本书主要介绍大数据背景下市场调研与分析的相关知识，从内容上分为三个部分：第一部分主要介绍调研的基础知识，第二部分主要介绍数据收集后如何进行数据清理和基础分析，第三部分主要介绍大数据时代常用的统计模型和如何正确使用这些模型分析调研数据。

本书每一章都设有案例实践，旨在引导学生了解如何运用该章的相关知识解决实际生活中的商业问题。章末设有自测单元，以便于学生对该章的核心知识进行检测，对知识点及时进行查漏补缺。此外，配备实践单元，便于学生基于实训平台进行实践，以更好迎合新时代数字化对人才培养和学科建设的需求。两种学习方式并用可以帮助学生提升理论学习能力和动手实践能力。

本书既适合作为高等学校管理类、经济类等相关专业的课程教材，又适合从事市场调研工作的人员参考、阅读。

前辅文
第1章 市场调研的基本概念与流程
  1.1 市场调研的基本概念
   1.1.1 市场调研的目的
   1.1.2 市场调研的作用
   1.1.3 市场调研的原则
  1.2 市场调研的流程
   1.2.1 市场调研前的准备
   1.2.2 收集样本
   1.2.3 数据清理与分析
   1.2.4 撰写调研报告
  1.3 不同阶段的市场调研
   1.3.1 传统市场调研的局限性
   1.3.2 网络市场调研的发展及优势
   1.3.3 大数据背景下的市场调研
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第2章 市场调研的类型与问卷设计
  2.1 市场调研的类型
   2.1.1 根据调研目的划分
   2.1.2 根据调研的性质划分
   2.1.3 根据调研的内容划分
   2.1.4 根据调研的渠道划分
  2.2 定性调研方法
   2.2.1 焦点小组访谈法
   2.2.2 个人深度访谈法
   2.2.3 观察调研法
   2.2.4 投射法
  2.3 定量调研方法
   2.3.1 问卷调查法
   2.3.2 随机对照实验
  【案例实践一：手机广告效果问卷调研】
  【案例实践二：手机广告在线随机对比实验】
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第3章 调研数据的收集与质量控制
  3.1 抽样技术
   3.1.1 非概率抽样
   3.1.2 概率抽样
  3.2 数据收集方法
   3.2.1 人员访问法
   3.2.2 电话调研法
   3.2.3 邮件调研法
   3.2.4 互联网调研法
  3.3 数据质量控制
   3.3.1 数据质量评估
   3.3.2 常见的数据质量问题
   3.3.3 数据质量控制方法
  3.4 数据预处理
   3.4.1 数据预处理过程
   3.4.2 数据缺失值处理
  【案例实践三：问卷发布与质量控制】
  【案例实践四：数据审核与预处理】
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第4章 数据质量评价与描述性统计
  4.1 问卷信度
   4.1.1 信度的概念
   4.1.2 信度的类型
   4.1.3 信度评价方法
  4.2 问卷效度
   4.2.1 效度及其概念
   4.2.2 运用效度指标评价研究质量
   4.2.3 效度评价方法
  4.3 描述性分析
   4.3.1 频数分析
   4.3.2 箱线图
   4.3.3 描述性统计变量
   4.3.4 列联表
  【案例实践五：问卷题目的信效度分析】
  【案例实践六：变量的描述性统计分析】
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第5章 回归分析与中介、调节效应分析
  5.1 一元回归
   5.1.1 一元回归的基本概念
   5.1.2 与一元回归有关的统计量
  5.2 多元回归
   5.2.1 多元回归的基本概念
   5.2.2 与多元回归有关的统计量
  5.3 回归分析的相关议题
   5.3.1 假设检验
   5.3.2 显著性检验
   5.3.3 多重共线性
   5.3.4 引入虚拟变量
   5.3.5 模型选择
  5.4 中介效应分析
   5.4.1 中介效应的概念
   5.4.2 中介效应的分析过程
   5.4.3 中介效应分析实用案例
  5.5 调节效应分析
   5.5.1 调节效应的概念
   5.5.2 调节效应的分析过程
   5.5.3 调节效应分析举例
  【案例实践七：用户购买意愿的回归分析】
  【案例实践八：中介效应与调节效应分析】
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第6章 分类变量的分析方法
  6.1 方差分析
   6.1.1 单因素方差分析
   6.1.2 双因素方差分析
  6.2 卡方分析
   6.2.1 卡方分析的概念及基本原理
   6.2.2 卡方分析的步骤
   6.2.3 卡方分析的常见问题及解决
  6.3 逻辑回归
   6.3.1 二分变量逻辑回归
   6.3.2 多分类逻辑回归
   6.3.3 定序变量逻辑回归
  【案例实践九：基于性别与年龄的方差分析】
  【案例实践十：消费者是否推荐的性别差异卡方分析】
  【案例实践十一：消费者推荐与否的逻辑回归分析】
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第7章 因子分析与聚类分析
  7.1 因子分析
   7.1.1 探索性因子分析
   7.1.2 验证性因子分析
  7.2 聚类分析
   7.2.1 聚类分析的概念与步骤
   7.2.2 层次聚类
   7.2.3 K-均值聚类
   7.2.4 聚类结果解释
  【案例实践十二：问卷题目的因子分析】
  【案例实践十三：用户特征聚类分析】
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第8章 其他常用分析方法
  8.1 结构方程模型
   8.1.1 结构方程模型简介
   8.1.2 验证性因子分析
   8.1.3 结构方程模型分析
   8.1.4 模型的修正
   8.1.5 其他注意事项
  8.2 联合分析
   8.2.1 联合分析简介
   8.2.2 联合分析原理
   8.2.3 联合分析基本类型
   8.2.4 联合分析流程
   8.2.5 选择式联合分析
  【案例实践十四：广告效果的结构方程模型分析】
  【案例实践十五：基于产品不同属性水平的联合分析】
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第9章 非结构化数据处理
  9.1 自然语言处理简介
   9.1.1 自然语言处理的概念
   9.1.2 自然语言处理的类别
   9.1.3 自然语言处理的步骤
   9.1.4 自然语言处理的应用
  9.2 多媒体数据分析
   9.2.1 多媒体数据类型及特征
   9.2.2 多媒体数据在市场调研中的应用
   9.2.3 多媒体数据分析技术与挑战
   9.2.4 语音分析
   9.2.5 图像分析
   9.2.6 视频分析
  【案例实践十六：消费者语言评价的处理与分析】
  【案例实践十七：用户图片数据分析】
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
第10章 市场调研报告的撰写
  10.1 调研报告的重要性
  10.2 书面报告的要素
  10.3 数据可视化与数据描述
   10.3.1 数据可视化
   10.3.2 数据描述
  10.4 调研报告如何展示
   10.4.1 书面报告
   10.4.2 口头报告
  重要知识点
  复习思考题
  即测即评
参考文献