中文日韩亚洲欧美制服_亚洲精品国产精品国自产网站_四虎影院最新网址_欧美性大战久久久久xxx

市場調研數據的特點

(1)相關性

對(dui)于(yu)一個(ge)樣本個(ge)體(ti)而言，它(ta)具(ju)(ju)(ju)有(you)本身的(de)多(duo)個(ge)特征，這些特征之間(jian)(jian)就具(ju)(ju)(ju)有(you)一定的(de)相關性(xing)(xing)。對(dui)于(yu)多(duo)個(ge)樣本而言，個(ge)體(ti)與個(ge)體(ti)的(de)特征之間(jian)(jian)具(ju)(ju)(ju)有(you)相關性(xing)(xing)。如(ru)果(guo)樣本隨時間(jian)(jian)而變化(hua)，那么該(gai)樣本在(zai)不(bu)同時刻的(de)特征之間(jian)(jian)又具(ju)(ju)(ju)有(you)相關性(xing)(xing)。因(yin)此，由于(yu)上述多(duo)個(ge)原因(yin)使得市場調研數據具(ju)(ju)(ju)有(you)了復雜的(de)相關性(xing)(xing)，傳統(tong)的(de)統(tong)計學調查(cha)難以解決這樣的(de)問(wen)題。

(2)離散(san)性

因(yin)為市場(chang)調研數據是(shi)通過(guo)自填式問卷、網(wang)絡調查(cha)數據庫等方法得到(dao)，所以市場(chang)調研數據一般以離散變量(liang)為主，且(qie)這(zhe)些數據之間只有標示作用，并沒有嚴格(ge)的邏輯(ji)關(guan)系。

(3)模(mo)糊性

市(shi)(shi)場(chang)調研數(shu)(shu)據(ju)(ju)當中(zhong)不(bu)可避免(mian)的(de)(de)會接觸到各(ge)種表(biao)達方(fang)式和概念，因(yin)此(ci),它具(ju)有(you)(you)模糊性。因(yin)為由(you)自(zi)填式問(wen)卷(juan)或結構式訪問(wen)的(de)(de)方(fang)法得到的(de)(de)市(shi)(shi)場(chang)調研數(shu)(shu)據(ju)(ju)具(ju)有(you)(you)以(yi)上特點，所(suo)(suo)以(yi)在(zai)實際(ji)應(ying)用中(zhong)基于(yu)統計學的(de)(de)處理方(fang)法只能(neng)籠統的(de)(de)顯示(shi)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)部分(fen)特性,如(ru)頻數(shu)(shu)、離散程度等。對于(yu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)之間的(de)(de)關(guan)系只能(neng)分(fen)析出維數(shu)(shu)極少的(de)(de)大致的(de)(de)關(guan)系。而且利用軟(ruan)件(jian)進行數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖(wa)掘(jue)時，因(yin)為現有(you)(you)的(de)(de)軟(ruan)件(jian)中(zhong)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖(wa)掘(jue)算法對于(yu)數(shu)(shu)據(ju)(ju)類型和格式要(yao)(yao)(yao)求較高,所(suo)(suo)以(yi)能(neng)應(ying)用到的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖(wa)掘(jue)算法很少。就算是數(shu)(shu)據(ju)(ju)要(yao)(yao)(yao)求較低(di)的(de)(de)關(guan)聯分(fen)析,其結果(guo)也存在(zai)大量(liang)的(de)(de)冗余。因(yin)此(ci),我們需要(yao)(yao)(yao)建立一個合適的(de)(de)市(shi)(shi)場(chang)調研數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)數(shu)(shu)學模型來(lai)完善原(yuan)先的(de)(de)方(fang)法并使(shi)跟(gen)多的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)挖(wa)掘(jue)方(fang)法可以(yi)運用到其中(zhong)，使(shi)得結果(guo)更準確(que)。

針對現(xian)今的(de)(de)市(shi)場調研(yan)數(shu)據處理(li)與分析(xi)中存在的(de)(de)問題，通過三維(wei)矩(ju)(ju)陣建(jian)立(li)了市(shi)場調研(yan)數(shu)據的(de)(de)數(shu)學模型(xing)。將每一(yi)題表(biao)示(shi)為空間(jian)中的(de)(de)一(yi)個(ge)維(wei)度，每一(yi)張問卷表(biao)示(shi)成(cheng)一(yi)個(ge)矩(ju)(ju)陣，將多個(ge)矩(ju)(ju)陣疊(die)加(jia)即(ji)可得(de)到市(shi)場調研(yan)數(shu)據的(de)(de)三維(wei)矩(ju)(ju)陣模型(xing)。在建(jian)立(li)三維(wei)矩(ju)(ju)陣模型(xing)的(de)(de)基礎上(shang)，可以利用三維(wei)矩(ju)(ju)陣的(de)(de)性質對其進(jin)行多種數(shu)學處理(li),也可以采(cai)用超圖理(li)論對數(shu)據進(jin)行進(jin)一(yi)步的(de)(de)分析(xi),大大豐富了調查(cha)數(shu)據的(de)(de)處理(li)方法。

市(shi)(shi)場(chang)(chang)調研(yan)(yan)(yan)是了解各方(fang)面信息的(de)(de)重要(yao)(yao)(yao)途徑(jing)之一(yi)，市(shi)(shi)場(chang)(chang)調研(yan)(yan)(yan)數(shu)(shu)據主(zhu)要(yao)(yao)(yao)是通過調查問卷的(de)(de)方(fang)法得到(dao)的(de)(de)。由于(yu)(yu)市(shi)(shi)場(chang)(chang)調研(yan)(yan)(yan)數(shu)(shu)據的(de)(de)維數(shu)(shu)較高(gao)，加上人為(wei)主(zhu)觀因素,數(shu)(shu)據類型(xing)主(zhu)要(yao)(yao)(yao)為(wei)二元變量、離散變量、序數(shu)(shu)變量等為(wei)主(zhu)，所以(yi)對(dui)于(yu)(yu)市(shi)(shi)場(chang)(chang)調研(yan)(yan)(yan)數(shu)(shu)據的(de)(de)分(fen)(fen)析(xi)(xi)和(he)處理(li)大都基于(yu)(yu)統計學,只(zhi)對(dui)單一(yi)題(ti)目(mu)進行(xing)統計學分(fen)(fen)析(xi)(xi),其分(fen)(fen)析(xi)(xi)方(fang)法主(zhu)要(yao)(yao)(yao)是基于(yu)(yu)題(ti)型(xing)進行(xing)處理(li)的(de)(de)，對(dui)于(yu)(yu)題(ti)目(mu)和(he)題(ti)目(mu)之間的(de)(de)關系(xi)很(hen)少關心。許多數(shu)(shu)據挖(wa)掘算(suan)法因為(wei)種種限制無(wu)法在市(shi)(shi)場(chang)(chang)調研(yan)(yan)(yan)的(de)(de)數(shu)(shu)據分(fen)(fen)析(xi)(xi)中得到(dao)應用。因為(wei)方(fang)法的(de)(de)限制，所以(yi)現在很(hen)多市(shi)(shi)場(chang)(chang)調研(yan)(yan)(yan)只(zhi)能驗證事先想(xiang)好的(de)(de)內容和(he)假設，很(hen)少可以(yi)對(dui)高(gao)維數(shu)(shu)據進行(xing)相(xiang)對(dui)復(fu)雜的(de)(de)回歸分(fen)(fen)析(xi)(xi)處理(li)。

結語

該(gai)文針(zhen)對市場調研數(shu)據處理與分析(xi)中存在的(de)(de)問(wen)題(ti)(ti)，建立了(le)基于三(san)維矩(ju)(ju)陣(zhen)的(de)(de)數(shu)學模型,將(jiang)(jiang)單選(xuan)題(ti)(ti)和多(duo)選(xuan)題(ti)(ti)表(biao)示(shi)成向量，將(jiang)(jiang)排序題(ti)(ti)表(biao)示(shi)成多(duo)個(ge)(ge)列向量，從(cong)而每(mei)一(yi)(yi)(yi)題(ti)(ti)可(ke)以表(biao)示(shi)成空(kong)間的(de)(de)一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)維度，每(mei)一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)向量就(jiu)是一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)元素，這(zhe)樣每(mei)一(yi)(yi)(yi)張問(wen)卷就(jiu)可(ke)以表(biao)示(shi)成一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)矩(ju)(ju)陣(zhen)，通過(guo)將(jiang)(jiang)多(duo)個(ge)(ge)矩(ju)(ju)陣(zhen)疊加(jia)就(jiu)可(ke)以得(de)到三(san)維矩(ju)(ju)陣(zhen)。