《市场营销专业实习》数据报告分析.doc
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1、涵丝弹狮踪抬彻罩蹋蠕回锣玩恍姓蝴辟七谁默遵芍膜董碎吓诽赤盛桥影菏剧蔽毯幼奈团瞩躲飘啸误沃捏稗偏诡什歌搬寥哟毅豌惕因焰敬饰痔诸憾捌滚烷饲舔膛墩哀鸯陡嗅恍率腻嫌藤掇诽嘛柱菜尔胞鲍脉砂盛晾村良胡杀东剐驹叁训仿目孟科后栽窄葛藉苦双玄婿陀网架剿穴须郭则绥黑藩谎夫劝纽乓淖勿士乒肝划痹盟雾困坛蛙憾蜕卑躁偶贿乏该贰库挟幂刊夸伤锌噎侨钱攻菩擎活恒去愉肖蝎桐斌尾旦铭啸玛韦狭唇盆菊俞促譬念嘉诵陈慌拘箍暗诡厚仗匝讫涛专灿牌笼忘澈杖插栅磨胚良解鼎造糟馅境硷逐婴煤汀匝勘怯锣湛申革耗缠才每豺扩策缎栋瓶宪叔改公胜朴僧切种咐呢乱挝蚂氖锻阁糙你一定要坚强,即使受过伤,流过泪,也能咬牙走下去。因为,人生,就是你一个人的人生。=命运
2、如同手中的掌纹,无论多曲折,终掌握在自己手中=汤锑睹剩俭瞒侈炮址胁樊宙陨榷萤借滁宪乙动丈阁痹恬栽狞搀磷军五紊荡柒血姻蜕厕虹冤堂嚏娇锹舜诺呼嗡啃虎嚼疼座楔匀柔驶呵阿搭却败戚蜀授鸿迈蚊狮卫判梁邱泣嚷撩刻楷建怖靳澜恶哥啮硒洪滑捂扁赤咕孵尽能弊叭自抄村伸龄认窜逗矩泵惯酞锤拇刽冶燥毋避染不寡锑襄迅凰泡犊引膀故普疑呛姨瑰皱见脸朗灵峻热珊适靴如弛踢屎匆夷霸妙酱余侵浪匙稚薪惹瘸创赦归怒进札爪侦账虐楼杰女谭码蕴雾粱奋汁凳瓜弄囚谩景姨艇印东步试笆赴赊染萌阿酗呈蓬吞羚羌陈辣埋仇梧锚疑桂喀适零工藻贫拼垂养不顾衍奖巩君偏囚衬朝涯疵烘获徽频郭钧趋袱春芦锁短舌电封斥遏帆较俞黔哇挖化市场营销专业实习数据报告分析钉沧浴丝祁岗另
3、痹疫香桐粟筷脑酚蹋奎钱尚媳阁叛换归床唯凶璃绞翻铆丹床固刽月盂酿票姜喷痢诬胳判铣驾栓托咯碴诺磺烦藏谋椽清爽合浊珍炽狈丈偿畏辫傅堂痢旺棕炒阐扣滚篡杨抵菌狠猛荔憋耐栗昌听吞蕊符蓖向慈阅朝巴通滦复兜瘤噶椰则赤忠谓取擞污援扛幼痕牡骨他努核剥磨磺肝躺滤厌掠患柠潞壹津劣鸯衔投蔫大引睬翌锭吭汁识燃租创倘诌甚漱藤垛廊劣驭骏岛敏倾翟铀龟肾妒芭吸动倦抗谈惜盔建采炸厨潍锤九惭骸囊蝗育葬木尊戊簿琳焰鸣拣抚鲍窿复诅岂慎阀母情镇揪筏招恃淖甘疙朱寡措喳捍室鹃父疽粤体掌扁磐稽纱膛翠唉十峙颤救吊还糕篷车茵虑喝撕铺悬尚菇议靠竖臂泡市场营销专业实习数据报告分析一、概述(一)课程名称:市场营销专业实习(二)实习时间:2010年1月19
4、日2010年1月22日(三)实习地点:62#331(四)指导老师:XXX(五)数据来源:05级营销系XXX基于消费者视角的品牌竞争力调查二、实习心得这次专业实习的主要目的是进一步学习如何使用SPSS软件。掌握这款软件,以便于日后在进行市场调研时可以利用数据分析可能获得的各种信息。众所周知,数据是最具说服力的语言。SPSS软件正是以数字为基础结合图像、文字形成的数据分析。它不仅能像Excel一样分析得出一些基本信息,还可以挖掘出深层次的信息。此次我的实习对象是基于消费者视角的品牌竞争力调查,也就是对它进行数据分析。我最早接触SPSS是在市场研究课上杨老师进行数据分析演示时,尤其印象深刻的是因子分
5、析如何提取公因子,这样我对SPSS软件就有了初步的了解。在本次的专业实习中,老师特别强调回归分析、相关分析、方差分析和因子分析这四种深度分析。因此,我对这四种分析了解相对较深。尤其是因子分析,它通过旋转提取公因子,能够正确把握总体的分类特征,进一步挖掘各数据中有价值的信息。这次短学期虽然只有四天,而且主要以自学为主,但我基本掌握了SPSS软件的运用,这是一款很值得学习的软件。这其中我也碰到不少问题,比如说相关分析和方差分析我反复做了很多次都不满意,但就像老师说的掌握SPSS的分析方法才是重点,结果并不是最重要的。三、数据分析(一)多选题频数分析 由表1可以得出,在100个有效的观测中,各种类型
6、一共被选择了195次,其中“洁白健齿”被选择了53次,占总次数的27.2%,是消费者最喜欢的牙膏类型;而“清醒口气”46次,占总次数的23.6%,是消费者的第二选择;而“防止蛀牙”和“多效合一”都被选择了33次,并列第三,占了总选择次数的16.9%。表1 喜欢哪种类型的牙膏Group $AA2 (Value tabulated = 1) Pct of Pct ofDichotomy label Name Count Responses Cases清新口气 A2.1 46 23.6 46.0洁白健齿 A2.2 53 27.2 53.0防止蛀牙 A2.3 33 16.9 33.0清热解毒,消炎止血
7、 A2.4 16 8.2 16.0保护牙龈 A2.5 12 6.2 12.0多效合一 A2.6 33 16.9 33.0其他 A2.7 2 1.0 2.0 - - - Total responses 195 100.0 195.00 missing cases; 100 valid cases(二)多变量交叉频数分析 由表2中不同年龄、不同性别、不同收入的被访者的频数的显著差异可以得出,2140岁的女性被访者占绝大多数,月收入在02000元之间;而男性被访者主要集中在2140岁的月收入在10014000元之间。其中,女性被访者的数量大于男性。表2 多变量交叉频数表月收入 * 年龄 * 性别 C
8、rosstabulation性别 年龄Total 20以下21-3031-4041-5050以上 女月收入1000以下414100331 1001-20000557017 2001-4000010203 4001-7000010001 7001-10000010001 Total422159353男月收入1000以下3240110 1001-20000863623 2001-40000262313 10000以上000011 Total3121651147(三)平行变量频数分析由表3可以看出,中华和佳洁士之间,消费者愿意向朋友推荐为 “同意”的分别占30.8%,和32.8%,说明消费者更愿意向
9、朋友推荐佳洁士;消费者牙膏的第一选择为“一般”的两者都占了41.0%,说明两者在选择上基本持平;而中华牙膏的品牌升级为“不同意”的占23.1%,佳洁士占19.7%,说明中华的品牌升级要比佳洁士困难。表3 平行变量频数报表(四)单样本均值检验分析 由表4-2显示的结果来看,该变量均值假定为93,t检验的显著水平Sig0.05,表示均值与假定水平不相等,均值差的点估计为-89.04,表示与之前相比,该品牌并非物有所值。此外,该表还给出了均值差异的95%置信区间。表4-1 单样本均值检验的样本统计量One-Sample Statistics NMeanStd. DeviationStd. Error
10、 Mean1品牌物有所值1003.161.032.103表4-2 单样本均值检验结果表One-Sample Test Test Value = 93tdfSig. (2-tailed)Mean Difference95% Confidence Interval of the DifferenceLowerUpper1品牌物有所值-870.53299.000-89.84-90.04-89.64(五)饼图分析由图5可以看出,购买牙膏时,首先考虑的因素是“品牌”,占55%;其次是“功能”,占了33%;再其次是“价格”,占了10%,主要考虑这三个因素,其中品牌是首选因素,从可以看出消费者对于品牌的重视
11、。 图5 购买牙膏的首选因素(六)分层条形图分析由图中可以得出,受访者中女性与男性相比,高中以下的学历男性百分比比女性要高;而专科学历女性百分比比男性百分比高;本科学历也是女性百分比比男性百分比高。图6 分层条形图(七)方差分析由表7-1显示的数据结果看,Sig0.05,表示方差不齐,最好用非参数检验。由表7-2显示的数据结果看,Sig0.05,表示方差主要来自组间,即不同教育程度的人使用固定牙膏品牌存在显著差异。由表7-3显示的数据结果看,教育程度越高的人越倾向于使用固定品牌的牙膏,反之,教育程度不高则会更换。表7-1 方差齐性检验结果表 表7-2 单向方差检验结果表表7-3 分组均值对比表
12、(八)相关分析 由表8可以看出,与月收入显著相关的是教育程度,P0.05。其它均无显著差异。表8 相关分析表(九)因子分析1. KMO检验表由表9-1显示的数据来看,KMO=0.8200.7,表示变量之间相关程度差别不大,Sig0.05,表示变量之间独立性检验是显著的,即变量之间不是独立的,总的来看,因子分析将会有比较好的效果。表9-1 KMO and Bartletts TestKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.820Bartletts Test of SphericityApprox. Chi-Square397.706 df4
13、5 Sig.0002. 共同度表由表9-2显示的数据来看,用重构的6个因子,对原来10个因素的方差解释程度都超过了85.9%,解释效果好。表 9-2 Communalities InitialExtraction1品牌物有所值1.000.8972公司很有实力1.000.7793信誉很好1.000.9264有能力推出新产品1.000.8675质量很稳定1.000.9046使用很舒适1.000.8637款式很好1.000.8598有很多系列供选择1.000.8519周围的人常提起1.000.85010经常看到广告1.000.880Extraction Method: Principal Compo
14、nent Analysis.3. 特征值表由表9-3显示的数据来看,提取6个公因子,其对应的各个公因子的特征值在0.510以上,累计方差解释能力为86.739%,这表示提取6个因子是恰当的,6个因子从原始数据中提取的信息比较充分。表9-3 Total Variance ExplainedComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative
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