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| 內容簡介： |
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本书在吸收国内外市场调查与预测研究新成果的基础上，融合了互联网背景下数据化和精准性的思想，通过重构现有的调查预测理论体系，将大数据技术和市场调查与预测的现实紧密衔接，系统勾勒出现代市场调查与预测的知识架构。书中所精选的案例和引用的相关理论，基本反映了目前国内外市场调查与预测研究的新水平。本书内容包括市场调查概述、设计调查方案、市场调查方法、调查问卷设计、市场调查技术、调查材料与数据分析、网上市场调查、市场调查报告、定性预测、定量预测以及国际市场调查等。本书内容新颖、条理清晰、体系科学，既注重调查与预测理论知识模型的完整性，又兼顾市场调查与预测的操作实务，用项目化、任务式实训思维路径培养学生调查预测的综合能力。
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| 關於作者： |
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刘常宝 ：北京航空航天大学北海学院副教授，浙江长征职业技术学院副教授，曾完成多个省级及科研和教研项目。先后编著各类教材21部，
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| 目錄：
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目 录 Contents
前言
教学建议
第1章 市场调查概述 1
学习目标 1
引导案例 把握消费趋势，勾勒中国消费新蓝图 1
1.1 市场调查的起源与发展 2
1.2 市场调查的含义与特征 5
1.3 市场调查的必要性与意义 8
1.4 市场调查的类型 9
1.5 市场调查活动的内容 13
1.6 市场调查的功能与机构 15
本章小结 17
复习思考题 17
课堂实训 18
课外实训 18
案例分析 2015年家具行业发展情况分析 18
第2章 设计调查方案 20
学习目标 20
引导案例 设计调查方案 20
2.1 市场调查方案的概念 21
2.2 市场调查总体方案设计 22
2.3 调查方案的可行性研究 27
2.4 市场调查质量控制方案 28
2.5 市场调查方案设计分析 33
本章小结 35
复习思考题 35
课堂实训 36
课外实训 36
案例分析 在线音乐市场调查报告 37
第3章 市场调查方法 38
学习目标 38
引导案例 更美App携手邵逸夫医院推出全球肉毒毒素市场调研 38
3.1 文案调查法 39
3.2 询问调查法 40
3.3 邮寄调查法 44
3.4 留置问卷调查法 45
3.5 网上调查法 46
3.6 观察调查法 47
3.7 实验调查法 50
本章小结 54
复习思考题 54
课堂实训 55
案例分析 55
第4章 调查问卷设计 58
学习目标 58
引导案例 家电调查背后的秘密 58
4.1 调查问卷设计的基本概念 59
4.2 调查问卷设计的原则和程序 62
4.3 调查问卷设计技术 64
4.4 调查问卷的要素配置 67
4.5 市场调查的度量标准 69
4.6 调查问卷的排版 76
本章小结 76
复习思考题 77
课堂实训 77
课外实训 78
案例分析 79
第5章 市场调查技术 82
学习目标 82
引导案例 消费大数据揭秘：健康化和年轻化是趋势 82
5.1 大数据与全面调查 83
5.2 抽样调查 88
5.3 随机抽样 90
5.4 非随机抽样 97
本章小结 101
复习思考题 101
课堂实训 102
课外实训 102
案例分析 民意调查 102
第6章 调查材料与数据分析 103
学习目标 103
引导案例 2016年服装行业现状及发展趋势分析：需与互联网技术相结合 103
6.1 调查材料处理概述 104
6.2 数据处理的基本概念 110
6.3 数据处理的基本方法 111
6.4 数据误差的处理 115
6.5 大数据分析 120
本章小结 124
复习思考题 124
课堂实训 125
课外实训 125
案例分析 个人典型的大数据应用案例 125
第7章 网上市场调查 126
学习目标 126
引导案例 中国互联网广告市场趋势预测 126
7.1 网上市场调查概述 127
7.2 网上市场调查的方法 131
7.3 网上市场调查步骤与策略 135
7.4 网上市场信息的收集与整理 140
本章小结 144
复习思考题 144
课堂实训 145
课外实训 146
案例分析 147
第8章 市场调查报告 148
学习目标 148
引导案例 全国工商联万字调查报告递交国务院：中小企业生存难 148
8.1 市场调查报告的概念 149
8.2 市场调查报告的写作程序 156
8.3 市场调查报告的价值分析 160
本章小结 163
复习思考题 163
课外实训 163
案例分析 沙发家具市场调查报告 167
第9章 市场预测 169
学习目标 169
引导案例 大数据傍上精准医疗，引发健康产业大变革 169
9.1 市场预测概述 170
9.2 产品市场预测 172
9.3 服务市场预测 176
本章小结 179
复习思考题 179
课堂实训 180
课外实训 180
案例分析 智能化成就物流业未来 180
第10章 定性预测 182
学习目标 182
引导案例 中国少儿图书市场预测 182
10.1 定性预测概述 183
10.2 定性预测的主要方法 183
本章小结 195
复习思考题 195
课堂实训 196
课外实训 196
案例分析 一锤定音：2020年中国能卖出多少汽车 196
第11章 定量预测 198
学习目标 198
引导案例 未来大数据市场趋势预测分析 198
11.1 定量预测概述 199
11.2 时间序列预测 199
11.3 时间预测平均法 201
11.4 指数平滑法 206
11.5 因果关系预测法 210
本章小结 214
复习思考题 214
课堂实训 215
课外实训 215
案例分析 国内某省丙肝发病的预测 215
第12章 国际市场调查 217
学习目标 217
引导案例 联姻外航，共抢国际市场新空间 217
12.1 国际市场调查概述 219
12.2 国际市场调查的参数及组织 222
12.3 国际市场调查内容 224
12.4 国际市场调查的新思路 228
本章小结 232
复习思考题 232
课堂实训 233
课外实训 233
案例分析 国际品牌紧锣密鼓进军中国市场 233
参考文献 235
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| 內容試閱：
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前 言当前，大数据、云计算形成的成熟技术手段对经济活动的诸多方面产生了巨大影响。随着互联网技术的不断更新，世界市场的物理空间概念日益淡化，信息的价值日益凸显。企业要在激烈的市场竞争中获得竞争优势，就需要不断地通过调查进行预测，了解顾客需求变化，通过科学有效的市场分析，及时调整自身的经营战略，打造强势品牌，获取自身的核心竞争能力，实现更高层面的持续竞争优势。由于信息技术的不断成熟，人们在接受了大数据与云计算的信息处理模式的同时，正在逐步向智能化、物联网直至移动互联网时代迈进。在信息化、智能化社会，企业对信息的重视程度以及重要性的认识日益加深，市场调查与预测成为企业当前进入市场之前的必修课。大数据时代的来临，使企业在进行市场调查与预测时，主动将先进的预测手段与科学方法应用其中，此举既提高了市场预测效果及决策水平，同时降低了调查与预测成本和社会资源损耗。
本书立足于经典的市场调查与预测的知识架构，同时引入大数据思维和工具，借鉴现代国内外卓越企业调查与预测实践以及国外创新的比较分析模型等，以技术性、知识性、前瞻性、实战性、双驱动为构建原则，系统介绍了市场调查与预测的基本知识、分析模型和操作工具，采用大量国内外经典与最新的案例描述和案例点评，使读者全面、翔实、深刻地感悟市场主体在市场调查与预测的实施过程中，如何有效地应用经典调查与预测的理论、工具和策略及大数据、云计算等信息技术，为企业调整国内外市场经营的整体战略服务。
在编写过程中，作者尽量在保留了成熟的经典、务实的模型及理论的基础上，适应互联网经济的新变化，拓展了知识领域，引进大数据理论与技术方法，倡导精准性调查与预测，增加了具有时代感和创新性的案例，使本书体现出以下特点：①理论框架体系的逻辑性；②定性分析与定量分析的侧重性；③思维创新的多元性；④调查预测模型的可操作性。
全书分为12章。第1章为市场调查概述，介绍市场调查的相关基础知识和操作工具。第2～8章为市场调查部分，设计了“调查方案–调查方法–调查问卷–调查技术–调查数据分析–调查报告”这六大主要内容，为全书的一条脉络和主线。第9～11章为市场预测、定性预测、定量预测，为全书的另一条脉络和主线。由于统计软件的普及，本书适当减少了预测部分的篇幅和数学模型难度，以适应应用型高校的教学实际需要。第12章国际市场调查，介绍了一些国际市场调查的创新模型与理论成果。
本书着力反映市场调查与预测理论和实践的最新研究成果及未来趋势。在结构安排上，本书主要以市场调查活动为主线，以市场预测为辅线，通过模块化的结构设计，使逻辑线索清晰，如此既便于学生宏观掌握知识的整体构架，也适合企业管理者个性化学习的需要。同时，为了让读者学会科学地处理市场调查与预测的关系，书中特意安排了丰富的国际与国内、经典与最新、成功与失败的案例，让读者身临其境地体验调查与预测的实战过程。本书提供的各种分析模型，可以帮助读者理性地诊断和分析调查与预测中存在的问题，实现学业与职业整合的目标。
本书既可作为高等院校市场营销、工商管理、物流管理、电子商务专业的本专科教材，也可作为企业营销人员、管理者、经理人、研究人员、营销咨询培训师的培训教材和指导工具书。
参加本书编写的有商丘学院和郑州工业应用技术学院的教师。编者都是多年从事市场营销、统计学专业教学的教师，既有丰富的营销专业、统计学专业的教学经验，又有一定的文字功底。
本书的主编是商丘学院教师刘常宝，对全书进行构思、统稿、总纂、修改、定稿，副主编是郑州工业应用技术学院教师贾圣强。本书具体编写分工如下：第1～9章由刘常宝编写，第10章由商丘学院教师王敬斋、王晓平、韩丹丹、赵召华编写，第11章由贾圣强和商丘学院教师高春侠编写，第12章由商丘学院教师刘常宝、扶秀红、芦冬青和天津万士隆物流公司的李丽敏编写。
在编写本书的过程中，我们参阅了大量的相关教材、专著和网络资料，并援引了当前相关市场调查问题资料，在此特别说明，并对相关作者表示感谢！由于本书涉猎知识范围广，并且编写时间仓促，因此书中难免有不妥之处，敬请同人不吝赐教。
编者2017年3月
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