:观察法、询问法、实验法 观察调研法:不通过提问或交流而系统地记录人、物体或事件的行为模式的过程。 7、系统误差:指因调研设计或实施抽样设计中的错误或问题而产生的误差 测量误差:指所获得的原始信息(实际价值)与经测量处理的信息之间的差异 处理过程误差:指在向计算机输入调研资料或调研数据的过程中所产生的误差 问答: 1、营销调研为什么很重要,为什么是营销战略很重要的一部分? 答:市场调研在向管理者提供制定营销组合所需信息方面发挥着非常重要的作用。由于管理者越来越关注顾客满意

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