常用数据分析方法

最常用分析方法

1、聚类分析（Cluster Analysis）

它可以将被访者从人口背景、消费习惯、生活方式、个性等方面进行分类，并将这些特性与消费习惯结合起来，是营销管理中“市场区隔划分”的主要手段。

2、因子分析（Factor Analysis）

影响消费者购买的原因有很多，但有些原因是相关的，有内在的必然性，只要深入了解这些内在的必然性，就可以将复杂问题简单化，在执行上变得轻而易举。还有在品牌差异性方面，通过因子分析，也可以发现各品牌内在的联系，从而不会被外表所迷惑，对于分析品牌地位有很大的帮助。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。

3、相关分析（Correlation Analysis）

相关分析提供影响消费者消费、评价品牌/产品与品牌/产品特性之间的内在关系。通过相关分析，可以看到自己品牌和竞争品牌的市场驱动力（Driver）和阻碍力（Barrier）。从而明确自身努力的方向。

4、对应分析（Correspondence Analysis）

对应分析是品牌形象分析最有效的工具，它可以将品牌、形象非常直观地表现在二维平面上，清楚地看到自身品牌的形象以及各竞争品牌的关系。对应分析对于品牌定位和重定位，以及定位跟踪是非常合适的。

5、象限分析（Quadrant Analysis）

象限分析能揭示研究结果之间的内在关系，对于发现市场问题和机会有非常好的效果；象限分析需要研究人员有较强的营销基础和数据敏感度。

6、SWOT分析

分析品牌的内在环境和外在环境，从而明确优势和劣势，认清市场机会和威胁，对于策略性决定有很大的指导作用。

7、目标群体指数分析（Target Group Index）

有助于明确目标市场，是设定目标时经常使用的主要工具。

8、数据显著性分析（Significance Test）

用于个目标群体之间在消费习惯和态度方面的差异，通常是决策的行动标准。