An An Introduction to Market & Social Research pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Kogan Page

作者:Ian Brace

出品人:

页数:154

译者:

出版时间:2006-11-14

价格:USD 25.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780749443771

丛书系列:

图书标签:

市场调研
社会研究
研究方法
数据分析
定量研究
定性研究
商业研究
消费者行为
营销研究
研究入门

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具体描述

Established market researchers offer a complete, step-by-step guide to basic principles and techniques

Market research is vital for businesses, both large and small. It provides the information needed to encourage success, enhance competitiveness and maximize profits. With the inclusion of tasks and multiple-choice questions in each section, this introductory textbook is also a workbook. Full of bite-sized chunks of information, with lots of practical examples, "An Introduction to Market and Social Research" is essential to students and anyone looking for guidance to managing research.

Published with the Market Research Society

深入洞察：现代商业与社会研究的实用指南图书名称：现代商业与社会趋势洞察（暂定，非原书名）图书简介：在这个信息爆炸、市场瞬息万变的时代，企业决策的成功与否越来越依赖于对市场脉搏和社会思潮的精准把握。本书并非市场或社会研究的入门教材，而是旨在为那些已经具备基础知识的专业人士、经验丰富的市场分析师，以及渴望将研究成果转化为实际战略的商业领袖，提供一套前沿、深入且高度实用的洞察与方法论。本书专注于“后研究时代”的挑战与机遇，探讨如何从海量数据中提炼出真正具有指导意义的行动方案。第一部分：超越基础——复杂研究设计与前沿方法论本书首先摒弃了对基本概念的重复介绍，直接切入到当前研究领域最具挑战性的领域：复杂研究的设计与执行。 1. 混合研究范式的深度融合（Mixed-Methods Synthesis）：我们深入剖析了定量研究（如大规模结构化调查、A/B 测试的统计严谨性）与定性研究（如深度人种志观察、焦点小组的微妙解读）之间如何实现无缝衔接与深度交叉验证。重点讨论了如何构建“嵌入式”混合模型，确保定性发现能够有效校准和丰富量化结果的解释框架，而非简单地并列呈现两种数据。书中详尽介绍了先进的定量数据采集技术，例如基于地理信息系统（GIS）的消费者行为热力图分析，以及如何利用时间序列分析来预测季节性波动的复杂因子。 2. 行为经济学在市场洞察中的应用：传统的理性人假设已无法完全解释现代消费者的非理性决策。本书用大量案例研究阐释了诺贝尔奖得主提出的“启发式偏差”（Heuristics and Biases）如何影响购买路径。我们探讨了如何设计能够捕捉“损失厌恶”、“锚定效应”和“框架效应”的实验性调查问卷，并将其融入到产品定价策略和用户体验（UX）设计中。这部分内容旨在帮助研究人员超越“是什么”（What），深入挖掘“为什么”（Why）背后的心理机制。 3. 高级抽样技术与代表性校准：在社交媒体和在线面板日益普及的背景下，传统概率抽样面临严峻挑战。本书详细介绍了配额抽样（Quota Sampling）的优化、滚动式样本构建（Rolling Sample Frames）的实践，以及如何运用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）技术来处理非随机抽样带来的选择偏差，确保样本对目标群体的代表性达到最高标准。第二部分：数据洪流中的智慧——大数据、AI与分析的革新本部分是本书的核心，聚焦于如何驾驭当前最强大的数据工具，将原始数据转化为战略性资产。 4. 自然语言处理（NLP）在非结构化数据挖掘中的实战应用：本书提供了关于如何使用尖端NLP技术（如BERT模型、主题聚类算法）来分析海量客户反馈、社交媒体评论、在线论坛讨论的详细指南。我们不再满足于简单的情感分析（Sentiment Analysis），而是深入探讨了意图识别（Intent Recognition）、潜在抱怨挖掘以及跨平台叙事一致性的评估。书中包含具体的技术栈建议和案例代码片段，展示如何构建一套自动化的“洞察提取流水线”。 5. 预测建模的精度提升与模型可解释性（XAI）：对于企业而言，预测模型必须是可信赖的。我们超越了传统的回归分析，重点讲解了机器学习模型（如梯度提升树、神经网络）在销售预测和客户流失预测中的应用。更重要的是，我们详细介绍了“模型可解释性”（Explainable AI, XAI）的重要性，如SHAP值和LIME方法，确保业务决策者能够理解模型做出某一预测的依据，从而建立对算法的信任并负责任地使用预测结果。 6. 实时监测与“即时研究”（In-the-Moment Research）：市场变化的速度要求研究具备实时性。本章探讨了物联网（IoT）数据、传感器数据与传统研究数据的整合，以及如何建立低延迟的仪表板（Dashboards）。我们介绍了如何设计低干预、高频率的微型调查（Micro-surveys）和情境化推送（Contextual Prompts），确保研究洞察的生命周期与市场反应周期同步。第三部分：研究成果的战略转化与组织落地优秀的研究成果如果不能有效传达并转化为组织行动，其价值将归零。本部分关注研究与商业决策的“最后一公里”。 7. 叙事的力量：研究报告的战略沟通艺术：数据可视化是基础，但叙事（Storytelling）才是驱动变革的关键。本书教导研究人员如何构建引人入胜的“商业故事”，将复杂的统计发现转化为简洁、有冲击力的商业案例。重点教授“金字塔原则”在报告撰写中的应用，以及如何根据不同的受众（CEO、产品经理、财务部门）定制信息层次和表达方式，确保研究的“可操作性”（Actionability）被最大化。 8. 研究的组织整合与“内化”机制：企业内部的研究职能如何才能不沦为“数据孤岛”？我们分析了在敏捷开发（Agile）和精益创业（Lean Startup）环境中，研究团队如何与产品、营销团队进行深度嵌入式合作。书中探讨了建立知识共享平台、研究“产品化”（Research as a Product）的组织结构，以及如何量化研究投入的投资回报率（ROI），从而确保研究部门在组织中获得持续的战略地位。 9. 伦理前沿：隐私、偏见与未来治理：随着数据使用的深化，研究伦理面临前所未有的考验。本书不仅回顾了GDPR等基础法规，更侧重于讨论新兴的伦理挑战，如算法歧视（Algorithmic Bias）的识别与修正，以及在利用生成式AI进行市场模拟时，如何确保数据的来源和产出符合社会公平原则。这要求研究人员不仅是技术专家，更是社会责任的捍卫者。 --- 本书面向对象：资深市场研究经理、部门总监及企业战略规划师。具备一定基础，寻求向高级量化分析和行为科学领域拓展的分析师。需要将跨学科数据整合，以指导复杂产品开发和市场进入决策的商业运营高管。本书不提供基础定义的复述，而是提供一套经过实战检验、直面当前复杂挑战的高级框架和工具箱，旨在将您的研究能力从数据提供者提升至战略决策的赋能者。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够揭示事物本质、解释现象背后原因的书籍情有独钟。《An An Introduction to Market & Social Research》正好属于此类。它并非一本枯燥的学术著作，而是以一种非常易懂且引人入胜的方式，将复杂的市场与社会研究理论呈现在读者面前。书中对研究问题的提出、研究假设的建立、研究方法的选择以及数据分析和解释的各个环节，都进行了详尽的阐述，并且每一步都配有清晰的解释和具有说服力的例子。我尤其欣赏书中对研究设计严谨性的强调。它让我明白，任何一项研究的有效性都取决于其设计之初的周密考量。无论是选择定量还是定性方法，选择何种数据收集工具，抑或是如何进行数据分析，都必须建立在清晰的研究目标和科学的逻辑之上。这本书让我对“知道”与“不知道”之间的界限有了更深刻的认识，也让我看到了通过系统性的研究，如何将模糊的感知转化为清晰的洞察。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本《An An Introduction to Market & Social Research》，我原本是带着一点功利心，希望能快速掌握一些实用的市场调研技巧，好为我的工作添砖加瓦。然而，这本书很快就展现出了它远超我预期的深度和广度。它并没有仅仅罗列各种调研方法，而是更深入地探讨了这些方法背后的逻辑和哲学。例如，在介绍定量研究时，作者并没有止步于问卷设计和数据分析，而是花了不少篇幅阐述了如何构建有效的测量工具，以及不同测量尺度对数据解读的影响，这让我意识到，好的定量研究不仅仅是数字的游戏，更是对现实世界严谨的抽象和量化。同时，书中对定性研究的阐述也极具启发性。我过去常常觉得定性研究更像是“凭感觉”，但这本书让我看到了其系统性和严谨性。从深度访谈的技巧，到焦点小组的组织，再到内容分析的应用，作者都给出了非常具体的指导，并强调了研究者在整个过程中的角色和责任。特别是关于研究者如何避免主观偏见，如何捕捉和解读被研究者的真实意图，这些内容对我来说是醍醐灌顶。我开始理解，定性研究并非随意而为，而是需要高度的技巧、同理心和批判性思维。总而言之，这本书让我对市场与社会研究的认识，从“术”的层面上升到了“道”的层面。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要真正理解一个市场或一个社会群体，必须深入其内部，去感受他们的需求、痛点以及行为背后的驱动力。《An An Introduction to Market & Social Research》提供了一个极佳的框架，帮助我构建这样的认知体系。书中对不同研究方法的介绍，让我看到了一条清晰的路径，可以从宏观的数据分析，到微观的个体访谈，逐步深入地剖析问题的本质。我特别喜欢书中关于抽样方法和问卷设计的章节。虽然我不是专业的调研人员，但书中对不同抽样策略的优劣分析，以及如何设计出能够有效捕捉信息的问卷，让我受益匪浅。它让我明白，即使是最简单的调查，其背后也蕴含着深刻的科学原理。而对定性研究的阐释，则让我看到了探索未知、挖掘深层动机的艺术。这本书，让我不仅仅是“知道”了市场研究的存在，更是“理解”了其精髓，并开始思考如何在我的日常生活和工作中，运用这些研究的思维方式来更好地认识世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书《An An Introduction to Market & Social Research》给我带来的最大收获，莫过于它所构建的研究思维框架。在阅读之前，我可能对市场调研有一些零散的认识，但这本书将这些零散的知识点串联成了一条完整的链条，让我看到了整个研究过程的逻辑和重要性。书中对各种研究方法的介绍，不仅仅是停留在“是什么”，更是深入到“为什么”以及“如何做”。例如，在关于访谈技巧的部分，作者并没有仅仅列出一些提问的技巧，而是深入探讨了如何建立访谈的信任关系，如何引导被访者说出真实的想法，以及如何捕捉非语言信息。这让我意识到，研究的成功与否，很大程度上取决于研究者与被研究者之间的互动质量。同时，书中对于数据分析的讲解，也让我看到了如何从海量的数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为 actionable insights。这本书让我从一个旁观者，变成了一个能够思考和理解研究过程的参与者。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对社会变迁和人群行为模式有着浓厚兴趣的普通读者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理研究方法，并解释其在理解复杂社会现象时作用的书。《An An Introduction to Market & Social Research》恰好满足了我的需求，甚至超越了我的期待。它不仅仅是一本“教科书”，更像是一位经验丰富的向导，带领我走进研究的世界。书中对于研究设计各个环节的详细讲解，从问题的界定到研究结论的呈现，都显得逻辑清晰，层次分明。尤其让我印象深刻的是，作者在强调方法论的同时，也始终将研究的伦理和实际应用置于重要位置。关于数据隐私、知情同意以及如何以负责任的方式使用研究成果等内容，都让我对研究的社会责任有了更深刻的认识。书中还穿插了许多现实案例，这些案例并非简单的论证，而是展示了如何将抽象的研究方法应用于解决现实问题，这使得理论学习变得生动有趣，也让我能够更好地理解不同研究方法的适用性和局限性。这本书让我意识到，社会研究不仅仅是学术的追求，更是服务于社会进步的重要工具。

评分☆☆☆☆☆