趙衛東,趙衛東講師,趙衛東聯系方式,趙衛東培訓師-【中華講師網】
    大數據及人工智能培訓專家、副教授
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    趙衛東:數據分析的意義
    2017-10-26 3206

    在產品的整個壽命周期,包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程,以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數據,找出了行星運動規律。又如,一個企業的領導人要通過市場調查,分析所得數據以判定市場動向,從而制定合適的生產及銷售計劃。因此數據分析有極廣泛的應用范圍。

    網絡營銷

    對網絡營銷的意義在中國,盡管網絡營銷的概念很火,但網絡營銷的效率低于一些發達國家也是事實。無論是門戶廣告、搜索引擎廣告,還是廣告聯盟,從行業平均轉化率上看,都要低于國外較為成熟國家的水平。據估計,國內的Bounce rate(蹦失率,即用戶只瀏覽第一頁即離開的比例)介于90%~99%之間,而歐美的Bounce rate則是70%左右。誠然,國內的網絡營銷環境處于發展之中,環境不那么盡如人意,但中國互聯網絡信息中心分析師孫秀秀認為,出現這種情況的很多責任在投放廣告的企業方,在于對營銷背后的數據分析工作的不重視,沒有精確定位有效的客戶群,導致大量的展示給了不相關的網民。

    通常,廣告投放前的數據分析可以分為兩步走。

    第一步:描述目標群體。比如,目標群體是18~25歲,上網購物的年輕女性。第二步:描述此群體的網絡活動軌跡。也就是說,知道目標客戶群上什么網站、做什么事、在什么時間地點能夠找到他非常重要。實際上,論覆蓋面,網絡營銷還遠遠趕不上傳統媒體。

    2009年底中國的互聯網普及率為28.9%,而同期中國電視的普及率卻已經超過80%。但是,仍舊有很多有遠見的企業選擇網絡營銷。其中的一個重要原因是,網絡營銷的全過程都可以被追蹤到,通過數據分析可以隨時調整投放方式。

    采用的分析方法如下:

    1、描述性統計分析包括樣本基本資料的描述,作各變量的次數分配及百分比分析,以了解樣本的分布情況。此外,以平均數和標準差來描述市場導向、競爭優勢、組織績效等各個構面,以了解樣本企業的管理人員對這些相關變量的感知,并利用t檢驗及相關分析對背景變量所造成的影響做檢驗。

    2、Cronbach’a信度系數分析信度是指測驗結果的一致性、穩定性及可靠性,一般多以內部一致性(consistency)來加以表示該測驗信度的高低。信度系數愈高即表示該測驗的結果愈一致、穩定與可靠。針對各研究變量的衡量題項進行Cronbach’a信度分析,以了解衡量構面的內部一致性。一般來說,Cronbach’a僅大于0.7為高信度,低于0.35為低信度(Cuieford,1965),0.5為最低可以接受的信度水準(Nunnally,1978)。

    3、探索性因素分析(exploratory factor analysis)和驗證性因素分析(confirmatory factor analysis)用以測試各構面衡量題項的聚合效度(convergent validity)與區別效度(discriminant validity)。因為僅有信度是不夠的,可信度高的測量,可能是完全無效或是某些程度上無效。所以我們必須對效度進行檢驗。效度是指工具是否能測出在設計時想測出的結果。收斂效度的檢驗根據各個項目和所衡量的概念的因素的負荷量來決定;而區別效度的檢驗是根據檢驗性因素分析計算理論上相關概念的相關系數,檢定相關系數的95%信賴區間是否包含1.0,若不包含1.0,則可確認為具有區別效度(Anderson,1987)。

    4、結構方程模型分析(structural equations modeling)由于結構方程模型結合了因素分析(factor analysis)和路徑分析(path analysis),并納入計量經濟學的聯立方程式,可同時處理多個因變量,容許自變量和因變量含測量誤差,可同時估計因子結構和因子關系。容許更大彈性的測量模型,可估計整個模型的擬合程度(Bollen和Long,1993),因而適用于整體模型的因果關系。在模型參數的估計上,采用最大似然估計法(Maximum Likelihood,ML);在模型的適合度檢驗上,以基本的擬合標準(preliminary fit criteria)、整體模型擬合優度(overall model fit)以及模型內在結構擬合優度(fit of internal structure of model)(Bagozzi和Yi,1988)三個方面的各項指標作為判定的標準。在評價整體模式適配標準方面,本研究采用x2(卡方)/df(自由度)值、擬合優度指數(goodness.of.f:iJt.in.dex,GFI)、平均殘差平方根(root—mean.square:residual,RMSR)、近似誤差均方根(root-mean—square-error-of-approximation,RMSEA)等指標;模型內在結構擬合優度則參考Bagozzi和Yi(1988)的標準,考察所估計的參數是否都到達顯著水平

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