市场研究中的统计分析方法·基础篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郑宗成，张文双，黄龙 等 著

图书标签:

• 市场研究
• 统计分析
• 数据分析
• SPSS
• 基础统计
• 定量研究
• 营销研究
• 问卷分析
• 数据挖掘
• 统计方法

出版社： 广东经济出版社

ISBN：9787545418040

版次：1

商品编码：11184654

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-12-01

用纸：胶版纸

页数：268

正文语种：中文

内容简介

　　《市场研究中的统计分析方法·基础篇》作者向有意钻研统计分析的企业主管、市场营销人员、业务分析师、市场研究从业者、在读学生等群体，奉献了一种极其实用的入门读物。他们以既简明又全面的方式，在统计学与市场营销之间，极为成功地架设了一座桥梁。本书是条理最清晰、行文最引人入胜的中文统计学原理入门读物之一。特别把它推荐给已经在运用定量方法解决市场营销和市场研究问题的所有人。从而，本书值得被商学院广泛采用，也值得紧跟潮流、抱负不凡的营销实践者们阅读。

作者简介

　　郑宗成，中国最早从事市场研究的大学教授 拥有超过25年的市场研究的经验及高度的专业知识 培养了一大批本土的市场研究精英，始终获得同行和客户的肯定与尊敬 自1985年开始从事市场研究，作为中山大学管理学院教授 曾任广州市市场研究公司（GMR）、华南市场研究公司（SCMR）、华南国际市场研究公司（Research Interrlational Chinla）的高级顾问 现任精确市场研究集团（Consumer Search Group）高级顾问，致力于提升集团的专业能力和培养高级人才 著有《市场营销实务》、《市场研究方法》、《市场研究实务》、《品牌知行》等书。 张文双，经济学硕士，美国营销协会（AMA）会员 至今已从事市场研究工作18年，在统计分析、研究技术横型、市场研究与营销策略的结合方面有独到见解与深厚造诣 1993年，在中山大学管理学院师从郑宗成教授学习市场研究，并以兼职身份涉足市场研究的实务工作 1995年加入华南市场研究公司／华南国际市场研究公司（SCMR／Research International China），并茌那里一直工作到2009年，历任高级研究员、研究经理、研究总监、客户研究高级总监等职，自2005年起，还担任Reseanch International营销科学中心（Marketing Science Center）中国区的负责人，2007年，又被推选为Reseanch International的研发机构PET（Product Evaluation Team，研究模型评审团）的成员，广泛而深入地参与研究模型的定义、甄选、开发、评估、推广及改进工作 2011年与合伙人—起创立IDA Marketing Consultants Company，并担任总经理。

目录

第一章 导论
第一节 统计分析概述
一、统计分析是定量研究人员的三大基本功之一
二、什么是统计分析
三、统计学：让人又爱又恨的学问
四、是科学，还是艺术
第二节 统计分析的方法体系
一、统计分析方法的分支
二、数据归纳的方法体系
三、差异分析的方法体系
四、关联分析的方法体系
第三节 统计分析的误区
一、统计分析的常见误区
二、如何避免陷入误区
第四节 本书所涉及的统计软件
一、本书选用统计软件的原则
二、本书所涉及的SPSS组件或模块
三、本书所涉及的其他统计软件

第二章 数据描述、归纳与转换
第一节 描述统计与数据测量水平的类型
一、描述统计与推断统计+
二、数据测量水平的类型
第二节 单个指标数据的归纳与描述
一、频数表
二、直方图和正态分布
三、集中趋势指标
四、离散程度指标
五、正态分布的概率密度曲线
六、分布类型与形状测量
七、SPSS操作
第三节 多个指标数据的归纳与描述
一、交叉表
二、运用剖面指数分析交叉表
三、期望值一观察值分析
第四节 数据转换
一、数据转换的目的与原则
二、标准化数据
三、创建虚拟变量
四、对数据进行分段处理
五、重新赋值

第三章 抽样、误差与加权
第一节 样本容量与抽样误差
一、抽样调查的概念与意义
二、抽样误差的概念
三、样本容量与抽样误差的关系
三、百分比的误差边际
四、以统计方法确定样本容量
第二节 抽样方式与抽样误差
一、概率抽样与非概率抽样
二、概率抽样的方式与抽样误差
三、非概率抽样的方式与抽样误差
第三节 市场研究中的非抽样误差
一、非抽样误差的种类
二、研究分析中对非抽样误差的识别
三、研究分析中对非抽样误差的处理
第四节 信度与效度
一、信度和效度的概念
二、信度分析
三、效度分析
第五节 数据加权
一、加权的概念与目的
二、加权的实际应用
三、涉及多特性指标的复杂加权
四、加权对分析结果影响的测算

第四章 数据差异的检验——统计显著性检验
第一节 统计检验概述
一、为什么要进行假设检验
二、统计显著性检验的基本思想
三、统计显著性检验的步骤
四、双尾检验和单尾检验
五、两类错误
六、统计显著性与差异大小的联系与区别
七、统计显著性检验的类型
第二节 参数检验
一、单样本T检验
二、两个独立样本T检验
三、两个配对样本的均值T检验
四、怎样展示参数检验结果
第三节 非参数检验
一、独立样本检验
二、配对样本检验
三、符号检验（Sign Tcst）
四、一维卡方检验
五、多重配对比较检验

第五章 重要性测量的统计分析——相关与回归
第一节 重要性测量概述
一、为什么要测量重要性
二、显性重要性与隐性重要性
三、隐性重要性的意义与由来
第二节相关分析
一、两个变量间的关系
二、Pearson相关系数
三、Spearman秩相关系数
四、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数的SPSS操作
五、用相关系数测量隐陸重要性
第三节 交叉表关联性的统计检验
一、交叉表中指标相互独立性的检验
二、类别尺度变量的列联系数
三、卡方检验的SPSS操作
第四节 线性回归分析
一、一元线性回归
二、多元线性回归
三、模型拟合数据好坏的判别
四、分析自变量对因变量影响的指标
五、回归模型在重要性测量中的应用
六、多重共线性的检验
七、多元线性回归模型的假设条件及其检验
八、多元回归模型中自变量是类别变量时的处理
九、线性回归的SPSS操作
十、曲线拟合
第五节 最优尺度回归
一、最优尺度回归的基本原理
二、最优尺度回归对输人数据的要求
三、最优尺度回归的SPSS操作
四、最优尺度回归在重要性测量中的应用

第六章 数据降维——因子分析
第一节 因子分析的基本原理和计算步骤
一、因子分析的目的
二、因子分析的基本思想
三、因子分析的数学模型及计算步骤
四、使用因子分析所需要注意的问题
五、因子分析的SPSS操作
第二节 因子分析在市场研究中的应用

第七章 对象分类——聚类分析
第一节 聚类分析的用途
一、对消费者分类
二、对品牌分类
三、确定分层抽样的层次
第二节 聚类方法
一、分层聚类法
二、K均值聚类法
三、使用聚类分析所需要注意的问题
第三节 运用因子分析和聚类分析细分市场
一、市场细分流程
二、需要语句的确定
三、应用例子
第四节 运用因子分析和聚类分析对中国城市分类
一、分类方法与指标
二、分类结果
术语中英文对照表
参考文献

前言/序言

洞悉市场脉搏，驱动智慧决策：一扇通往数据驱动营销的密钥 在这个信息爆炸、瞬息万变的商业时代，每一个决策都关乎企业的生死存亡。然而，面对海量的数据和错综复杂的市场动态，如何精准地把握消费者需求，洞察行业趋势，规避潜在风险，并最终制定出能够带来丰厚回报的营销策略？这不再是凭空想象的艺术，而是对科学方法和严谨分析的深刻依赖。 本书并非直接教授那些繁复的统计公式或枯燥的软件操作指南。它的价值在于，将带领读者以一种全新的视角，去理解和运用统计学这一强大的工具，在市场研究的每一个环节，都能以数据为基石，构建起坚实的决策链条。它旨在帮助你跨越从原始数据到有价值洞察的鸿沟，让你成为一个真正能够“听懂”市场语言的营销专家。 第一章：市场的语言——从数据到洞察的起点 在开始任何深入的分析之前，我们首先需要理解“市场”本身是如何被“言说”的。本章将着重探讨市场研究的本质，以及数据在其中扮演的核心角色。我们将深入剖析，为什么在当今的商业环境中，仅仅依靠直觉或经验进行决策已不足以应对挑战，而数据分析则成为了必不可少的驱动力。 认识市场的多重维度： 市场并非一个单一的概念，它涵盖了消费者行为、竞争格局、宏观经济环境、技术发展等多个相互关联的层面。本章将帮助你理解如何从不同的维度去审视和定义你的研究对象，为后续的数据收集和分析奠定基础。 数据：无声的呐喊： 数据是市场研究的原材料，但原始数据本身并不能直接提供答案。我们需要学会如何“倾听”这些数据，理解它们背后所蕴含的消费者心声、市场信号和潜在趋势。本章将引导你思考，什么样的信息才是真正有价值的市场数据，以及如何识别和收集这些数据。 从“知道”到“理解”： 许多企业拥有海量的数据，却无法从中提取有意义的洞察。本章将强调，市场研究的关键不在于拥有多少数据，而在于能否从数据中提炼出 actionable insights（可执行的洞察）。我们将探讨如何将零散的数据点连接起来，构建起对市场现状和未来走向的深刻理解。 研究问题的定义： 任何一项有价值的市场研究都始于一个清晰、聚焦的研究问题。本章将指导你如何将模糊的商业目标转化为具体、可衡量的研究问题，这是确保后续分析方向正确、结果有效的关键第一步。我们将通过案例分析，演示如何从实际业务需求出发，提炼出有价值的研究问题。 第二章：构建研究的基石——抽样与变量设计 在获取和分析数据之前，严谨的研究设计是不可或缺的。本章将聚焦于市场研究中最基础却至关重要的环节：如何科学地选择研究对象（抽样）以及如何准确地测量和定义需要研究的变量。 抽样的艺术与科学： 为什么我们不需要调查每一个潜在消费者？抽样的科学性体现在哪里？本章将详细介绍各种抽样方法，包括概率抽样（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样）和非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样、滚雪球抽样），并深入分析它们各自的优缺点、适用场景以及如何控制抽样误差，确保研究结果的代表性。我们将探讨如何根据研究目标和资源限制，选择最合适的抽样策略。 变量的定义与测量： 市场研究中的“变量”就像是用来描绘市场的“画笔”。本章将引导你理解不同类型的变量（定类变量、定序变量、定距变量、定比变量），并重点阐述如何清晰、准确地定义这些变量，以及选择合适的测量工具和量表（如李克特量表、语义差异量表等）。我们将强调，变量的有效定义和测量直接关系到后续分析的准确性和结果的可解释性。 问卷设计：语言的智慧： 问卷是收集数据的核心工具，其设计的好坏直接影响着数据的质量。本章将不仅仅是列举问卷设计的“ do's and don'ts ”，而是深入探讨问卷设计的逻辑和原则。我们将分析如何通过合理的问句顺序、措辞和选项设计，最大限度地减少偏见，提高数据的有效性和可靠性。我们将学习如何进行问卷预试（pilot testing），以发现并修正潜在问题。 第三章：描绘市场的全貌——描述性统计的应用 在收集到数据之后，我们首先需要对数据进行初步的整理和概括，以便更直观地了解市场的基本特征。本章将深入介绍描述性统计，教会你如何用最简洁、最有效的方式来描绘数据的“样子”。 数据的整理与呈现： 如何让杂乱无章的数据变得有条理？本章将介绍各种数据整理技术，以及如何利用图表（如柱状图、饼图、折线图、散点图、箱线图等）来直观地呈现数据分布和关系。我们将强调，恰当的图表选择能够极大地提升信息传达的效率和深度。 中心趋势的度量： 市场的“平均水平”在哪里？本章将详细讲解集中趋势的度量指标，包括均值（平均数）、中位数和众数。我们将分析在不同数据分布情况下，哪种指标更能准确地反映数据的中心位置，以及它们各自的局限性。 离散程度的揭示： 市场数据的“分散”程度如何？本章将介绍离散程度的度量指标，如极差、四分位距、方差和标准差。理解这些指标，有助于我们判断数据的稳定性和变异性，从而更全面地把握市场特点。 分布形态的洞察： 数据的“形状”揭示了什么？我们将探讨偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）这两个重要的分布指标，帮助你理解数据的对称性和集中程度，从而对市场分布形成更深的认识。 第四章：推测市场的未来——推断性统计的入门 描述性统计让我们看到了市场的“当下”，而推断性统计则赋予我们预测和推断“未来”的能力。本章将为你打开通往推断性统计的大门，让你能够从样本数据出发，对整体市场做出有根据的推断。 概率的基石： 在进行推断之前，理解概率的概念至关重要。本章将介绍概率的基本原理，以及概率在统计推断中的作用。 置信区间的构建： 我们能否估计出市场参数的“大概范围”？本章将介绍置信区间的概念，并演示如何计算不同参数（如均值、比例）的置信区间，让你能够对样本结果的可靠性有一个量化的认识。 假设检验的基本逻辑： 如何验证我们对市场的猜测是否属实？本章将深入浅出地讲解假设检验的原理，包括零假设、备择假设、P值、统计显著性等核心概念。我们将以市场研究中常见的场景为例，演示如何运用假设检验来回答具体的商业问题。 T检验：比较均值差异的利器： 当我们需要比较两组或多组消费者在某个关键指标上的差异时，T检验将是你的得力助手。本章将介绍独立样本T检验、配对样本T检验以及单因素方差分析（ANOVA）的基本原理和应用场景，帮助你判断这些差异是否具有统计学意义。 卡方检验：探索分类变量之间的关联： 当我们需要探究两个分类变量之间是否存在关联时，卡方检验将发挥重要作用。本章将讲解卡方检验的原理，并演示如何应用它来分析消费者的人口统计学特征与购买行为之间的关系，或者不同营销活动与品牌认知度之间的关联。 第五章：探寻变量之间的奥秘——相关性与回归分析 市场中各种因素往往是相互关联的，理解这些关联的强度和方向，对于制定有效的营销策略至关重要。本章将聚焦于相关性分析和回归分析，帮助你揭示变量之间的内在联系。 相关性：变量之间的“共舞”： 两个变量是朝着同一个方向变化，还是朝着相反的方向变化？本章将详细介绍相关系数（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数）的计算和解读，帮助你量化变量之间的线性关系强度和方向。我们将强调，相关不等于因果。 回归分析：预测的强大引擎： 如果我们知道一个变量的变化，能否预测另一个变量的变化？本章将深入讲解简单线性回归和多元线性回归的基本原理。我们将指导你如何构建回归模型，理解回归方程中各系数的含义，并利用模型进行预测。 模型评估与选择： 如何判断一个回归模型是否“好用”？本章将介绍模型拟合优度指标（如R²）和残差分析等方法，帮助你评估模型的解释能力和预测准确性，并学习如何选择最优的模型。 实际应用： 从预测销售额到理解消费者偏好，本章将通过丰富的案例，展示相关性和回归分析在市场研究中的广泛应用，例如分析广告投入与销售收入的关系，或者探究产品价格、促销活动与消费者购买意愿之间的联系。 第六章：细分市场，精准触达——聚类分析与因子分析 认识到市场的多样性，并将其细分为具有相似特征的子群体，是实现精准营销的关键。本章将介绍两种强大的无监督学习方法：聚类分析和因子分析。 聚类分析：发现隐藏的群体： 市场中有哪些不同类型的消费者群体？本章将讲解聚类分析的基本原理，包括距离度量和聚类算法（如K-means）。我们将演示如何通过聚类分析，将具有相似特征的消费者划分为不同的细分市场，从而为差异化营销提供依据。 因子分析：简化复杂维度： 消费者对产品的看法往往是多维度的，如何从众多属性中提炼出关键的维度？本章将介绍因子分析，帮助你识别隐藏在观测变量背后的潜在因子，从而更有效地理解消费者态度和偏好。例如，将消费者对产品包装、口感、品牌形象等多个属性的评价，归纳为“产品价值感”或“品牌信任度”等几个核心因子。 实操指导： 本章将结合具体的市场研究场景，演示如何运用聚类分析和因子分析来识别目标市场、理解消费者画像，并为产品开发和营销策略制定提供更具针对性的建议。 第七章：理解决策的驱动力——离散选择模型概览 在很多市场场景下，消费者的决策并不是连续的，而是离散的（例如，选择购买哪个品牌、是否购买某件商品）。本章将为您提供对这些离散选择模型的一个初步了解。 选择的逻辑： 为什么消费者会在多个选项中做出选择？本章将介绍行为经济学和效用理论在理解消费者选择中的作用。 逻辑回归：二元选择的分析： 当消费者的选择是“是”或“否”（例如，是否购买）时，逻辑回归模型将是有效的分析工具。本章将介绍逻辑回归的基本原理，以及如何利用它来预测消费者做出某种选择的概率，并识别影响决策的关键因素。 多项选择模型： 当消费者面临三个或更多选项时，如何分析他们的选择？本章将简要介绍多项逻辑回归（Multinomial Logit）和条件逻辑回归（Conditional Logit）等模型，为理解更复杂的消费者选择行为提供基础。 第八章：从数据到行动——结果的解读与报告 再精妙的统计分析，如果无法清晰地传达给决策者，其价值也将大打折扣。本章将聚焦于如何有效地解读和呈现统计分析结果，将冰冷的数据转化为驱动业务行动的智慧。 解读统计结果的艺术： 如何避免被数字淹没，抓住关键信息？本章将指导你如何以业务为导向，解读统计分析的各项指标，并将其与最初的研究问题相结合，提炼出有价值的洞察。 沟通的桥梁：撰写市场研究报告： 一份优秀的市场研究报告，不仅要有科学的分析，更要有清晰的逻辑和引人入胜的叙述。本章将提供撰写市场研究报告的框架和要点，包括执行摘要、研究背景、研究方法、分析结果、结论与建议等，并强调如何使用图表和简洁的语言来有效地传达信息。 可视化报告的力量： 如何让报告更具说服力和易读性？本章将探讨数据可视化的重要性，并提供一些实用的可视化技巧，帮助你以更直观、更 impactful 的方式呈现你的分析结果。 将洞察转化为行动： 最终，市场研究的目的是驱动行动。本章将强调如何将分析得出的洞察转化为可执行的营销策略和业务建议，并为决策者提供切实可行的改进方案。 本书并非一本厚重的理论教科书，它更像是一位经验丰富的向导，带领你在市场研究的旅途中，掌握必要的工具，理解核心的逻辑，并学会如何将数据转化为驱动业务增长的强大引擎。通过本书的学习，你将能够： 更精准地理解消费者： 洞察他们的需求、偏好、购买行为和潜在动机。 更明智地进行市场定位： 识别和细分目标市场，制定差异化竞争策略。 更有效地评估营销活动： 量化营销投入的回报，优化资源配置。 更准确地预测市场趋势： 把握行业发展方向，规避潜在风险。 更自信地做出商业决策： 以数据为基石，让每一次决策都充满力量。 无论您是市场研究的初学者，还是希望深化数据分析能力的资深人士，本书都将为您提供一份宝贵的资源。它将帮助您在竞争激烈的商业环境中，拨开迷雾，洞悉市场的真正脉搏，并最终驱动企业迈向更大的成功。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着几年经验的市场研究从业者，原本以为自己对统计分析已经驾轻就熟，但当我拿到这本《市场研究中的统计分析方法·基础篇》后，才发现自己还有很多可以深入挖掘的地方。这本书的独特之处在于，它并没有停留在对基础概念的罗列，而是深入探讨了这些统计方法在市场研究实际应用中的“为什么”和“如何做”。例如，在讲解聚类分析时，作者不仅介绍了K-means、层次聚类等常见算法，更重要的是，它深入分析了不同算法的适用场景、优缺点，以及在实际分析中如何选择合适的聚类数量和评价聚类结果的有效性。我特别欣赏书中关于样本选择和信度效度分析的章节，这部分内容对于保证市场研究结果的可靠性和有效性至关重要，而很多同类书籍往往会一带而过。书中的案例也非常贴合市场研究的实际需求，涵盖了消费者细分、品牌定位、广告效果评估等多个维度，读起来非常有代入感。我记得书中有一个关于客户满意度分析的案例，让我对如何运用多因素方差分析来识别影响客户满意度的关键因素有了全新的认识，这直接帮助我改进了公司内部的客户调研报告结构，使其更具洞察力。这本书的语言风格也很严谨又不失可读性，不会让人产生枯燥乏味的感觉。它不仅仅是一本教材，更像是一位资深的行业专家在与你分享他的经验和智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读过最令人惊喜的一本！作为一名市场研究新手，我对各种数据和统计术语总是感到头疼，生怕自己一不小心就掉进坑里。但这本书简直就像为我量身定做的，它用一种非常清晰易懂的方式，把那些曾经让我望而却步的统计概念一一拆解开来。比如，它讲解方差分析时，不是上来就丢一堆公式，而是先用一个生动的案例，说明了为什么需要方差分析，它能解决什么样的问题。然后，再逐步引入假设检验、P值这些概念，并告诉你如何在实际的市场研究中应用它们。最让我觉得受用的是，书中不仅仅是介绍理论，更重要的是提供了非常详尽的操作步骤，并且结合了R语言和SPSS等主流统计软件的实际操作演示，哪怕是对软件不太熟悉的读者，也能跟着一步步地学会如何进行数据处理和分析。我记得有一次，我遇到了一个关于产品定价的棘手问题，需要分析不同价格点对消费者购买意愿的影响，这本书中的回归分析章节给了我极大的启发，我照着书里的方法，成功地构建了一个预测模型，为公司的决策提供了非常有价值的数据支持。总而言之，如果你也像我一样，希望在市场研究领域打下坚实的统计基础，这本书绝对是你不容错过的宝藏！它就像一位循循善诱的老师，耐心解答你所有的疑惑，让你在不知不觉中爱上统计分析。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于统计分析的书籍并不少，但很多要么过于理论化，要么过于碎片化，很难形成系统的认知。《市场研究中的统计分析方法·基础篇》这本书，却以一种非常系统和全面的方式，为我构建了扎实的统计分析知识体系。它从最基础的数据类型、描述性统计讲起，逐步深入到推断性统计、回归分析、方差分析等核心方法，并且都紧密围绕着市场研究的实际应用展开。我尤其赞赏书中对各种统计检验的原理和适用条件的讲解，这让我不再盲目地套用公式，而是能够根据研究问题选择最合适的统计工具。书中还包含了一些非常实用的章节，比如关于数据可视化和报告撰写的建议，这对于如何将分析结果有效地传达给决策者至关重要。我曾经尝试过用书中的卡方检验方法来分析不同广告渠道对产品销量的影响，结果非常显著，让我能够更清晰地看到哪些渠道投放效果更好，从而优化了广告预算的分配。这本书的写作结构非常合理，每一章都承接上一章的内容，逻辑清晰，循序渐进。它不是那种翻几页就丢在一边的书，而是能够让你反复阅读、不断学习的工具书。对于任何希望在市场研究领域做出专业贡献的人来说，这本书都绝对是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在跨国公司担任市场分析师的来说，数据分析的精准度和效率直接关系到整个项目的成败。在接触《市场研究中的统计分析方法·基础篇》之前，我总是依赖于一些通用的数据分析工具，但对于底层逻辑的理解总是有些模糊，这让我有时在面对复杂问题时感到力不从心。这本书的出现，可以说是解决了我长久以来的痛点。它系统地梳理了市场研究中最核心、最常用的统计分析方法，并且讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中关于假设检验的部分，不仅仅是告诉你如何计算P值，而是深入地阐述了假设检验的统计学原理，以及在市场研究中如何正确地提出和检验假设，避免常见的误区。书中还详细讲解了主成分分析和因子分析，这对于处理高维数据、提炼关键变量非常有帮助，我用它来分析了大量的消费者行为数据，成功地识别出了一些隐藏的潜在购买驱动因素，为产品开发团队提供了宝贵的线索。书中的图表和示例都制作得非常精良，能够直观地展示统计分析的过程和结果。我记得我曾因为一个用户行为数据的问题而苦恼，书中的卡方检验章节给了我灵感，让我能够有效地分析不同用户群体在浏览行为上的差异，从而为个性化推荐系统提供了数据支撑。这本书的深度和广度都非常适合有一定基础，希望进一步提升数据分析能力的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何将抽象的统计模型转化为实际的市场洞察感到困惑，直到我遇到了《市场研究中的统计分析方法·基础篇》。这本书的作者显然是一位非常有经验的市场研究者，他/她能够深刻理解数据分析在实际商业决策中的价值。书中并没有简单地罗列公式和概念，而是非常注重解释“为什么”要使用某种方法，以及这种方法能帮助我们回答哪些市场问题。例如，在讲解SPSS等软件的应用时，作者非常细致地演示了每一步操作，并且对每个选项的含义都做了清晰的解释，这让我能够独立地完成很多复杂的分析任务。我印象最深的是书中关于时间序列分析的内容，我之前总觉得这种方法离实际应用很遥远，但这本书通过一个分析产品销售趋势的案例，让我明白了如何利用它来预测未来的销售情况，并制定相应的营销策略。这直接帮助我优化了公司的库存管理和促销计划，取得了显著的成效。而且，书中的语言风格非常接地气，不会使用过于学术化的术语，使得非统计学背景的读者也能够轻松理解。它就像一本打开市场研究数据宝藏的钥匙，让我看到了数据背后蕴藏的巨大潜力。我非常推荐这本书给所有希望提升自身在市场研究领域解决问题能力的读者，它会让你对数据分析有一个全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

第11集 鲁智深火烧瓦罐寺

评分☆☆☆☆☆

快递快，包装就，好好的

评分☆☆☆☆☆

第8集 倒拔垂杨柳

评分☆☆☆☆☆

不错，简单易懂，理论与实践相结合

评分☆☆☆☆☆

有点枯燥，但是应该还比较实用，慢慢看吧。

评分☆☆☆☆☆

一口气读完，对找工作很有帮助

评分☆☆☆☆☆

非常不错的一本书，值得购买，学习了

评分☆☆☆☆☆

199-100打折买的，质量不错！

评分☆☆☆☆☆

第10集