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『簡體書』网络调研技术与实战

書城自編碼： 3721321
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→網絡與數據通信
作者： 王枫，费毅华
國際書號(ISBN)： 9787115584106
出版社： 人民邮电出版社
出版日期： 2022-02-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 74.9

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編輯推薦：
聚焦网络新技术、新方法、新理念，快速提升市场调研与营销的效果。针对数字时代背景市场调研的新特点、新问题，本书结合市场调研行业企业问卷网十多年服务上万家企业的实践经验和海量数据，提炼新的市场调研流程和方法，有效收集有效样本，帮你快速形成自己的解决方案。
案例深度剖析，五大调研主题多方位解读。从理念到方法，从计划到方案，从措施到落地，其间存在着巨大的障碍。本书所介绍的案例全部来自实际，具有很强的代表性，覆盖五大常见调研主题，提供具有可操作性的模板，指导您快速上手。
內容簡介：
《网络调研技术与实战》以网络调研的实战流程为主线，结合各类常用调研主题的实战经验与案例，以开展市场调研课题和调研活动的视角，阐述了如何将网络调研技术应用于实际，一步一步地完成市场调研的完整过程。本书的主要内容共分为四篇：篇介绍了市场调研和网络调研的理论和基础，可谓之为网络调研之“道”；第二篇介绍了网络调研的数据采集技术和质量控制方法，可谓之为网络调研之“法”；第三篇重点介绍了市场调研中常见的统计分析技术与模型，它们是从数据中提取关键价值的炼金“术”；第四篇为常见调研主题实战，详细地介绍了五个常见调研主题的实际案例。
《网络调研技术与实战》可作为高等院校市场调研相关课程的教材或教学参考用书，也可供市场调研工作者阅读。
關於作者：
王枫
北京航空航天大学经济管理学院管理科学与工程博士（市场分析方向），首都经济贸易大学旅游管理类硕士班旅游网络调研系列课程的开办者和主讲人之一。1997年进入市场调研行业，从业20余年，拥有丰富、兼顾定性与定量的市场调研经验，对消费者具有深刻的洞察与理解。擅长通过对多样化信息的整合分析，提供更具针对性的研究发现和建议，帮助客户做出切实可行的决策。
费毅华
IBM SPSS认证数据分析师，毕业于西南交通大学统计学专业，从事与市场研究相关的数据分析工作11年，擅长使用SPSS、R、VBA等数据统计与分析工具。作为项目负责人，主持并参与过2000多个市场研究项目的数据统计与分析工作，为国内外200余家市场研究公司和近千家企业提供服务。
目錄：
第 一篇 市场调研基础
第 一章 市场调研的定义与价值 2
一、市场调研的定义 2
二、市场调研的价值 2
第二章 市场调研的应用场景 5
一、市场调研的时机 5
二、市场调研与其他方式的配合 6
第三章 市场调研的内容范围与方案设计 9
一、市场调研的内容范围 9
二、市场调研的方案设计 9
第四章 市场调研的方法 14
一、基本方法 14
二、经典研究方法的组合 20
第二篇 调研数据采集实战
第五章 网络调研数据采集实战 24
一、调查问卷的设计 25
二、网络问卷系统 27
三、数据质量控制 55
四、网络样本资源 58
第三篇 调研数据分析实战
第六章 市场研究中常用的统计分析技术 64
一、数据类型与数据结构 64 2 二、选择合适的分析方法 66
三、哑变量 72
四、交叉表技术 79
五、t 检验与方差分析 87
六、相关分析与回归分析 98
七、对应分析 112
八、聚类分析、决策树和判别分析 117
第七章 量表题的分析技术 127
一、量表题的问卷设计 127
二、量表题的重编码 128
三、量表题的信度分析 132
四、量表题的效度分析 133
五、量表题的相关分析 134
第八章 常见的研究主题及相应的分析模型与方法 135
一、市场细分 135
二、品牌分析 138
三、需求挖掘 143
四、用户旅程体验的研究模型 147
五、传播（营销）效果分析 153
六、其他通用分析模型及相关理论 155
第四篇 常见调研主题实战
第九章 市场细分与用户画像 166
一、市场细分的实际研究意义 166
二、实战案例 169
三、案例介绍 175
第十章 品牌研究 187
一、品牌研究的实际意义 187
二、汽车行业里的品牌研究思路 188
三、汽车行业里的品牌调查问卷 192
四、汽车行业里的品牌研究数据分析 196
五、汽车行业里的品牌研究报告 198
第十一章 需求挖掘 201
一、需求挖掘的实际意义 201
二、需求挖掘的研究思路 202
三、需求挖掘问卷的设计 206
四、需求挖掘调研报告 210
第十二章 用户旅程体验 213
一、基于满意度-NPS 的用户旅程体验 213
二、用户旅程体验的研究思路 215
三、研究报告 224
第十三章 传播（营销）效果研究 225
一、传播（营销）效果研究的应用场景 225
二、研究方法与思路 226
三、问卷设计 226
四、数据分析 231
五、研究报告 231

 

 

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