调研报告数据分析方法有哪些?

作者&投稿:璩钧 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
问卷调查数据分析方法有哪些~

一、数据分析思维
首先学会做基础数据分析并不难,掌握一些必要的知识就能很快上手,学习数据分析的路径如下共三部曲:数据类型的识别、研究方法的选择、结果分析。

(1) 数据类型的识别
数据类型是一切研究的基石,也是数据研究思维的最基本且最关键的思维。确认数据的真实准确性后,即完成数据清理后,可对数据类型进行区分,一切数据均可分为两种类型,包括定性数据和定量数据。
· 定量:数字有比较意义,比如数字越大代表满意度越高,量表为典型定量数据
· 定类:数字无比较意义,比如性别,1代表男,2代表女

(2)研究方法的选择
数据类型确认后,此时即可理解数据分析方法的选择。像SPSSAU在设计时,区分数据类型的同时,还区分X和Y。比如性别和是否吸烟的关系,X是性别,Y为是否吸烟。X和Y均为定类数据。此时则应该选择“交叉卡方”分析。
第一步即选对研究方法,即数据类型的识别。
第二步即结合研究目的进行分析,常见的研究目的包括:数据基本描述、影响关系研究、差异关系研究及其它关系。


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(3)分析结果
分析基础比较薄弱,可使用SPSSAU进行分析,系统会自动生成指标解读报告。

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二、分析思路模板
研究框架是分析的核心,一般可分为非量表和量表问卷,然后再对照着框架进行分析即可。
量表类问卷最大的特点是:非常多的量表题,而且量表题对应着‘变量’或者‘维度’。便于研究‘变量’间的关系情况。以及可以使用信度、效度、因子分析等方法。
非量表题其最大的特点为大部分为单选题、多选题或者排序填空题等,但很少 有出现量表题(是量表题是指类似答项为“非常不同意”,“比较不同意”,“中立”,“比较同意”和 “非常同意”之类的问题)更多是使用基本频数分析和交叉分析等,同时使用图形和表格进行多样化展示。

基本分两种:定性调研,定量调研定性的方式包括:消费者座谈会,深度访谈等。定性的结果帮助获得某方面的深度认知,但是由于调研范围小,所以结果一般不用做决定性的数据基础。定量的方式很多,主要是各种形式的抽样调查。定量的抽样数量达到一定规模以后就被认为有代表性,可以作为决定性的数据使用了。你的问题太泛泛了,如果你能明确的调研需求是什么,我可以提供不同方法以及各自的优缺点。

1、简单趋势


通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型,供应商区域(交通因子),采购额,采购额对供应商占比。


2、多维分解


根据分析需要,从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模(需量化)、产品复杂程度等等维度。


3、转化漏斗


按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。


4、用户分群


在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对;数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化供应链,提升供应链稳定性。


5、细查路径


数据分析可以观察供应商的行为轨迹,探索供应商与本公司的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。


6、留存分析


留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率,是指“新新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。




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开题报告研究方法怎么写
9. 参考文献:列出你在开题报告中引用的参考文献。确保按照所使用的引用风格进行格式化和排列。总之,研究方法及研究手段的开题报告需要清晰地描述你计划采用的研究设计和方法,以及你如何进行数据收集和分析。同时,还需要考虑研究伦理和风险评估,并提供时间安排和预算计划。确保你的开题报告完整、准确地描述...

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