評價市場調研數據分析中常用的分析方法

摘要：社會經濟不斷發展，在社會經濟發展階段，市場調查工作發揮著重要的作用，與此同時近些年市場調查數據集分析方法也不斷豐富，本文結合實際情況，論述了評價市場調研數據分析中常用的分析方法，從而在社會經濟發展過程中，充分發揮出市場調查工作的作用。

關鍵詞：市場調查;調研數據;分析方法;常用方法

當前社會實踐需要具有多元化特征，統計分析科學也不斷發展，這樣進一步豐富了市場調查數據分析方法，市場調查數據非常豐富，當前無法利用一種數據分析方法分析任何一種數據，選擇的數據分析法關系到市場調查結果。本文論述了評價市場調研數據分析中常用的分析方法，進一步保障市場調查結果。

一、評價市場調研數據分析中常用的分析方法

（一）描述性統計分析

描述性統計法分析是分析一組數據的各種特征，通過描述樣本的特征，進而總結所代表的總體特征。在數據分析過程中，描述性統計分析方法主要包括趨勢分析和頻數分析以及數據數據離散程度分析等，利用這些分析方法，可以進行復雜統計分析工作。我們在數據分析過程中，可以首先利用描述性分析，掌握了規律之后，再利用其他分析方法。

利用數據頻數分析方式，在數據預處理過程中可以利用頻數分析和交叉頻數分析等方式，這樣有利于檢查異常值。利用頻數分析方式，可以總結統計規律。利用數據集中趨勢分析方法，可以將數據一般水平反映出來，數據集中趨勢分析經常會利用平均值和中位數以及眾數等常用指標。

利用數據離散程度分析方式，可以將數據之間的差異性反映出來，經常會利用方差和標準差等指標。利用方法，可以將數據的波動情況反映出來，顯示出數據平均值離散程度，如果一個數據發生變化，方差的最終結果都會受到影響，方差對于整組數據波動都非常敏感，在應用過程中，需要計算整組數據，這樣才可以將數據波動準確的表示出來。

利用數據分布方式，就是在數據統計分析工作當中，假設樣本的分布情況，這屬于正態分布，在生活和科學實驗當中，利用正態分布方式可以描述很多隨機變量的概率分布情況，例如描述同一個地區人們的身高和體重等，或者描述水果的重量等。總之如果由很多微小隨機因素都會影響到一個量，那么這個量是處于正態分布情況。通過繪制統計圖，可以利用圖形的方式更加清晰的表達數據。

（二）回歸分析方法

利用回歸分析法，關注事物在過程變化產生的因果聯系，這種統計方法主要是預測事物未來發展趨勢，可以確定變數定量關系。回歸分析法具有較大的運用面，以調查分析過程中涉及到的自變量，分為一元回歸分析法和多元回歸分析法。判斷自變量和因變量的線性關系，可以分成線性回歸分析和非線性回歸分析。利用回歸分析方法，如果只是涉及一個自變量和因變量，那么可以利用一條直線的方式表示自變量和因變量的關系，這就是一元線性回歸分析，在回歸分析過程中，如果涉及到兩個以上的自變量，并且自變量和因變量二者屬于線性關系，這就是多元線性回歸分析。

利用回歸分析發生，首先需要處理分析數據資料，分析多個變量，確定變化原因，這樣就可以明確自變量和因變量。其次建立變量經驗公式，同時要檢驗公式的可信度。確定自變量計算值為預測值，利用回歸分析法，要保證時間不會影響到變量的依存關系，此外自變量和因變量之間具備時間滯后條件才可以利用回歸分析法。例如某企業職工增加，企業食堂食品需求量也會因此增加，以企業招聘計劃為基礎，可以利用回歸分析法預測食堂食品的未來需求。

（三）相關分析法

利用相關分析法，可以研究隨機變量的關系規律，每種現象和發生過程和其他現象都具有依存和制約等關系。相關分析法的基礎是進程癥狀，利用立法和趨勢變化實施預測，可以確定未來發展變化的規律。利用相關分析法確定變量的關系，通常是利用散列圖和散列表等形式排列相關關系的資料，這樣有利于幫助人們分析資料的關系。計算相關的系數，可以將白能量的線性關系指標反映出來，以此可以確定變量關系的密切性。利用已知的相關關系和系數，測試數學模型，如果確定數學模型具有可靠性特征，就可以將一定的數值帶入，利用模擬計算方式，可以確定預測結果。

二、市場調查數據分析的新途徑

市場調研數據分析方法具有多樣性特征，并且當前缺乏完美的市場調研數據分析方法適用于所有的數據，每一種方法都具備各自的特色，在不同的場合當中發揮著不同的作用，并且需要在實踐應用過程中不斷改進。在今后發展過程中需要進一步完善小樣本和含有噪聲的市場調查數據分析方法，注重方法的綜合，這樣才可以更好的適應市場調查數據分析工作的需求。

（一）在市場細分中利用OCA

在市場調查當中利用聚類分析，市場分析人員可以發現很多細分市場，當前市場調查過程中利用很多聚類方法，但是這些聚類分析方式無法將聚類最優個數和變量組成客觀的反映出來。OCA屬于非參數聚類方法，在最優個數和變量組成分析過程中可以利用OCA。利用OCA，可以自動確定聚類個數，同時具有一定的可觀性，最終可以確定最佳聚類方案，利用OCA聚類實施細分市場，這也符合客觀發展規律。

（二）細分市場特征分析中利用S-FRI

S-FRI是屬于非參數算法的一種，S-FRI可以自動提取數據當中的模糊規則，進而建立模糊模型，模糊規則的生成具有客觀性。建立模糊模型過程中，需要實施模糊化和規則歸納以及逆模糊化等方式，S-FRI結合了模糊建模技術和自組織數據挖掘建模技術，因為沒有嚴格限制調查數據，因此可以自動的將細分市場特征提取出來。利用S-FRI雖然可以提取細分市場的獨有特征，但是細分市場缺乏明顯的差異性，那么就無法保障建模的精度。

（三）在企業評價當中利用AC

AC算法屬于一種序列模式識別方法，AC方法利用序列模式周期性特征，建立相似模式，利用GMDH技術變化相似模式的狀態，這樣就可以對于當前模式的位置狀態進行評價，利用AC方法，可以分了評價企業績效和信用以及競爭力等方面。在分類評價過程中，利用AC方法選擇的樣本通常具備相似模式，再分類處理待定樣本，這樣可以將典型樣本解釋性作用充分的發揮出來，幫助人們思考和決策。對比其他預測模型，AC方法預測輸出變量的過程中，不需要預先估計和假設輸入變量的發展趨勢，主要是由已知數據給出預測。

結語：通過以上綜合論述，我國社會經濟不斷發展，在社會實踐需求的影響下，不斷發展了多元化和統計分析科學，同時也涌現出各種市場調查數據分析方法，但是現有的數據分析方法都不夠完美，并不是任何數據分析都可以應用，因此需要結合實際秦光選擇合適的數據分析方法，這樣才可以保障市場調查結果的可靠性，將市場調研數據分析的作用充分的發揮出來。

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作者簡介：

隗偉（1983年-），男，北京人，本科，研究方向：市場研究。