市场调查与市场预测

出版者:天津大学出版社

作者:韩德昌

页数:264

出版时间:2004-7-1

价格:15.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787561817209

具体描述

本书在借鉴发达国家市场调查与市场预测理论与方法的基础上，运用定性分析与定量分析、理论分析与实证分析相结合的方法，对市场调查与市场预测的基础理论和基本方法进行了全面、深入和系统的论述。修订版注重吸收国内外在该领域中的最新研究成果，突出理论上的系统性和规范化以及应用方法上的实用性和可操作性，尤其在市场预测部分做了较大调整；①从微观角度对市场预测的含义做了重新界定；②注重市场营销管理、宏观经济环境变化及企业应用条件的研究，增加了“市场循环变动分析预测法”“近代时间数列预测法”等内容；③补充了计算机应用的内容。全书力求内容丰富、结构更严谨、论证更科学、方法更实用、更适合教学和科研需要。

目录信息

第一章 市场调查总论
第二章 市场调查方案和问卷的制作
第三章 市场调查抽样方法
第四章 市场调查收集资料的方法
第五章 市场调查资料整理分析的方法
第六章 市场预测总论
第七章 经验判断预测法
第八章 时间数列预测法（Ⅰ）
第九章 时间数列预测法（Ⅱ）
第十章 时间数列预测法（Ⅲ）
第十一章 回归分析预测法
附表一
附表二
附表三
附表四
参考文献
再版后记
· · · · · · (收起)

用户评价

这本书的叙事风格，整体上呈现出一种教科书式的、去个人化的笔调，这使得阅读过程显得较为平铺直叙，缺乏引人入胜的故事性或案例的感染力。虽然专业书籍注重客观性，但如果能够穿插一些具有行业代表性的“失败案例”或者“柳暗花明”的成功故事，将抽象的理论模型与真实的商业决策紧密挂钩，读者的理解和记忆效果会大大增强。我一直在寻找那种能让我拍案叫绝的、跨行业通用的“洞察点”，比如某个公司如何通过一次看似微不足道的市场调研，成功避免了一场数百万美元的营销失误。这本书中列举的案例，大多是概念性的、过于理想化的情景模拟，缺乏那种泥土的芬芳和硝烟的气息。这使得阅读体验有些枯燥，我常常需要不断地跳跃到其他资料中去寻找佐证，才能将书中的理论“活化”起来。对于一个渴望在实际工作中立即应用所学知识的读者而言，这种理论与实践之间的距离感，是阅读体验中一个不小的障碍。

这本书的装帧设计，说实话，第一眼并没有给我留下特别深刻的印象。封面采用了一种偏向商务的深蓝色调，字体选择也比较传统，虽然传递出一种专业和严谨的气息，但对于一个追求新颖和视觉冲击的读者来说，略显保守了。内页的纸张质量尚可，阅读起来没有明显的反光问题，但排版上似乎还有提升的空间。我对一本书的阅读体验，很大程度上取决于其物理形态给我的第一感受，而这本《市场调查与市场预测》，在外在包装上更像是教科书的风格，让人联想到大学课堂里那些厚重但可能内容略显陈旧的教材。我期望看到一些更具现代感的设计元素，比如更具创意的图表展示方式，或者在章节划分上能有更清晰的视觉引导。装帧的细节处理，比如书脊的牢固程度和页面的裁切，都属于中规中矩，没有出现明显的瑕疵，但也因此缺乏让人眼前一亮的地方。总的来说，如果不是对内容有明确需求，仅凭外观，它可能很容易被淹没在书店货架上的一众专业书籍之中，需要读者主动去发掘其内在价值，而不是像一些设计精良的商业书籍那样，自带“必读”的光环。

翻阅到关于“预测模型选择”这一章节时，我的心情如同坐上了过山车。起初，作者用清晰的逻辑梳理了时间序列分析、回归分析等经典模型的适用场景，这部分内容对于初学者来说，无疑是一份非常及时的“导航图”。然而，当涉及到当前市场上日益主流的机器学习算法，比如随机森林在市场需求波动预测中的应用，或者深度学习在处理海量非结构化文本数据时的潜力时，书中却戛然而止，仿佛触及了某种“禁区”，提炼得非常简略，甚至有些照本宣科的意味。这种处理方式，让我深感遗憾。在当前这个技术迭代速度极快的商业环境中，一本号称涵盖市场预测的专业书籍，如果不能与时俱进地讨论如何利用AI和大数据技术来优化预测的准确性和时效性，那么它的参考价值和生命力无疑会大打折扣。它更像是一部停留在了上一个十年技术巅峰的“百科全书”，而非一份面向未来的“行动指南”，读者需要自行去填补这部分技术鸿沟。

深入探究到关于“市场细分与目标客户画像构建”的讨论时，我发现作者对于“价值主张设计”这一环节的论述略显薄弱，这在现代精益创业和用户体验设计盛行的今天，是一个不容忽视的缺憾。细分市场的方法论阐述得非常详尽，从地理、人口统计到心理特征和行为模式，每一个维度都被拆解得井井有条，逻辑链条清晰可见。但是，当细分完成后，如何将这些冰冷的数据点转化为一个能与客户产生共鸣的、具有说服力的价值交付方案，书中给出的指引却显得有些抽象和泛泛而谈。它似乎认为只要找准了目标群体，价值自然就会被接受，但忽略了市场竞争的残酷性以及产品本身在体验、情感连接和功能上的细微差异所带来的巨大影响。我期待看到更多关于“客户旅程地图”如何反哺细分策略，以及如何利用A/B测试来快速验证和迭代价值主张的实战经验分享，而不是仅仅停留在对细分标准的罗列上。整体来看，这本书的结构更偏向于“信息收集与分析的流程手册”，而在“策略制定与价值创造”这一更具前瞻性和创造性的环节，则显得相对保守和不够深入。

我花了整整一个下午的时间，试图在全书的语境中捕捉到作者对于“定性研究与定量研究如何完美结合”这一前沿议题的独到见解。然而，阅读过程中的感受是，作者似乎在很大程度上将两者视为两条平行线索，各自独立地进行了详尽的阐述，缺乏一个强有力的、能够将它们熔铸成一个统一分析框架的理论支点。例如，在数据采集和样本构建的部分，对问卷设计的严谨性描述得非常到位，各种统计学名词的运用也显得驾轻就熟，这无疑是其扎实基础的体现。但当我们谈到焦点小组的访谈技巧或者深度访谈的提问艺术时，描述的深度和广度就显得相对肤浅了，更多的是停留在“要保持中立”或者“要鼓励参与者发言”这类基础指导层面。我真正期待的是，在企业面临一个复杂的新产品推广决策时，如何通过一个精巧的混合研究模型，既能捕获消费者的深层动机（定性），又能用大数据验证这些动机的普遍性和市场潜力（定量），而不是将两者当作完成任务的两个独立步骤。这种“只见树木不见森林”的论述方式，让这本书在指导实践方面，少了一份浑然天成的力量。