第111章 信息收集与分析：企业决策的基石以市场调研为例(12/58)

按照特定的变量进行排序，能更直观地展示数据特征和规律。

    （三）数据分析方法

    1 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据的基本特征进行描述和总结，如均值、中位数、众数、标准差、频率分布等。通过描述性统计分析，可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布特征，对数据有一个初步的认识。例如，在分析消费者对某产品的满意度调查数据时，可以计算满意度的均值和标准差，了解消费者满意度的整体水平和离散程度。均值能反映出满意度的平均水平，标准差则体现了数据的波动情况，标准差越大，说明消费者满意度差异越大。

    2 相关性分析：相关性分析是研究两个或多个变量之间的相关关系，判断变量之间是否存在线性或非线性关系以及关系的强弱。例如，在研究消费者的收入水平与购买能力之间的关系时，可以通过相关性分析来判断两者之间是否存在正相关关系，即收入水平越高，购买能力是否越强。通过计算相关系数，可以量化这种关系的强度，相关系数越接近1或 -1，说明变量之间的相关性越强；越接近0，则相关性越弱。

    3 回归分析：回归分析是一种用于研究变量之间因果关系的统计方法，通过建立回归模型，预测因变量随自变量的变化而变化的趋势。例如，企业可以建立销售与广告投入之间的回归模型，分析广告投入对销售的影响程度，从而为广告预算的制定提供依据。通过回归分析，可以得到回归方程，明确自变量对因变量的影响系数，进而预测在不同广告投入水平下的销售情况。

    4 聚类分析：聚类分析是将数据对象按照相似性划分为不同的类别或簇，使同一簇内的数据对象具有较高的相似性，而不同簇之间的数据对象具有较大的差异性。聚类分析可以用于市场细分、客户分类等方面。例如，通过对消费者的购买行为、消费偏好等数据进行聚类分析，将消费者分为不同的细分市场，企业可以针对不同的细分市场制定个性化的营销策略。对于消费能力高且偏好高端产品的消费者群体，企业可以推出高端产品线，并提供专属的增值服务。

    六、市场调研为企业决策提供依据的案例分析

    （一）案例一：宝洁公司的市场调研与产品创新决策

  
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