数据分析在市场研究中的应用指南.docVIP

数据分析在市场研究中的应用指南

TOC\o1-2\h\u7399第一章数据分析基础 3

269711.1数据分析概述 3

278761.2数据类型与结构 3

269541.3数据分析方法简介 4

23044第二章市场研究概述 4

95452.1市场研究目的与意义 4

157642.2市场研究类型与流程 5

202432.2.1市场研究类型 5

290282.2.2市场研究流程 5

51752.3市场研究数据来源 5

9178第三章数据收集与处理 6

31493.1数据收集方法 6

199213.1.1概述 6

55963.1.2定性数据收集方法 6

246773.1.3定量数据收集方法 6

326363.2数据清洗与整理 6

128173.2.1概述 6

17813.2.2数据清洗 6

117243.2.3数据整理 7

180293.3数据预处理 7

71793.3.1概述 7

102063.3.2数据筛选 7

237603.3.3数据集成 7

310843.3.4数据变换 7

253883.3.5数据归一化 7

20831第四章描述性统计分析 7

15064.1频率分布与图表展示 8

99124.1.1频率分布 8

56414.1.2图表展示 8

275924.2中心趋势与离散程度 8

296694.2.1中心趋势 8

87564.2.2离散程度 8

233664.3相关性分析 9

236164.3.1皮尔逊相关系数 9

113164.3.2斯皮尔曼等级相关系数 9

320954.3.3肯德尔等级相关系数 9

22966第五章假设检验与推断 9

236425.1假设检验概述 9

143115.2参数检验与非参数检验 9

152385.2.1参数检验 9

275875.2.2非参数检验 10

286495.3置信区间与假设检验结果解释 10

4690第六章预测分析 10

56896.1时间序列分析 10

87216.1.1概述 10

279266.1.2数据预处理 10

247836.1.3方法选择 11

261076.1.4模型建立与预测 11

228786.2回归分析 11

191196.2.1概述 11

224626.2.2数据准备 11

8296.2.3模型选择 11

265416.2.4模型建立与预测 11

104346.3聚类分析 11

288736.3.1概述 11

131986.3.2数据准备 12

93796.3.3算法选择 12

182836.3.4模型建立与预测 12

22125第七章聚类与分类分析 12

304767.1聚类分析概述 12

207857.2常用聚类算法 12

245547.2.1Kmeans算法 12

104217.2.2层次聚类算法 12

189747.2.3密度聚类算法 13

88197.3分类分析与模型评估 13

51127.3.1分类分析步骤 13

325857.3.2模型评估方法 13

12133第八章因子分析与主成分分析 14

296568.1因子分析概述 14

264608.2主成分分析概述 14

196248.3因子分析与主成分分析的应用 14

56158.3.1市场细分 14

257328.3.2产品评价 14

306498.3.3品牌定位 15

17148.3.4营销策略优化 15

285908.3.5竞争对手分析 15

255868.3.6客户满意度研究 15

26282第九章数据可视化与报告撰写 15

144419.1数据可视化方法 15

31139.1.1理解数据可视化的重要性 15

291509.1.2常见的数据可视化方法 15

107689.1.3选择合适的数据可视化方法 16

248249.2可视化工具与软件 16

29309.2.1常用的可视化工具 16

54749.2.2选择合适的可视化软件 16

139959.3报告撰写技巧与注意事项 16

173979.3.1