項目常用模型培訓上海安點企業管理咨詢有限公司汽車研究事務部為長安輕型車事業部而作目錄基礎統計分析方法營銷研究中的多變量數據分析技術產品研究品牌研究價格研究市場細分顧客滿意度新產品研究生活態度預測決策判別分析聚類分析PSM聚類分析回歸分析聯合分析聚類分析回歸分析多維尺度分析因子分析BPTO因子分析方差分析KANO分析因子分析分類樹KANO分析多維尺度分析聯合分析多維尺度分析主成分分析多維尺度分析對應分析神經網絡對應分析對應分析離散選擇分類樹因子分析對應分析判別分析時間序列判別分析判別分析結構方程模型生存函數主成分分析復合增長率邏輯回歸目錄簡單隨機抽樣：正態總體均數置信區間的樣本量給定置信水平(1-

)、置信區間的精度(記為δ,念delta)和樣本標準差的粗略估計值(仍記為s),便可估算所需的樣本量。由

解出n,并以標準正態分布的z

作為t

的近似值,便有例3.5由預調查得知正常人群中某生化指標的標準差約為10個單位,欲使總體均數的95%置信區間寬度之一半為2.5個單位,約需多大樣本量?解：s=10,

=2.5,z0.05≈2,n=(2×10／2.5)2=64，所需樣本量約64簡單隨機抽樣：二項分布總體概率置信區間的樣本量事件呈二項分布，給定概率比例，由

解出n,并以標準正態分布的z

作為t

的近似值,便有由預調查得知某病在一年內復發的概率約為10%,欲通過調查進一步估計一年內復發概率的95%置信區間,要求區間寬度之一半為3%,約需多大樣本量?解：p=10%,z0.05≈2,n=(2/0.03)2(0.1)(1-0.1)=400,約需調查400名病人目錄對應分析（correspondenceanalysis）對應分析，又稱為相應分析，是在R型和Q型因子分析基礎上發展起來的一種多元相依的變量統計分析技術。它通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的關系。當以變量的一系列類別以及這些類別的分布圖來描述變量之間的聯系時，使用這一分析技術可以揭示同一變量的各個類別之間的差異以及不同變量各個類別之間的對應關系。（一）統計術語

1.列聯表

2.主成分

3.慣量和特征值

4.卡方、似然比卡方、曼圖—漢斯澤魯卡方、法系數、列聯系數（二）數據格式對應分析的典型數據格式是二維列聯表或交叉頻數表。它能清楚地表示兩個定性變量之間的相互關系。（三）分析的步驟

1.確定研究的內容

2.獲取分析資料

3.對列聯表作對應分析

4.解釋結果意義

5.評價分析結果示例基礎數據眼睛顏色頭發顏色藍色棕色綠色淡褐色合計黑色2068515108金色9471610127棕色841192954286紅色1726141471合計2152206493592SPSS數據表軟件操作在SPSS軟件中錄入數據時，數據文件中應該有三個變量：頭發顏色、眼睛顏色和頻數，并在SPSS中選擇“數據”

“加權個案”，把“頻數”變量指定為權數。對應分析結果從表中卡方檢驗的結果看兩個變量不相互獨立對應分析圖皮卡項目案例：用戶未來產品需求高端用戶未來計劃購買品牌主要為鄭州日產D22與慶鈴，預算10～17萬元之間，排量為2.3L\2.4L\3.2L及以上

中端用戶未來計劃購買品牌主要為江鈴寶典、東風銳琪、長城風駿等，預算8～10萬元之間，排量2.8L為主

低端用戶偏好品牌主要為長城迪爾、中興旗艦、黃海曙光等，預算6～8萬各細分市場未來產品需求圖對應分析呈現的結果是一張類似的散點圖，將各個變量轉換為相應的對應分析圖，而圖上各點的距離遠近可以直觀的看出變量間的關系15PSM測試法目標：測試在不同價格水平上該品牌/產品對于消費者的價值。具體而言，測試在某一價值范圍內，拒絕購買的比率發現消費者對該產品可接受定價范圍的初始反應找出一個最佳價格點(在達到最佳潛在市場份額的情況下)標準問題：對您而言，怎樣的價格是太貴了，而不會去購買？在怎樣的價格以上，您會認為貴？您認為什么價格以下，可以算是便宜的？怎樣的價格會使您認為太便宜以致懷疑其質量？依據PSM模型模擬得出：非競爭狀態下，建議長安低端皮卡價格設置到6.2~7.2萬元；最優價格是6.7萬

可接受的價格范圍是6.2~7.2萬元最優價格是6.7萬Base:N=49低端產品--PSM數據來源：項目定量研究皮卡項目PSM示例17BPTO模型簡介

在競爭環境下進行價格測試，如果測試產品的價格變化，而競爭品牌的價格亦在變化時，例如，有5個品牌，每個品牌有7種價格水平，一般來說每個品牌的價格水平值是不同的，如果每個品牌指定一種價格水平，這樣就組成了5個品牌的一種價格方案，在這個價格方案下，請被訪者選擇他會購買5個品牌中的哪一個?但是這種價格方案共有7×7×7×7×7=16807個，對于每一個價格方案均須詢問一次上述問題，這是不現實的，而品牌/價格權衡模型（BPTO）能很好地解決這些問題

II.數據分析方法

上圖給出了BPT0需求曲線分析，同時畫出了競爭品牌的需求變化，我們可以從中找出最大潛在權限、需求價格彈性、核心忠誠顧客及價格門限。圖為長安的價格變化，而其他品牌價格不變時，各種品牌的需求曲線。

計算出在當前價格下，選擇購買五種品牌的人數百分比，再計算在新價格下，選擇購買各品牌的人數百分比，如圖所示，比較各種品牌市場份額的百分比，就可以對進行分析。計算出長安在各種價格水平下的利潤，可以從中找出使利潤達到最大的價格方案。圖中可以看出，低于7.2萬，長安市場份額領先，高于7.5萬，市場份額落后競品。

BPTO18虛擬產品市場占有率卡編號ID車型各車型價格Bradley-Terry-Luce分對數11東風銳琪53.3%0.2%22江鈴寶典33.9%1.7%33中興威虎43.7%0.8%44長城風駿44.1%2.8%55江鈴寶典24.5%11.0%66中興威虎53.4%0.3%77東風銳琪13.9%1.6%88長城風駿53.8%1.0%99長城風駿34.0%2.3%1010長安53.8%1.2%1111東風銳琪43.6%0.6%1212中興威虎14.0%2.3%1313東風銳琪33.5%0.5%1414長安24.7%18.5%1515東風銳琪24.1%3.1%1616長城風駿14.4%7.7%1717中興威虎33.7%0.7%1818中興威虎24.2%4.4%1919長安34.1%2.8%2020長安44.2%3.5%2121江鈴寶典53.7%0.7%2222江鈴寶典44.0%2.1%2323江鈴寶典14.3%5.6%2424長安14.5%9.4%2525長城風駿24.6%15.2%BTL模型和Logit模型計算的市場占有率。從Logit模型分析的輸出結果，可以看出市場占有率最高的是虛擬產品14（18.5%）；其次是虛擬產品25（15.2%）原始數據品牌價格水平1價格水平2價格水平3價格水平4價格水平5長城風駿3890302325327江鈴寶典88140279289289東風銳琪5077122124124中興威虎1230178218219長安7716227830數據百分比品牌6.5萬7.5萬8.5萬9.5萬10.5萬長城風駿3.96%9.38%31.49%33.89%34.10%江鈴寶典9.18%14.60%29.09%30.14%30.14%東風銳琪5.21%8.03%12.72%12.93%12.93%中興威虎1.25%3.13%18.56%22.73%22.84%長安80.40%64.86%8.13%0.31%0.00%長安皮卡BPTO測試高于7.5萬，市場份額落后競品低于7.2萬，長安理想市場份額領先7.27.3數據來源：項目定量研究皮卡項目模型示例22圖給出了BPT0需求曲線分析，同時畫出了競爭品牌的需求變化，我們可以從中找出最大潛在權限、需求價格彈性、核心忠誠顧客及價格門限。圖為長安的價格變化，而其他品牌價格不變時，各種品牌的需求曲線

計算出在當前價格下，選擇購買五種品牌的人數百分比，再計算在新價格下，選擇購買各品牌的人數百分比，如圖所示，比較各種品牌市場份額的百分比，就可以對進行分析。計算出長安在各種價格水平下的利潤，可以從中找出使利潤達到最大的價格方案。圖中可以看出，低于7.2萬，長安市場份額領先，高于7.5萬，市場份額落后競品

皮卡項目模型示例23

KANO模型定義了三個層次的顧客需求:基本型需求、期望型需求和興奮型需求。這三種需求根據績效指標分類就是基本因素、績效因素和激勵因素：

基本型需求是顧客認為產品“必須有”的屬性或功能。當其特性不充足（不滿足顧客需求）時，顧客很不滿意；當其特性充足（滿足顧客需求）時，無所謂滿意不滿意，顧客充其量是滿意

期望型需求耍求提供的產品或服務比較優秀，但并不是“必須”的產品屬性或服務行為有些期望型需求連顧客都不太清楚，但是是他們希望得到的。在市場調查中，顧客談論的通常是期望型需求，期望型需求在產品中實現的越多，顧客就越滿意;當沒有滿意這些需求時，顧客就不滿意

興奮型需求要求提供給顧客一些完全出乎意料的產品屬性或服務行為，使顧客產生驚喜。當其特性不充足時，并且是無關緊要的特性，則顧客無所謂，當產品提供了這類需求中的服務時，顧客就會對產品非常滿意，從而提高顧客的忠誠度

KANO模型簡介24KANO模型2025/4/92025/4/9提升不滿意程度低不滿意程度高下降滿意程度高滿意程度低一維裝備魁力裝備必要裝備低價值裝備一維裝備：駕駛座安全氣囊副駕駛座安全氣囊ABS空調備胎寬大保險杠可滑動可調節前座椅必備裝備：

電動玻璃窗高位剎車燈鋁合金車輪電動后視鏡魅力裝備：

低價值裝備：

CD播放器（帶AM/FM)電子式組合儀表……KANO配置測試結果

針對皮卡裝備的評價水晶前照燈防炫目式內后視鏡駕駛座安全氣囊ABS副駕駛座安全氣囊空調備胎寬大保險杠可滑動、調節前座椅電動玻璃窗高位剎車燈電動后視鏡鋁合金車輪吸能方向盤方向盤角度可調功能真空助力轉向2喇叭揚聲器緊急鎖止3點式安全帶電子式組合儀表CD播放器（帶AM/FM)數據來源：項目定量研究25皮卡項目實例數據分析方法

上圖是一種比較直觀易用的結果展現方式，在圖中，我們可以看到，不同的屬性分配到不同的象限中去，屬性越接近左上角（第二象限），越傾向于是一種魅力屬性；屬性越接近右下角（第四象限），如圖中的屬性電動玻璃窗、高位剎車燈、鋁合金車輪、電動后視鏡，越傾向于是一種必備屬性。屬性越接近左下角（第三象限），如圖中的屬性CD播放器、電子式組合儀表等，越傾向于是一種無關緊要屬性。屬性越接近右上角（第一象限），如圖中的屬性ABS、空調、備胎等，越傾向于是一種一維屬性

皮卡市場規模生長函數預測導讀年份GDP（億元）商品房銷售面積（萬平方米）公路貨運量（萬噸）貿易進出口（億美元）城市化水平201142907611128925459633154650201246928112134227475673434251201350950613140129492723713852201454975114146431510763993454201559001615153233529814273055本文采用‘S型曲線’回歸對這5個指標分別進行預測，得到2011-2015年的分指標預測值：對皮卡車市場的現狀和影響皮卡車市場需求因素的分析基礎之上，對GDP、城市化率、商品房銷售面積、公路貨運量、貿易進出口等相關因素進行分析，進而做出未來皮卡車市場的需求預測模型構建

從皮卡車最本質的驅動要素購買力出發，借鑒研究機構較成熟的預測模型——基于GDP的基礎預測模型，即探索建立以GDP為核心變量，城市化率、商品房銷售面積、公路貨運量、貿易進出口為調整變量的皮卡銷售量預測模型：數據來源：基礎數據來源于國家統計局《中國統計年鑒》（2004—2010）“十二五”皮卡國內總體市場規模預測27皮卡市場規模復合增長率預測導讀2004-“十二五”末皮卡國內總體市場規模及增長性單位：輛復合增長率預測：以04-07年復合增長率14.9%預測數據來源：基礎數據來源于國家統計局《中國統計年鑒》（2004—2010）復合增長率介紹

一項投資在特定時期內的年度增長率，計算方法為總增長率百分比的n方根，n相等于有關時期內的年數

公式為：

(現有價值/基礎價值)^(1/年數)–1

于是04-07的復合增長率為：

28目錄關于SPSS軟件SPSS是“社會科學統計軟件包”（StatisticalPackagefortheSocialScience）的簡稱，是一種集成化的計算機數據處理應用軟件。1968年，美國斯坦福大學H.Nie等三位大學生開發了最早的SPSS統計軟件，并于1975年在芝加哥成立了SPSS公司，已有30余年的成長歷史，全球約有25萬家產品用戶，廣泛分布于通訊、醫療、銀行、證券、保險、制造、商業、市場研究、科研、教育等多個領域和行業。SPSS是世界上公認的三大數據分析軟件之一（SAS、SPSS和SYSTAT）SPSS軟件的特點集數據錄入、資料編輯、數據管理、統計分析、報表制作、圖形繪制為一體。從理論上說，只要計算機硬盤和內存足夠大，SPSS可以處理任意大小的數據文件，無論文件中包含多少個變量，也不論數據中包含多少個案例統計功能囊括了《教育統計學》中所有的項目，包括常規的集中量數和差異量數、相關分析、回歸分析、方差分析、卡方檢驗、t檢驗和非參數檢驗；也包括近期發展的多元統計技術，如多元回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕(或打印機)上顯示(打印)如正態分布圖、直方圖、散點圖等各種統計圖表。從某種意義上講，SPSS軟件還可以幫助數學功底不夠的使用者學習運用現代統計技術。使用者僅需要關心某個問題應該采用何種統計方法，并初步掌握對計算結果的解釋，而不需要了解其具體運算過程，可能在使用手冊的幫助下定量分析數據。SPSS統計數據的創建與編輯SPSS數據的屬性及其定義方法SPSS數據文件的構成應用案例：定義SPSS數據結構SPSS數據的錄入SPSS數據的編輯數據文件的操作1.SPSS數據的屬性及其定義方法一個完整的SPSS數據結構包括:

變量名、變量類型、變量名標簽、變量值標簽、缺失值的定義、度量的尺度、及數據的顯示屬性（顯示寬度、列寬度、對齊方式）變量名：首字符必須是字母或漢字，后面可以是除(!、？*)之外的任意字符。變量名的結尾不能是圓點、句點、下劃線變量名的長度不能超過64個字符變量名必須唯一，并且不區分大小寫SPSS的保留字不能作為變量名（ALL、NE、EQ、GT、AND、NOT、WITH）如不指定變量名，則系統默認變量名以VAR開頭后面跟5個數變量的類型(Type)數值型:根據其功能和形式又可細分為(標準型、逗號型、句點型、科學計數型、美元型和自定義貨幣型)字符型日期型系統默認為標準數值型1.2.1數值型變量標準型:是SPSS默認的類型，寬度8、小數點2、小數點用圓點?？茖W計數類型：適合數值很大或很小的變量,變量顯示為指數形式。如：-1.28E+002表示-1.28×102逗號型(comma)圓點型(Dot)美元型(Dollar)自定義貨幣型1.2.2日期型變量(Date)用于表示日期和時間的變量類型SPSS提供了多達29種日期型變量的格式.1.2.3字符型變量(String)是非數值型變量類型,其值是由字符串組成的.對其定義的對話框只有一個輸入項1.2.4修改數據變量的默認值對于SPSS變量的參數,系統都會自動給出默認值.也可通過Edit菜單中的Date對話框重新設置點擊1.3變量標簽（Label）變量名標簽（variablelabel）

對變量名含義的進一步補充說明。變量值標簽（ＶalueLabel）

是對數值型變量各個取值的含義給予進一步的解釋和說明1.5度量尺度定距型變量(scale)可以表示如溫度、重量等含義的連續性數值變量,也可以表示年齡、次數等離散型變量.還可以表示時間的日期變量或者貨幣的貨幣型變量,但不能是字符型變量.定序型變量(ordinal)其值表示一種順序的前后,如職稱變量可分為高中低三個檔次,可用A(1)、B(2)、C(3)表示，定序型變量可以是數值型也可以字符型定類型變量(nominal)：該變量不存在變量值之間的大小、順序的前后等。只表示屬于的類別。如性別中“1”表示男，“2”表示女等,可以是數值型也可以字符型SPSS基礎操作示例數據編輯實例演示多項選擇題處理實例演示描述性分析實例演示表格制作實例演示圖片制作實例演示對應分析操作實例演示TheEnd439、春去春又回，新桃換舊符。在那桃花盛開的地方，在這醉人芬芳的季節，