数据调研怎么做

关注下 网娱智信 。他们专注于数字化营销手段的公司，而且合作的客户一般都是大公司，媒体覆盖也相当广泛。数据调研，咨询公司应该就可以，百度有很多推荐。

一个完整的数据分析流程：• 业务建模。• 经验分析。• 数据准备。• 数据处理。• 数据分析与展现。• 专业报告。• 持续验证与跟踪。1. 数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。3.数据提取数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。4.数据挖掘数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键5.数据分析数据分析相对于数据挖掘的是偏向业务应用和解读，当数据挖掘算法得出结论后，如何解释算法在结果、可信度、显著程度等方面对于业务的实际意义，如何将挖掘结果反馈到业务操作过程中便于业务理解和实施是关键。6.数据展现数据展现即数据可视化的部分，数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定。7.数据应用数据应用是数据具有落地价值的直接体现，这个过程需要数据分析师具备数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。

这方面的资料比较多啦,你可在百度“知道”和“文库”中找到.我这里简要说一下思路：1.先把调查数据全部录入数据库中； 2.利用SPSS的“分析”菜单中降维分析做因子分析,具体操作可能找些材料. 3.在做“因子分析”时可把因子分析结果保存于数据库（将来可用这些因子变量进行相关和回归分析,但是有一点要注意,计算机得出的因子数不一定就是你设想的因子数,这里还有些技术问题）. 4.最后做相关分析和回归分析.

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:天成信息怎么做好数据分析呢欢迎大家在这里学习怎幺做好数据分析!这里是我们给大家整理出来的精彩内容。我相信，这些问题也肯定是很多朋友在关心的，所以我就给大家谈谈这个!  网站的收集  先来说说网站收集前的准备工作，首先要制定一个合理的计划，怎样去收集数据，从哪些方面去收集;整理收集到的数据又需要花多少时间;由于分析数据是重点，需要分析哪些方面的数据也需要提前整理出来;最后就是美化数据表格，让自己分析出来的数据一目了然。  在我们开始收集数据的时候，很容易犯的一个错误就是看到什幺内容比较符合的就都收集下来，这样的结果就是表格里的数据越来越多，到最后一看，连自己都晕了，密密麻麻的数据该怎幺整理和分析啊!其实我们在收集数据的时候可以先定一个简单的标准，什幺样的数据是我们需要的，什幺数据是不符合条件的，先作一个初步的判断。比如这次是收集各个省top5的在线旅游网站，就可以根据在线”和旅游”这两个标准去判断收集到的网站是否符合条件。  由于搜索的网站范围比较广，所以我主要的入口就是用百度搜索，用省名+在线旅游”或省名+旅游网”等关键词先找出一部分网站，然后再根据这些网站的友情链接找到其他一些同类型的旅游网站。然后还有就是通过一些导航网站找到一些旅游网站，不过这些导航站的地方性旅游网站不是很多。就这样，每个省差不多收集到10个网站左右，当然每个省的情况都不一样，有多也

设计问卷问题条款不要太多，多则调查效果不好。与你调研目的关联不大的项目都可不考虑，如性别、职业、旅游偏好等。每条问题的选项要符合完整性，几项选择要不重复、不遗漏、同等级。根据你的需求，至少需要有年龄段划分、旅游消费、停留天数等项目，应当考虑从旅游六要素细分游客花费结构。实施调查设计抽样调查实施方式、实施场所、样本空间等问题，力求保证调查的时空分布随机性、样本空间代表性。数据录入建议用excel，简单实用，功能足够，不建议用spss，华而不实，操作繁琐，不够灵活。数据处理初等数学就差不多够用了，求和、求均值、求差求比，简单的侧重于市场份额和市场增长率两方面就能得出很多有用的结论，若精力、技术足够，建议用一些稍微高级一点点地数据模型算法等等，然后制成图表。调研分析根据数据结果，结合相关的宏观旅游数据，提出自己的观点，引用自己的数据论证。

具体设置方法如下：1.首先，打开Excel，打开左上角文件的标签栏。2.进入到底部的“选项”。3.接下来找到“加载项”，然后在加载项中找到“分析工具库”。4.然后点击底部的“转到”。5.在这个界面勾选“分析工具库”然后确定。6.接着就可以在顶部工具栏的“数据”一栏下找到“数据分析”选项了。7.单击打开，这里有很多简单的数据分析功能，单击需要使用的功能确定，然后按照要求使用即可。

大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据分析的五个操作流程：1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。4. Semantic Engines（语义引擎）知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。一、明确分析目的与框架一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。二、数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。三、数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。四、数据分析数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab/Tableau/QlikView/大数据魔镜（国产）等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。五、数据展现一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。。常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。六、撰写报告最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析，不能舍本求末。本回答被网友采纳

方法/步骤新建一个word点击左上角，弹出的工具框，再点击图标。点击你需要的类型图。我选择的是折线图，你的word文档里面会出现一个数据图、。同时右边会出现一个数据表格，将你需要的数据输入就ok了输入数据之后 右边的word中会相应的折线图 。在word工具栏的左上方 点击更换图标类型，7将会弹出如图 选择你要更换的类型。 将会出现你选择更换的类型数据图。是不是十分的简单呀。

如果你是做零售行业的市场调研，追灿的决策狗平台是有各个产品的市场数据的，市场整体的趋势、竞品品牌的销售数据、各个细分市场的数据都包括在内的，希望可以帮到你。