市場調研數據分析中常用的分析方法探討

王薪然

摘 要：在統計分析學科以及各類科學技術不斷發展的現代化背景下，市場調研數據分析方法也得更加多元，要想獲得更加理想的數據分析效果，就需要根據實際選擇合適的數據分析方法。本文基于調查法、文獻法、歸納總結法對市場調研數據分析中常用的相關分析法、回歸分析法以及描述性統計法、大數據分析法、AMI數據分析法等進行分析對比，希望能為相關工作帶來些許幫助。

關鍵詞：市場調研;相關分析;回歸分析;描述性統計分析

數據是重要資源，數據中隱含著許多知識與信息，若能深度挖掘、科學分析以及合理運用數據，將會創作出可觀的經濟效益。下面結合實際，就市場調研數據挖掘與分析問題做具體分析。

一、市場調研數據分析中常規分析方法

（一）相關分析

相關分析法是研究隨機變量之間相互關系規律性的一種統計方法，這種數據分析法的客觀基礎是：任何一種現象及其過程都必然會同其他現象與過程處在一種相互依存與相互制約的關系中。在對某一種現象或趨勢進行分析預測時，可以已經發生的某種現場或進程為基礎來進行分析預測。應用相關分析法對市場調研數據進行分析是，是先基于一定的理論對變量之間的相互關系進行研究，從中獲得某種聯系或規律。分析時，是運用散列表、散列圖等將具有相關關系的資料排列出來，然后更直觀、全面地分析各資料之間的關系。在對各市場調研數據間的相互關系做初步分析后，就運用專門的計算方法計算對數據間的相關關系進行計算，通過計算結果反映出變量之間線性相關關系的綜合指標以及密切程度，一遍更準確地把握某種現象或某種趨勢。在對各變量之間相互關系進行計算的基礎上，再利用已知的相關關系與相關系數對數學模型的可靠性進行重復測試，若經過測試證明數學模型有較高的可靠性，就將一定的數值代入到數學模型中并進行模擬計算，最終得到預測結果。

（二）回歸分析法

應用回歸分析法對市場調研數據進行分析時，是基于所調研事物本身以及它的發展過程，因果關系等對事物未來發展趨勢進行分析預測。合理運用回歸分析法能夠確定出兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系。在幾種數據分析方法中，回歸分析法的使用頻率要更高，這主要是因為回歸分析法原理比較簡單，分析效率以及分析競速等均相對較高。運用回歸分析法分析市場調研數據時，是先對數據資料進行處理分析，從多個變量中找出造成某一變化產生的原因，將因變量、自變量確定下來，讓預測目標更加明確。在結束初步的處理后，基于專業理論與方法將變量間的經驗公式建立起來，并仔細檢驗變量公式的可信度。建立起變量間的經驗公示后以自變量計算值為依據將預測值確定出來，實現對事物發展趨勢的精準預測。回歸法雖然原理簡單，但這種方法并不是適合所有的市場調研數據分析工作。相關研究表明，只有滿足以下三種條件時運用回歸分析法才能獲得最為精準的調研分析結果：第一個條件是自變量與因變量之間存在時間滯后關系，第二種情況是變量間的依存關系不受時間影響。對回歸分析法，可按照調查分析中自變量的多少將其分為一元與多元回歸分析，按照自變量與因變量之間是否為線性關系分為線性回歸分析與非線性回歸分析，在具體的調研數據分析過程中要能根據實際情況與具體需求合理選擇、科學運用，從而實現對事物未來發展趨勢的準確預測。

（三）描述性統計分析

運用描述性統計分析法對市場調研數據進行分析時，是通過分析一組數據的各類特征來掌握某事物或某現象的總體特征，進而實現對其的準確預測與判斷。描述性統計分析包括集中趨勢分析、數據分布、頻數分析以及數據離散程度分析等幾項內容。在對某復雜統計數據進行分析時，必須要完成以上幾項基礎的分析工作才能對其的特征、性質以及未來發展趨勢等有較為準確與全面地把握。在運用描述性統計分析法對市場調研數據進行分析時，首先是對數據的頻數進行分析，通過分析數據頻數以及交叉頻數找到異常值并掌握一些統計規律。結束數據頻數分析后，就對數據的集中趨勢進行分析，通過分析集中趨勢掌握數據一般水平。在這項分析工作中需要用到眾數、中位數以及平均值等參考指標。之后進入到數據離散程度分析階段，通過分析數據的離散程度了解數據之間的差異程度。在這一分析過程中需參考標準差、方差等指標。方差是經過先平均、再求差、后平方、再平均等多個步驟后獲得，方差能夠準確反映出一組數據與其平均值的離散程度，因而在市場調研數據分析中發揮著重要作用。在很多情況下，數據分析人員都是通過計算一組數據的反差來判斷以及掌握該組數據的波動情況。在離散程度分析之后就對數據的分布特征進行分析。分析市場調研數據的分布特征時，通常是假設數據樣本屬于正態分布的狀態，然后基于一定的理論與方法對市場調研數據做精準分析，最終實現對市場發展趨勢的準確掌握。運用描述性統計分析法對市場調研數據進行分析的最后一個步驟是結合各項分析結果繪制統計圖，運用圖形更直觀、清晰地反映出市場發展特征與發展趨勢。

二、市場調研數據分析中先進的分析方法

（一）大數據分析

大數據往往是跨學科、跨領域以及跨媒體的，在信息化時代，傳統聚類算法無法直接應用于大數據聚類，大數據的聚類開始受到越來越多的關注。在21世紀，有關部門可充分運用大數據分析技術對市場調研數據做深度的挖掘、分析與整合，讓數據發揮出更大的作用，帶來很大的經濟效益。如可基于人工智能、大數據等先進技術手段對市場調研數據間的關聯性進行分析，分析人員可運用大數據技術在海量數據中迅速查找存在于項目集合或對象集合之間的頻繁模式、因果結構或關聯性等，從而對市場的發展特征以及未來發展趨勢有更準確與全面地把握。另外也可運用大數據預測方法對市場調研數據進行深入研究與精準預測，從而為相關策略的制定、方案的設計提供更真實可靠的參考信息。在運用大數據分析法對市場調研數據進行分析預測時，是基于多個市場間的相關性以及市場結構的差異性建立起一個可擴展的交易模型，然后運用邏輯回歸方法對事物發展趨勢做出預測。

（二）AMI數據分析法

隨著我國科技實力的提高，AMI數據分析法也更加完善，并在各類數據分析活動中發揮出了重要作用。如對市場調研數據進行分析時，有關部門與人員可直接根據數據分析需求構建AMI數據分析元，利用AMI數據分析元對各項數據進行深入挖掘、有機整合與精準分析，從而讓市場發展規律、發展特征以及發展趨勢等得到更直觀、更清晰地顯現出來。與其他幾項常規的數據分析方法相比，AMI數據分析法以現代大數據、互聯網、云計算等技術手段為基礎，以大數據軟件平臺為支撐，能夠實現對市場調研數據的精準分析與可視化展示，能為相關決策的制定與計劃的開展提供更有用的參考信息。

三、結語

綜上所述，數據是重要的資源，深入挖掘與精準分析市場調研數據能為決策的制定、計劃的開展提供更有價值的參考信息。目前我國適用于市場調研數據分析的技術方法比較多元，在分析過程中要能結合具體的數據分析需求科學選擇最為合適的數據分析方法，從而保證分析結果的精準可靠。

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