论文大数据对市场调查技术和方法的影响，本文是市场调查硕士学位论文范文和市场调查和市场调查技术和影响研究有关硕士论文开题报告范文.
［摘 要］基于社会主义市场经济背景下,市场调查技术和研究方法的应用在不断改变,为进一步适应时展趋势,需相关企业能够切实提高自身市场大数据调查重视程度,划定合理调查范围,进而能够严格遵循大数据信息实际特点选择适宜研究方法,旨在获取应用成效较佳的大数据资料.文章主要对大数据在市场调查技术和研究方法中存在的重要作用展开深入化研究分析.
［关键词］大数据；市场调查技术；研究方法；影响分析
［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2018.13.130
通常来说,市场调查就是指利用各种科学合理手段来收集从活动开始到结束期间产生的所有大数据信息,其中尤为需要注意的便是需尽可能选择恰当研究方法对资料展开针对性分析探讨,有利于推动市场调查工作顺利进行.同时基于调查统计角度来看,其中包含众多调查手段,如访问调查法、文案调查法及实验调查法等,工作人员应充分参考调查性质、调查主体及调查内容等因素进行协调应用,从而促使市场调查大数据具有良好准确性优势.
1大数据对市场调查研究方法的影响概述
1.1“价值中立”和“全样本”
经过长期深入化市场研究分析可以了解到,往往统计测量都是需要建立在抽样选择基础上,而随着大数据时代的出现这一现象得到了突出性改变,不仅极大减少了投资成本和研究周期,还使数据信息逐渐开始向多样性、完整性及客观性方向转变.也就是说,大数据可以帮助市场调查彻底改变以往抽样调查存在不足之处,充分满足市场运行实际需求,借助计算机、浏览路径、地理位置及IP地址等信息准确找出用户真实信息及与文本生成指定内容,便于根据指令要求查找出符合要求数据信息为后期工作提供切实可行参考依据,对市场数据收集分析带来了极大帮助性作用.同时大数据自身所包含的“客观性”和“全样本”就当前状况来看仍属于理想状态,具体阐述如下：第一,虽然大数据中包含众多优势,如数据清洗、数据调整改进及数据补充等,但却仍然无法保证数据全部属于真实可靠数据,并不具有重复性数据存在；第二,从理论角度上来看大数据属于全体数据,但基于现实角度来说却非常容易受到种种因素限制,导致所掌握的具体数据仅仅属于局部状态,并不等于大数据,甚至其研究价值比不上抽样数据,因而这就需要相关人员能够积极拓展数据平台渠道,整合形成多样化大数据.
1.2大数据分析和数据可视化
相比较以往传统实证分析市场调查研究方法而言,大数据时代背景下的市场数据分析更具独特思维逻辑,往往更注重用户实际情况和个体标签,并能对未来发展做出准确预测判断.同时随着科学技术水平的不断提高,大数据研究分析也越发开始朝向即时化、立体化方向展现,便于为人们呈现更加直观生动的数据资料,甚至相比以往线性系统市场调查研究方法来说,大数据已不再一味重视产生原因和提出意见,而是开始侧重针对个体特征所拥有的群体特征并展开标签化描述介绍.
1.3数据计算水平得到大幅度提升
根据相关调查显示可知,在以往传统市场调查研究模式下,普遍呈现计算量较小且难度较低现象,通过只需借助统计软件便能顺利完成,而随着大数据时代的到来,无论是数据规模数量还是数据研究分析方法均对计算提出了较高要求,不仅要能使用一些常规统计分析方法,还要能深入展开大数据的实时分析和数据流算法等,不但专业性极高且能与下一环节工作紧密结合在一起.除此之外,越来越多计算理论开始成为主角,如对网络非结构化文本数据中自然语言的处理,或是大数据挖掘的学习处理及社交网络计算处理等,上述这些计算理论和研究方法不单单能极大提升相关人员大数据洞察分析能力,还能切实提高工作人员专业水平,使其为市场调查研究方法开展提供更大帮助性作用.由此可以了解到,大数据时代到来背景下,市场调查研究方法必然发生翻天覆地的变化,这就需要相关工作人员能够充分做到与时俱进,促使大数据研究分析取得更好成果.
2市场调查背景下的大数据研究方法分析
2.1描述性统计分析
根据相关调查显示,描述性统计分析主要指的就是针对某一组大数据所包括的相应特征展开综合性分析阐述,认真描述该调查样本特征及总体状态,通常可将数描述性大数据研究步骤划分为以下几项：第一,大数据频数分析.往往在开展市场调查大数据分析之前,需要做到的便是大数据预处理工作,充分考虑到频数分析和交叉频数等因素针对异常数值展开合理化检验,进而便于明确分析规律,如学历较低被调查者往往要比学历较高被调查者更容易满足.第二,大数据集中分析.一般情况下,市场调查过程中的大数据集中趋势分析主要是用于准确真实反映大数据实际情况,最常见参考指标便是中位数、平均数及众数.第三,大数据离散分析.从某种角度上来说,大数据离散分析主要就是对市场调查大数据之间存在差距的真实反映,最常见参考指标包括标准差和方差,其中方差是严格遵循“先平均,再求差,然后平方最后平均”等标准展开,属于大数据离散分析中的重要组成环节之一,在具体应用期间往往一组大数据方差的计算就能准确衡量判断出该组大数据实际波动情况.一般来说,该项工作可通过自然观察法开展,主要是指调查人员通过自身听觉、视觉或先进仪器设备来直接或间接针对实际状况进行记录观察,便于进一步获得信息大数据的实际调查方法,该种方法并不需要被调查者接受询问,而是要调查者在其不知道情况下展开记录形式的观察分析,借助自身实际感受体会观察判断实际情况获得自己想要大数据.同时在具体采用该种调查方法时,需要调查人员能够尽可能选择一些先进记录技术手段,往往记录好坏将直接决定着最终调查结果,进而不但能大大降低观察人员工作负担,还能实现大数据资料的有效收集整理.
2.2回归分析法
所谓回归分析法指的就是从事件发生最初或是因果变化规律方向出发,针对未来事物发展趋势展开准确性判断的一个过程,能够充分明确两种或两种以上定量关系,因而回归分析法适用范围非常广泛,具体可参考市场调查自变量多少划分为一元和多元回归分析方式；或是按照自变量和因变量二者是否处于线性状态划分为线性回归分析和非线性回归分析,如果回归分析期间只包含一个因变量和一个自变量,并且可以将二者关系通过一条直线进行表示,那么该种形式回归方式就可被称为一元线性回归分析,但若是回归分析中包含两个或两个以上自变量则表示二者之间存在线性关系,可将其称为多元线性回归分析.具体步骤如下：第一,对收集到的大数据资料进行全面处理分析,从多个变量中明确找出变化原因,进而准确判断因变量和自变量；第二,积极构建变量公式,对其可行性展开认真检验；第三,根据自变量数值明确预测值.通常来说,回归分析方法主要适用于变量之间依存关系、因变量和自变量二者关系等.
3结论
总而言之,随着科学技术水平的不断提升,市场调查大数据信息准确性和真实性也逐渐受到相关人士高度关注,在这种情况下为进一步保证大数据安全可靠,就需要其能大力开展市场调查技术创新研发和研究方法不断拓展工作,充分确保市场大数据调查分析方法的合理性,从而能为各行业工作具体展开提供切实可行的参考依据.
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