Лекция на тему «Анализ количественной маркетинговой информации».
Общая характеристика методов анализа маркетинговых исследований
Анализ данных начинается с перевода «сырых» данных в осмысленную информацию и включает их введение в компьютер, проверку на предмет ошибок, кодирование, представление в матричной форме (табулирование). Все это называется преобразованием исходных данных.
Далее проводится статистический анализ. Выделяют пять основных видов статистического анализа, используемых при проведении маркетинговых исследований:
1. Дескриптивный анализ, в основе которого лежит использование таких статистических мер, как средняя величина, мода, среднее квадратическое отклонение, размах или амплитуда вариации.
2. Выводной анализ, заключающийся в использовании статистических процедур (например, проверка гипотез) с целью обобщения полученных результатов на всю исследуемую совокупность.
3. Анализ различий, используемый для сравнения результатов исследования нескольких групп (объектов) для определения степени реального отличия в их поведении, реакции на одни и те же воздействия и т.п.
4. Анализ связей, направленный на определение систематических связей переменных, их направленности, силы и т.п.
5. Предсказательный анализ, используемый в целях прогнозирования развития событий в будущем, например путем анализа временных рядов.
|
|
Общая характеристика методов прогнозирования приведена в табл.1.
Таблица 1. Общая характеристика методов прогнозирования
Методы | Характеристика методов |
1. Качественные | С помощью знаний и интуиции формулируются будущие состояния исследуемой проблемы (увеличение, уменьшение, останется на том же уровне) |
1.1.Метод Дельфи | Форма опроса экспертов, при которой их анонимные ответы обрабатываются в течение нескольких туров, и после ознакомления всех участников экспертизы с промежуточными результатами получают групповую оценку исследуемой проблемы |
1.2. Метод коллективных оценок руководства и специалистов предприятия(метод «мозговой атаки») | Основан на гипотезе, что среди большого числа идей, суждений имеется несколько, которые отвечают наиболее вероятному ходу будущего развития спроса. Опирается на неформальный анализ. Применяется в форме обмена мнениями специалистов о тенденциях развития спроса на товары, производимые предприятием |
1.3. Метод сценарного развития | Подготовка и согласование представления о проблеме (например, о тенденциях развития спроса на товар с учетом влияющих на него факторов). Сценарии пишутся экспертами вначале индивидуально, а затем согласовываются |
2. Количественные | Количественная оценка будущего состояния объекта исследования на основе данных прошедших периодов и действующих факторов с помощью математических методов |
2.1.Экстраполяция временного ряда | Проекция временного ряда на будущие периоды времени, т. е. распространение тенденций, установленных в прошлом, на будущий период |
2.2. Экономико-математическое Моделирование | Построение экономико-математической модели в виде некоторой функциональной зависимости величины показателя от определяющих его факторов |
2.2.1. Прогноз на основе индикаторов | Оценка хода развития процесса на базе одного или нескольких известных индикаторов (показателей), например смежных отраслей промышленности |
2.2.2. Корреляционный и регрессионный анализ | Определение направления и силы связи между независимыми переменными и зависимой переменной. Построение однофакторной и многофакторной регрессионной модели |
3. Комбинированные методы | Используя результаты прогнозов, полученные различными методами, рассчитывают интегрированный прогноз в виде точечной или интервальной оценки |
|
|
Дисперсионный анализ
С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных. Метод статистического анализа, позволяющий определить достоверность гипотезы о различиях в средних значениях на основании сравнения дисперсий (отклонений) распределений (например, можно проверить гипотезу о различиях двух групп потребителей, выделенных при помощи кластеризации). В отличие от корреляционного анализа дисперсионный анализ не дает возможности оценить тесноту связи между переменными.