Анализ маркетинговых данных и прогнозирование

Реферат

Анализ маркетинговых данных и прогнозирование.

1. Методы анализа

2. Методы прогнозирования.

1. Методы проведения МИР неразрывно связаны с методологическими основами маркетинга, опирающимися на общенаучные, аналитико-прогностические методы а также методические подходы и приемы, заимствованные из других областей знаний.

Методы выбора совокупностей объектов исследований предусматри­вают решение трех основных проблем: выделение генеральной совокуп­ности, определение метода выборки и определение объема выборки.

Генеральная совокупность (ГС ) должна быть ограничена, поскольку полное исследование, как правило, очень дорого, а зачастую и просто невозможно. К тому же выборочный анализ может оказаться даже более точным (в силу уменьшения систематических ошибок).

Выборка делается таким образом, чтобы представлять репрезентативную иллюстрацию ГС. Это непременное условие, при кото­ром исходя из характеристики выборки можно делать правильные выводы о ГС.

Методы выборки

К неслучайным относятся следующие методы выборки:

произвольная выборка — опрашиваемые выбираются не на основе плана, а произвольно; метод прост и дешев, однако неточен и имеет низкую репре­зентативность;

типовая выборка — опрос немногих типичных элементов генеральной совокупности (ГС); для этого необходимо располагать данными о призна­ках, определяющих типичность элементов;

метод концентрации — исследованию подвергаются лишь наиболее су­щественные и важные элементы из ГС;

метод квот — распределение определенных признаков (пол, возраст) в ГС.

Случайными являются следующие виды выборки:

простая выборка — типа лотереи, с помощью случайных чисел и т.д.;

групповая выборка — деление ГС на отдельные группы, внутри каждой из которых проводится затем случайная выборка;

метод «клумб» — единицы выбора состоят из групп элементов; предпосылкой для применения метода является возможность подобного разделения ГС; из множества «клумб» выбирается несколько, которые затем полностью исследуются;

многоступенчатая выборка — проводится несколько раз подряд, причем единица выборки предыдущей стадии представляет собой совокупность еди­ниц последующей стадии.

Проведение сбора данных обычно сопровождается ошибка­ми — случайными и систематическими. Случайные ошибки проявляют­ся лишь при выборочном исследовании; поскольку они не смещают«характеристики выборки в одну сторону, величина подобных ошибок может быть оценена. Систематические ошибки возникают вследствие влияния неслучайных факторов (неточное выделение ГС, недостатки выборки, ошибки при разработке опросных листов, ошибки счета, неискренность опрашиваемых).

Анализ данных . Статистические методы анализа данных применяются для их уплотнения, выявления взаимосвязей, зависимостей и структур. Их классификация проводится по следующим критериям:

• количество одновременно анализируемых переменных — простые и многофакторные методы;

• цель анализа — описательные и индуктивные методы;

• уровень шкалирования переменных;

• деление переменных на зависимые и независимые методы анализа зависимостей и методы анализа взаимосвязей.

Описательные однофакторные методы — это:

• распределение частот (представление на графике или в таблице);

• графическое представление распределения переменной (например, с помощью гистограммы);

• статистические показатели — арифметическое среднее, медиана (величина признака, которая находится посередине вариационного ряда и делит ряд пополам), дисперсия (средний квадрат отклонений.) среднее квадратическое отклонение.

Индуктивные однофакторные методы предназначены для проверки соответствия характеристик выборки характеристикам ГС. Они делятся на параметрические тесты, предназначенные для проверки гипотез о неизвестных характеристиках ГС, и непараметрические, предназначен­ные для проверки гипотез о распределении ГС. Этот метод используют для формулирования гипотез, выбора теста, установления уровня зна­чимости, определения критического уровня проверяемой характеристики по таблице.

Двух- и многофакторные методы анализа зависимостей помогают определить, какая связь имеется между снижением цены и сбытом про­дукта, имеется ли связь между национальностью человека и выбором фасона обуви и др.

Регрессионный анализ — статистический метод анализа данных при определении зависимости одной переменной от одной (простая регрессия) или нескольких (многофакторная регрессия) независимых переменных. Типичная постановка вопроса.

1 . Как изменится объем сбыта, если расходы на рекламу сократятся на ...%?

2. Какова будет цена на продукт в следующем году?

3. Как влияет объем инвестиций в автомобилестроении на спрос на сталь (цветные металлы и т.д.)?

Вариационный анализ предназначен для проверки степени влияния изменения независимых переменных на зависимые. 1 . Влияет ли вид упаковки на размер сбыта?

2. Влияет ли цвет рекламного объявления на его запоминаемость?

3. Влияет ли выбор формы сбыта на величину продаж?

Дискриминантный анализ позволяет разделить заранее заданные группы объектов с помощью комбинации независимых переменных и тем са­мым

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать