導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇市場調查數據分析，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

在市場經濟體制發展下，對市場的調查主要是通過數據統計分析來完成的，隨著市場調查范圍的擴大，書記統計分析法的應用也越來越廣泛。已經受到社會各界的重視與關注。因此，需要保證統計分析工作的科學、合理，確保數據信息的可靠與準確，這樣才能達到市場調查的目的。發揮數據統計的實質作用。

一、數據統計分析的概述

1.數據統計分析的含義

數據統計分析是市場調查過程中常常使用的一種方法。是指在具體的統計工作中，通過數據資料及其相關資料反映一些國民經濟及社會現象。或者通過對某一特定區域某一具體指標進行統計，通過數據分析，反映該區域的經濟發展狀況。數據統計分析，能夠較清晰的反映所調查區域或者指標的發展情況，能夠根據這種反映出來的實際情況作出相應的決策以及對策。對經濟發展、社會發展具有重要作用。

2.數據分析統計法的特點

其一，具有系統性。市場調查工作內容復雜，需要各個環節緊密配合，是一種系統性工作，不只是對單一項目的調查分析，要有完善的實施計劃，科學合理地進行統計。其二，具有科學性。在實際調查中，要講求統計方法，保證數據的真實性，可靠性和嚴謹性，科學收集、整理、分析數據信息。避免出現錯誤，導致統計分析結果出現偏差。其三，有針對性。在市場調查中，有根據不同的調查項目，采用不同的統計方法，根據實際情況，進行有效的數據分析統計，不能一概而論，有針對性地有區別地進行統計分析。其四，具有實用性。數據統計分析主要的目的是為人們決策提供有價值的參考，通過對數據的科學分析，做出合理的決策，來解決市場經濟中的發展問題，從而促進經濟的更好更快發展。因此，數據統計分析具有現實的實用性。其五，具有發展性。由于社會是不斷發展的，市場經濟也是不斷發展的，因此，數據統計分析要適應時展的需要，不斷改革不斷創新，發揮更大的作用，因此具有一定的發展性。

二、數據統計分析法的主要類別

數據統計分析法在市場調查實際應用中具有不同的類別，一般主要有兩種：

1.數量關系分析方法

這種統計方法主要是以統計學到理論知識為基礎，對社會市場各方面的情況進行調查，以數據的形式展現出來，能夠有效反映各個事物之間的聯系。

數量關系方分析法有很多種，常用的主要有對比分析法、結構分析法和相關分析法。

2.邏輯思維方法

邏輯思維是人們常常用到的一種思維方式，可以有效地對事物形成一個具有邏輯性的認識。同時也包括對事物一定的判斷及辨別能力。數據統計分析工作要求以發展的眼光看問題，從事物的變化、發展中觀察問題，通過事物之間的相互聯系分析問題，所以在這個過程中，邏輯思維方法對數據統計分析起到了積極的促進作用。在實際調查活動中，兩種方法要緊密結合，根據不同的情況，共同使用，這樣對數據的分析才更加精準，起到的實際作用才越大。

三、數據統計分析具體方法

1.描述統計分析

描述統計是指運用制表和分類，圖形以及概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏離等。這種統計方法在市場調查中常常用到，通過對數據的收集、整理以及分析處理，對所調查對象做一個整體性的描述。其中常用的方法有均值法、最小鄰居法、剔除法等。數據分析清晰明了，能夠更加直觀地反映某一具體調查內容，有利于正確決策的制定。

2.推論統計分析

在市場調查中，通過收集數據，并且對數據進行科學分析，在此基礎上，還要對整體數據分析情況進行合理的推斷，從而得出某一實質性的結論。這就是推論統計分析。這種分析方法要求人們對數之間聯系進行更進一步的分析，在實際調查中，影響數據調查對象發展的因素很多，需要經過實際分析，分辨出哪些因素是事物發展的主導因素，抓住主要方面進行分析。因此對調查對象的研究更加深刻，更加詳細，能夠從整體上把握調查對象。從而更有利于解決實際問題。

3.時間序列統計分析

這是一種動態的數據統計分析方法，通過研究隨機數據序列的規律，進行實際分析，從而解決實際問題。時間序列統計分析一般有四種要素組成。即：季節變動，循環波動，趨勢以及不規則波動。通過對這四種要素的掌握，利用指數平滑法和移動平均濾波法進行科學的統計分析，得出準確的結論，滿足人們的實際需要。

4.多元化統計分析法

這是一種綜合性的統計分析法。分析對象與指標可以是多個，在市場調查研究中，各個調查部分之間存在著某種顯著地差異性，多元化統計分析可以根據不同的部分特征進行綜合、全面的分析，并且具有系統性和科學性。在調查實際活動中，要根據市場調查的不同事物，不同指標，不同特性科學選擇不同的統計分析方式，確定調查樣本的范圍的大小，設計類型，以及相關聯的不同因素。最后確定統計分析的類型，做好統計計算工作。多元化統計方法要根據調查的實際情況，已統計理論知識為基礎，靈活運用。達到最終的調查目的，為經濟發展所做的決策提供可靠依據。

結論

綜上所述，社會主義市場經濟的發展，社會的不斷進步，離不開對市場的調查研究。而在市場調查中，運用正確的數據統計分析法具有重要意義。統計工作的要求就是要保證數據的真實、可靠、準確。只有這樣才能夠獲得科學的數據分析結果，才有利于正確決策的制定。

參考文獻：

篇2

理解數據

我們主要從數據構成要素、數據類型、數據表要求三方面展開對數據的探討。

1. 數據構成要素

適合數據分析的數據要求樣式為一維表，后期的數據處理工作都是圍繞如何得到這個要求展開的，所以認清一維表非常重要，它主要由字段與記錄構成：

（1）字段是事物或現象的某種特征。如“姓名”、“性別”等都是字段，在統計學中稱為變量。

（2）記錄是事物或現象某種特征的具體表現。如“姓名”有張三、李四、王五等，“性別”可以是男或女，記錄也稱為數據或變量值。

一維表也稱為流水線表格，判斷標準就是看其列的內容：每一列是否是一個獨立的變量，如果是，即為一維表，否則為二維表或多維表。二維表也就是我們常見的交叉表。

我們再來看一個熟悉的數據表例子——每月手機通話清單，這是我們日常生活中可以接觸到的數據，它就是非常標準的一維表，如下表所示。

在這份手機通話清單里，從橫向看，從第二行開始，每一行都是一條詳細的通話信息；從縱向看，每一列都描述了一類數據，主要有“通話地”、“通話類型”、“對方號碼”、“開始時間”、“通話時長”、“移動話費”、“長途話費”七類數據。

這樣的手機通話清單從數據分析的角度來看，就是一個標準典型的數據庫表。手機通話清單第一行的“通話地”、“通話類型”、“對方號碼”、“開始時間”、“通話時長”、“移動話費”、“長途話費”等被稱為字段，字段為數據庫中的說法，而每條詳細的通話信息就構成了一條一條的數據記錄。

2. 數據類型

在日常工作、學習中，常見的數據類型有文本、數值、日期等類型的數據，這些數據類型，最終都可以歸結為兩大類數據類型。

（1）字符型數據

字符型數據是不具有計算能力的文字數據類型。它包括中文字符、英文字符、數字字符（非數值型）等字符，屬于分類數據。例如手機通話清單中的“通話地”、“通話類型”兩個字段均為字符型數據。

（2）數值型數據

數值型數據是直接使用自然數或度量單位進行計量的數值數據，數值型數據是一種特殊的分類數據。例如手機通話清單中的“對方號碼”、“開始時間”、“通話時長”、“移動話費”、“長途話費”五個字段數據均為數值型數據，其中日期型是一種特殊的數值型數據。是否可直接進行計量，是區分數據是否屬于數值型數據的判斷標準之一。

3. 數據表要求

根據剛才介紹的字段、記錄、數據類型，以及所舉的手機通話清單案例，我們可以總結一下數據分析所需要的數據表具體要求。

一張數據表的制作，可以側面反映出制作者的數據沉淀及應用水平。如果數據表里的合并單元格較多，數據表設計不合理，說明其基本屬于是為了滿足一時之需，沒有為后續數據分析做長遠考慮與規劃。

所以千萬別忽視基礎數據表格的設計，數據表設計得是否合理，關系著后期數據分析的效率及深度。

數據準備

在理解了數據構成后，我們就可以進行數據準備了。數據準備是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據。

第一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的數據庫、市場調查取得的數據等；

第二手數據主要指經過加工整理后得到的數據，如統計局在互聯網上的數據、公開出版物中的數據等。

1. 數據庫

隨著現代社會進入信息時代，我們每天的工作和生活都離不開各種信息。面對這樣的海量數據，如何儲存、管理、處理、分析呢？這時就需要采用數據庫對數據進行有效存儲與管理，并運用數據庫對各種數據進行合理地處理并分析，使其轉化為有價值的數據信息。如今，數據庫已成為數據管理最有效的方式之一。

每個公司基本上都會有自己的業務數據庫，甚至包含從公司成立以來產生的相關業務數據，數據庫就是一個龐大的數據資源。尤其是金融、通信、互聯網、游戲設計等公司，都擁有龐大的數據庫，每天產生上百GB甚至TB、PB級的日志數據，記錄著原始的用戶背景信息數據、詳細的用戶行為信息數據以及各種交易信息數據。公司內部的大部分數據分析工作主要是依靠數據庫中的數據來進行的，這些龐大的數據資源，需要有效地加以利用起來，對其進行分析、挖掘，才能為運營、管理者提供有效的決策依據。

2. 公開出版物

公開出版物包括《中國統計年鑒》、《中國社會統計年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》、《世界經濟年鑒》、《世界發展報告》等相關領域的權威機構的統計年鑒或報告。這些公開的出版物為我們了解某一領域的整體情況提供了豐富的數據資源，有助于我們從事行業分析、市場潛力分析、競爭對手分析。

3. 互聯網

隨著互聯網的發展，網絡上的數據越來越多，特別是搜索引擎可以幫助我們快速找到所需要的數據，例如國家及地方統計局網站、行業組織網站、政府機構網站、傳播媒體網站、大型綜合門戶網站等上面都可能有我們需要的數據。有時候數據并非直接給出，而是通過推算等方式獲取，它需要我們自己用心發掘。

篇3

[中圖分類號] G320 [文獻標識碼] B

近年來，隨著全球經濟一體化進程的加快和網絡時代信息獲取的便捷程度的極大提高，“用數據說話，做科學決策”已成為企業提高經營管理水平的必然選擇，在全球500強企業中，90%以上的重要投資和經營決策都取決于充分的數據分析支持。數據分析在企業戰略規劃、項目投資決策、融資決策、營銷決策、生產運營與管理決策中發揮的作用和價值日益顯現，并已被我國政府部門和各行各業越來越多的企業所認同。在這一時代背景下，社會對項目數據分析師、市場調查分析師這些高技能應用型人才的需求旺盛，供給缺口巨大，據權威部門預測，在未來幾年，我國對專業項目數據分析師的需求預計可達20萬人，調查分析師的市場缺口則在100萬人以上。面對社會對數據分析人才的強勁需求和高校經管專業畢業生就業難并存的局面，高校應充分地認識到，當今社會數據分析能力已成為經管類大學畢業生在職場中生存的一項核心能力，積極探討提升經管類專業大學生數據分析能力的有效策略，對于更好地適應社會需求，提高大學生的職業競爭力具有重要的意義。

一、社會對數據分析人才的技能與素質要求分析

數據分析是指運用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行整理、分析，從數據中提取有用信息并形成分析結論，提出有價值的決策參考建議的過程。數據分析師是指在不同行業中，專門從事數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業或市場研究、評估和預測的專業人員。筆者通過對各大招聘網站數據分析師、市場調查/市場分析師等職位招聘信息的搜索和分析，深入挖掘并歸納出社會用人單位對數據分析師職位的技能和能力素質要求（詳見下表1），以期為高校經管專業學生數據分析能力的培養提供參考。

從表1可以看出，數據分析能力是一種綜合實踐能力，它要求數據分析人員在了解行業狀況及公司業務流程的基礎上，構建數據分析的思路，主動地搜集相關數據，運用恰當的統計分析方法，借助于統計分析軟件對數據進行處理和分析，從而得出分析結論，并撰寫出有價值的分析報告。

通過以上分析，筆者認為，高校在經管類專業學生的培養定位中應對數據分析能力的培養給予充分的重視。應要求所有經管類專業的學生具備基本的數據分析能力，以適應本專業領域業務數據的收集、整理和初步分析的需要，并有針對性地培養出一批具有較強數據分析能力的學生，為他們考取項目數據分析師、調查分析師等資格證書創造條件，使他們有機會成為各行業中數據分析領域的高級專門人才。

二、經管類專業大學生數據分析能力培養中存在的主要問題

（一）經管類專業課程體系設置中缺少數據分析能力培養模塊

當前，在許多高校經管類專業的培養方案中，較少設有專門講授數據分析內容的課程。與數據分析相關的內容分散于《大學計算機基礎》、《數據庫應用基礎》、《統計學》、《市場調查與預測》等課程，學生雖然從多門課程中接觸到與數據分析相關的一些內容，但各門課程的教學資源未能實現有效的整合，如，《大學計算機基礎》課程一般在大一開設，該門課程中將Excel軟件作為辦公自動化軟件之一，一般只講授簡單的文字和數據錄入及處理，并未涉及Excel軟件的高級數據分析功能。而《統計學》和《市場調查與預測》課程一般在大二開設，主要側重于從理論上介紹數據的收集、整理和數據分析的各種方法，以及市場調查和市場預測的各種方法，這兩門課程主要為數據分析提供方法論的指導。這樣的課程體系設置中就缺少了將數據分析的方法與數據分析的工具結合起來培養學生數據分析實際技能的課程，致使學生并未能有效、深入地掌握實際的數據分析技能。

（二）缺少實用性強的培養學生數據分析能力的實踐教材

近年來，一些出版社出版了一批以Excel或SPSS為分析工具的統計分析教材，如：黃等編著的《Excel統計分析基礎教程》、鄧維斌等編著的《SPSS19（中文版）統計分析實用教程》等教材，這些教材在內容體系上與《統計學》教材大體相同，教材內容涉及面廣，與企業實際需求結合不緊密且難度較大，對于沒有數據分析基礎的學生來講很難掌握，而且有些高級統計分析方法在企業的實際工作中也很少能應用到。

（三）缺乏數據分析理論與實踐能力兼備的教師隊伍

培養學生的數據分析能力，首先需要擁有一支既懂數據分析理論又能指導學生統計軟件操作的高水平的教師隊伍，而長期以來統計學教學中一直存在的重理論，輕實踐的狀況，使得能夠講授《數據分析》實踐課程的教師嚴重缺乏，這也是影響學生數據分析能力培養的關鍵制約因素。

（四）學生對數據分析存在畏懼心理

對于許多初次接觸統計學和數據分析的學生，經常會對書中大量的數學公式和復雜的軟件操作產生畏懼心理和回避心理，加之一些統計學教師在教學過程中對學生的學習沒有加以正確的引導，致使很多學生從一開始就對掌握數據分析這門有用的技能失去了的興趣和學習的信心，從而必然會影響到學習的效果。

三、經管類專業大學生數據分析能力提升策略的探討

（一）完善學生數據分析能力培養模塊

為強化學生數據分析能力的培養，高校經管類各專業的培養方案中應設置培養學生數據分析能力的模塊。筆者認為，首先應將已開設的與學生數據分析能力培養相關的《大學計算機基礎》、《數據庫應用基礎》、《統計學》、《市場調查與預測》等課程的內容進行有機地整合，在此基礎上，在大三學年開設《數據分析基礎》實踐必修課，以加強學生數據分析的實際技能，構建學生數據分析能力的完備知識體系。同時，經管各專業還可根據需要增設《SPSS軟件應用》作為專業選修課，以滿足那些對數據分析有濃厚興趣，準備考取項目數據分析師、調查分析師資格證書，有志于成為數據分析專門人才的學生的需求。

（二）開發實用性強的《數據分析》實踐教材

借鑒社會項目數據分析師、調查分析師資格認證相關培訓教材，編寫一部《數據分析基礎》實踐教材，教材將以通用的Excel軟件為分析工具，這樣可以降低學習難度，從心理上拉近與非統計專業學生的距離，目的是使經管專業的學生掌握必知必會的數據分析概念、流程和操作，以適應社會對經管類應用型人才應具備基本的數據分析技能的需求。教材的內容體系將按數據分析的流程構建，具體內容將設以下7大模塊：1.數據分析概述；2.數據采集；3.數據處理；4.數據分析（包括數據分析方法、數據分析工具的使用）；5.數據呈現；6.報告撰寫；7.綜合案例。

（三）培養一支數據分析理論與實踐能力兼備的教師隊伍

針對當前部分高校缺乏數據分析理論與實踐能力兼備的講師隊伍的難題，學校可以采取“引進來，走出去”的辦法多渠道解決專業師資力量不足的問題，一方面可以從其他學校聘請專業教師授課，也可以派出本學校中、青年教師到其他設有統計學專業的高校進行短期的進修學習，以提高數據分析的理論水平和實踐能力，此外，學校還可以鼓勵本校中、青年教師考取項目數據分析師等資格證書，以深入地了解社會對數據分析能力的需求，使學校的人才培養定位與社會需求能夠實現無縫對接。

（四）培養學生對數據分析的濃厚興趣

記得有一位資深的數據分析人士曾說過：“統計學是一門很難，但是很有趣，更是很有用的工具學科。懂得如何使用它的人總是樂在其中，而尚未入門的人則畏之如虎。”筆者結合多年的教學經驗認為，要想將《統計學》這樣一門多數人認為很難的課程讓初學者理解它、接受它，對它產生濃厚興趣，需要借助一些人們生活中的小案例，將難懂的統計學的基本概念和公式還原回生活當中，用來解釋社會經濟現象，幫助學生發現隱藏在數據背后的規律。總之，培養學生對數據分析的濃厚興趣，是提升經管類專業學生數據分析能力的關鍵所在。

[參 考 文 獻]

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【論文摘要】市場調查與預測是一門重要的專業基礎課程，實踐中有著廣泛的實用性。市場調查與預測本科課程教學內容中，存在著數據資料整理的量化分析較弱、對營銷專題調研內容分析不深入等問題，對其應采取完善數據資料的量化分析、加強營銷專題調研內容的研究等優化措施，建立起科學的、合理的和動態的市場調查與預測本科課程教學內容體系。

一、引言

市場調查與預測是市場營銷等專業的一門專業基礎課程，課程的重點是培養學生市場調研與預測的綜合能力，同時，又為營銷專業后續及管理類的各門專業課程學習打下一定的基礎。它培養學生對市場的認識、調查方案設計、信息搜集、資料整理與分析、市場分析決策等綜合能力。

市場調查與預測是一門實踐性極強的課程，在生產實踐中有著廣泛的應用，企業在對經營活動進行決策時，必須對市場情況進行調研并給予充分的掌握，才能有助于形成正確的決策。市場調查與預測本科課程教學內容的設置，應與企業實際工作中的應用緊密的聯系，以培養技能為主線，并建立一種動態的更新機制，形成在理論上、方法上較完備的科學體系。

市場調查與預測本科課程教學內容還存在案例分析薄弱、營銷專題研究不深入等諸多問題，為了適應市場調查與預測課程的教學，應對市場調查與預測本科課程內容進行優化，找出存在的問題，提出優化措施，把一些新的市場調查與預測教學內容研究成果及時補充到教學中去，將有利于市場調查與預測理論和方法的進一步完善，有利于提高課程教學質量。

二、市場調查與預測本科課程教學內容中存在的問題

1.市場調查與預測案例分析內容薄弱

在現行的市場調查與預測本科課程教學內容體系中，市場調查與預測案例分析內容較薄弱。主要表現在：現行主要教材中案例分析較少；案例分析中對表面現象定性提問的較多，對定量數據分析的提問較少；聯系具體公司生產實際問題的市場調查與預測案例分析缺乏。案例分析對市場調查與預測課程理論和方法的學習有重要的作用，這些問題出現將不利于市場調查與預測課程的學習和研究。

2.對數據資料整理的量化分析較弱

在現行的市場調查與預測課程中，對數據資料整理的量化分析部分較弱。主要表現在：現行教材數據資料方面的量化分析闡述較弱，加之教學時數的限制，無法對數據量化分析方法進行細致的介紹。這種情況的出現不利于學生量化分析能力的培養。例如，抽樣調查中，抽樣數目的確定，對抽樣數目公式的應用和分析，因涉及總體方差、概率度、平均數允許誤差等量較難分析，一般在教材中都是匆匆而過，沒有結合實例加以分析和應用。

3.軟件分析工具的應用流于形式

隨著計算機應用的普及，市場調查與預測與計算機的應用聯系更為緊密，例如，互聯網調研的應用；調查表的制作；表格及圖形分析；數據資料的量化分析；時間序列法、回歸預測法、因子分析法等均可運用計算機來進行。這些內容在計算機基礎教學中是無法顧及的，在現行的市場調查與預測本科課程教學內容體系中，象Excel、SPSS等軟件沒有很好的結合課程內容得以充分的、系統的展示和應用，而是流于形式象征性的提及。

4.市場營銷專題調研內容分析不深入

現行的市場營銷專題調研主要有消費者行為、營銷戰略、目標市場營銷、營銷策略（4P）等內容。在市場調查與預測本科課程教學內容中，對市場營銷專題調研內容分析不深入，不是從市場調查的角度來研究市場營銷的專題，市場營銷的專題調研似乎成了市場營銷學課程中相關內容的重復，給人的印象是市場調查與預測的理論和方法在市場營銷專題調研中找不到用武之地，產生脫節的現象。

三、市場調查與預測本科課程教學內容的優化措施

1.增強市場調查與預測案例分析內容

市場調查與預測本科課程教學內容應增強案例分析部分，市場調查與預測是一門與生產實際結合很緊密的課程，通過案例分析，有助于對市場調查與預測中一些抽象的概念、原理和方法的理解及深化，有助于提高學生運用市場調查與預測的理論和方法，分析和解決實際問題的能力。筆者認為，根據課程內容的設置，市場調查與預測中的案例分析，大致可以分為5類：第一，基本理論類。運用市場調查與預測的基本理論，主要針對案例素材中的一些概念、基本現象等進行評價分析；第二，基本方法類。對案例素材中的方法，如抽樣法、實驗法、德爾菲法等方法運用是否合理、恰當等進行分析；第三，調查表設計類。主要是分析調查表問題設計的科學性和合理性，能否達到調查的目的等；第四，數據分析類。對案例素材給出的數據資料，進行結構性、差異性、相關性、趨勢性等數據分析；第五，綜合類。就是基本理論、基本方法、調查表設計、數據分析等類型案例的綜合，該類分析一般是以一個完整的調查報告為素材，對素材進行全面的分析。案例編寫中，應配合教學目的，可以是針對某一個知識點，也可以針對幾個知識點或針對一個較為全面的知識點（涉及基本理論、方法、調查表設計、數據分析、報告結論等問題）來編寫。案例編寫應以內容短小精煉、有利于教學為原則。

2.完善對數據資料的量化分析

對數據資料的量化分析，主要涉及：中心趨勢、離散程度、區間估計、Z檢驗與t檢驗、卡方檢驗、相關分析（相關系數、偏相關系數）、回歸分析、方差分析、因子分析、聚類分析、聯合分析等方法對數據資料的分析。在這些分析中，現行大多數教材，只對相關分析和回歸分析提及較多，而其余較少，量化分析還沒有得到充分的重視；在個別量化分析提及較多的教材中，舉例較少，不便于教學，可增加舉例。對數據的量化分析是市場調查與預測課程中一項重要的內容，在經營決策中占有舉足輕重的地位，通過調研得到的數據，必須經過歸納整理，從中篩選出與市場調查與預測的目的、所研究問題一致的內容，并進行量化分析，通過數據量化分析才能有助于對所研究問題的決策。

3.注重軟件分析工具系統化的應用

隨著計算機的普及，市場調查與預測涉課程中涉及軟件應用的內容較多，如何把市場調查與預測的方法與Excel、SPSS等相關軟件的應用結合起來，是一個值得關注的焦點。應用中應注意：第一，專業性。要結合市場調查與預測的內容來運用相關軟件，防止相關軟件的應用與市場調查與預測內容的脫節，應把相關軟件應用到解決市場調查與預測的問題中；第二，系統性。現行教材中對Excel、SPSS等相關軟件的應用有所提及，但不系統，應對其系統化。相關軟件的應用應具有系統性，要注重全過程、系統化的介紹相關軟件在市場調查與預測中應用，形成一個運用相關軟件來解決市場調查與預測中的問題的系統；第三，關系性。要正確處理好市場調查與預測原理和方法與相關軟件應用的關系，市場調查與預測應以原理和方法的教學為主，而軟件是為其服務的，不能因為有了軟件的應用，而省略一些市場調查與預測原理和方法的介紹。例如，在趨勢分析中，不能因為有了軟件求解，就省略掉一些參數公式的介紹。

4.加強營銷專題調研內容的研究

對營銷專題調研內容的研究，主要涉及研究方法的問題，這方面，筆者認為，中山大學管理學院教授鄭宗成等著《市場研究實務》一書，值得借鑒，例如，在耐用消費品使用習慣和態度分析一節中，首先給出19個問題的問卷，在此基礎上對市場規模和市場占有率、市場變化趨勢、未來需求預測、產品在市場上的地位、地區市場重要性等進行分析。[1]圖形、表格、指標、預測方法的應用渾然天成，圖文并茂，充分展示了市場調查與預測的理論和方法，在對耐用消費品使用習慣和態度分析中的應用。對營銷專題調研內容的研究，重點要注重的是運用市場調查與預測的理論和方法對營銷問題的研究，而不應是市場營銷學中相關營銷內容的重復。

四、市場調查與預測本科課程教學內容的展望

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2.完善Excel電子表格教學對策

針對Excel電子表格在市場營銷專業實踐工作中的應用情況，在Excel電子表格教學中采取以下對策。實現應用型人才培養的目標。

2.1采取市場營銷案例教學法

模擬市場營銷實踐中對Excel電子表格的應用，編制一套實用的教學案例。涵蓋實踐工作的基本Excel電子表格操作。為市場營銷實踐工作打好基礎，提高學生的動手能力。

2.2結合其它專業課教學

針對Excel電子表格是市場營銷專業很多后續專業課學習的基礎。特別是統計、市場調查課。Excel電子表格具有強大的數據分析功能，如對數據的統計分析、方差分析、非參數檢驗、比其它具有類似功能的統計軟件如SPSS簡單、易學。所以在Excel電子表格基本功能學完后，可以將數據分析這一部分作為特色內容，開闊學生的視野，提高教學質量。Excel電子表格強大的圖表制作功能可以為市場調查課打好基礎，通過展示精美的Excel圖表，讓學生不斷的模仿、創新、超越，激發學生的興趣和創新能力，增強實際工作的能力。

2.3通過電視大學在線教學平臺讓學生系統練習

電視大學為了更好地進行遠程教育，開設了多種遠程教育在線平臺，學生可以隨時隨地學習。為了鞏固教學成果，通過電視大學在線教學平臺，配備完善的教學練習系統，讓學生多學多練。學生和教師可以隨時共享好的資源，真正做到理論和實踐相結合。

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在進行數據分析之前,首先要有數據,這些數據又是從哪里來的?一般數據主要通過調查統計、實驗、文獻研究、實地研究等幾種方法取得。調查統計是比較常用的方法,問卷調查則是其收集資料的主要工具,相信大家平時也接觸過各式各樣的問卷。

調查問卷一般由封面信(調查介紹)、導語(問卷填答方法及注意事項)、問題及答案等三部分組成。其中問題及答案是主體內容,它一般分開放式問題(只提問題,由被調查者自由填答)和封閉式問題(提出問題的同時給出限定的幾個答案供選擇)兩種。比如某軟件公司在調查軟件用戶的文化水平時,可以設計如下問題:

您的文化程度?

(1)小學以下 (2)初中 (3)高中或中專 (4)大專大學或以上

這就是一個封閉式問題。封閉式的問題容易對答案進行編碼,上例中的答案可以抽象成數字1234,這樣便于在計算機中進行統計分析了。

【任務實戰】

預測,就是對未來可能發生的事做出猜測,精確預測幾乎是每個人的夢想。試想要是在十年前預測到現在的房市,當時多買幾套房子,現在千萬富翁也不愁了。數據統計分析就提供了預測未來的一種方法。一說起數據分析,許多人立即想到各種復雜的數學公式,令人望而生畏。而借助PASW(即原來的SPSS,試用版下載:/statistics),即使是新手也能在瞬間建立起預測分析模型。

實戰:

明天你能賣出幾個燒餅

賣燒餅的也要用到SPSS數據分析?笑話!看官莫急。賣燒餅只是一個形象的比喻,讓大家更容易理解。其實下面的例子,你可以套用到預測蒙牛每天要出多少瓶酸奶,肯德基每天應準備多少只雞翅原料等等,對產品銷售來說都是有益的參考,自然也包括燒餅店的小老板們。

準備好你的數據

本例首先要建立時間序列,也就是在間隔相同的一系列時間點上(頻率)發生的變化值。比如一周之內每一天賣出的燒餅數,就構成了一個時間序列。既然一些現象在過去一段時間內有規律地出現,那么就可以預測它在未來一段時間內還會出現。

在PASW中定義變量和輸入

現在啟動PASW,點擊“取消”關閉向導窗口,進入程序主界面。單擊左下角“變量視圖”,然后在“名稱”列中依次輸入“時間”、“周”、“日”、“出貨量”(雙擊單元格即可輸入)。將時間和日的類型由默認的數值型改為字符串型,其他設置不用修改。單擊左下角“數據視圖”返回(見圖2),輸入數據即可,這方面的操作與Excel相似,不再細述。單擊菜單“文件保存”保存文件,擴展名默認為SAV(以后就可以隨時按Ctrl+S鍵快速保存了)。

預測報告

接下來單擊菜單“分析預測序列圖”,在打開的對話框中選中“出貨量”并點擊上方箭頭將它加到變量框中,選中“時間”將它加到時間軸標簽中(見圖3)。單擊“確定”后自動打開輸出文檔查看器,如圖4所示,燒餅出售量正好觸及第一輪谷底,也就是說明天可以稍稍增加產品量了。單擊此窗口菜單“文件保存”保存報告(擴展名為SPV)。另外單擊“文件導出”,將報告導出為Word、PowerPoint、HTML等其他文件格式,方便在其他地方引用。

還沒結束:更精確的預測

上面是以月為單位進行分析預測的,還不是非常精確。明顯以每一周為周期,更能真實反應影響燒餅銷售的變量。怎么才能以“周”為單位對整個數據切分呢?好辦!

單擊菜單“數據拆分文件”,在打開的窗口中,選中“比較組”項,再選中左側“周”變量單擊箭頭按鈕將它加到分組方式框中。雖然看起來數據表沒什么變化,不過再重新做一次上述的預測序列圖,會發現每一周都會拆分開來,單獨精確顯示了。本例可以看出,周一是售出量高峰(可能是剛開始上班吧),周六周日是最低谷(不用上班,大部分人自己在家就對付了)。注意:拆分處理完畢,要記得取消拆分,免得影響其他操作。

當然,所有的預測僅僅是作為參考的。另外上面也只是簡單應用,實際情況可能更復雜。比如隨著氣候冷暖、日夜時長等因素影響,一年中每個季度甚至每個月的銷售趨勢也會各不相同等等。這就需要更詳實的數據,更精細的預測模型了。

Excel是大家耳熟能詳的電子表格軟件,不過它的主要功能是表格處理、數據管理及圖表處理,而不是專業分析的軟件。對于專業的數據分析軟件PASW(即著名的SPSS)來說,Excel基本上起的是數據導入的功能,兩者并非勢不兩立而是互補的關系。打開PASW后就可以發現,它提供了非常多的數據分析工具,這些則是Excel所不具備的。

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企業如果想在行業中力爭上游，離不開對于行業和市場的精準把握，而一個新興行業在快速發展過程中，對于市場變化趨勢的預測也需要依托于準確的行業分析。作為重要的經濟學分析，市場分析必須依托于準確可靠的數據，以適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，通過對數據進行詳細研究和概括總結，進而提取有用信息和形成結論，這一過程也就是數據分析的過程。

雖然企業內部都會建立各方面的數據庫，但企業數據并不足以分析預測整個行業的態勢，這時候就需要行業數據的支持。行業數據能夠幫助企業了解項目產品的市場環境，分析、判斷項目投產后所生產的產品在限定時間內是否有市場，分析同類產品的市場供給量及競爭對手情況，以及采取怎樣的營銷戰略來實現銷售目標并有效預測項目的經濟效益。同時，對整個行業、尤其是新興行業而言，市場分析能夠體現行業的走勢和發展潛力，這些也會深刻影響著資本市場對行業支持的態度和力度。

那些影響寵物行業的數據

中國的寵物行業已走過近20年，近年來更呈現出即將面臨巨大變革的快速發展趨勢。在這場變革洪流中，企業更需要通過有效的行業數據來對瞬息萬變的市場變化進行估測，而不同的產業節點對于行業數據的需求也不盡相同。

對于生產商來說，行業總產值、全國寵物數量、全國消費水平、不同品類的銷售趨勢、用戶喜好方面的數據會影響到新產品的定位與研發計劃。對于數據的作用，福貝寵物總經理汪迎春表示，“對生產企業來說，全面的行業數據能夠幫助經營者準確預測市場趨勢。生產企業建廠周期長達幾年，如果沒有基于數據的正確預測，很可能到工廠投產時就會面臨極為尷尬的境地。”而包括商和零售商在內的經銷商最關心的數據集中在與消費者相關的一些數據，如國內寵物數量，養寵人地區分布，養寵消費趨勢、養寵消費習慣、市場消費力、用戶體驗等方面的數據。這些數據對于零售商來講直接影響他們決策在哪里建倉庫或是投入更大精力去開拓市場等等；寵物服務機構會更加關心區域性的消費水平，但同時也會關注全國整體的消費趨勢，比如養寵人可以接受何種價位的美容服務，或是在寄養方面消費者的需求與意見等等。所有這些都可以通過市場調查進行量化，產生行業數據，通過分析這些數據，最終總結出一定的市場趨勢和規律，進而指導各個節點的企業和機構做出正確的決策。而作為行業觀察者，寵物行業媒體對行業各個方面的數據都非常渴求，并急需通過這些不斷更新的數據總結出行業發展的趨勢，或是對行業中的一些現象進行分析。

由此可見，行業數據對行業中的所有從業者都很重要，所有人也都在不遺余力地尋覓著這些具有指導價值的數據，但在搜尋的過程中，都不約而同地走到了一個棘手的境地——中國寵物行業可以搜索到的數據幾乎為零。

難覓蹤影的行業數據

尋求行業數據的人往往會首先通過網絡搜索相關信息。但在實際搜索國內寵物行業數據過程中，搜索到的信息一般分為兩類。第一類是分析評論性的文章，這類文章中雖然會包含一些數據，但大多是類似全國某類寵物的數量、行業估計產值等宏觀而概括性的數據，同時這些數據還停留在幾年前的情況，無法指導企業對當下業務進行調整或是對未來市場有準確的預測；第二類數據則是由各個商業公司出版的行業市場調查及分析報告，如在中國產業研究網上可以搜索到近10篇以“寵物行業”為關鍵詞的分析報告，而在中國行業研究報告網上可以通過搜索“狗糧”得到98篇與這一產業相關的商業報告。在這些報告的摘要說明中顯示，其主要數據來源于國家統計局、海關總署、國家信息中心、行業協會、咨詢公司問卷調查數據，銀行采集數據、稅務部門采集數據、證券交易采集數據，商務部采集數據以及各類市場監測數據庫等，調查報告的目錄中也顯示報告將包含行業整體運行態勢分析、重點區域運行情況、行業產銷狀況監測分析、資產負債狀況監測分析、運營狀況監測分析、行業成本費用監測分析、行業盈利情況、財務分析、核心競爭力分析以及發展潛力分析等多方面的數據分析。但這樣一份報告并非免費，其價格往往在8000—10000元不等，并不是能夠直接使用參考的公開數據。在采訪中，我們了解到一些企業也曾經購買過此類商業調查報告，但對于其中的數據統計情況也存有質疑。

除了通過搜索引擎直接搜索相關數據外，其他行業尋找相關數據時也可以通過相應的政府主管部門的數據庫進行搜集。寵物行業目前仍隸屬于中國農業部，但在農業部的官方網站上并不能直接搜索到寵物行業的數據，只能在一些與畜牧業相關的文章中有零散的個別寵物企業或寵物食品用品出口方面的數據。此外，在中國畜牧業協會犬業分會這類的行業協會網站上也無法查詢到公開詳實的行業數據。

“行業確實缺乏公開易于查詢的數據，”國內某知名寵物食品生產企業負責人表示，“有實力的企業會自己進行市場調查或是聘請調查公司進行調查，企業之間也會彼此交換一些調查數據，但僅限于行業內很小的范圍。”同時，這位業內人士也表示，企業的調查限于人力和財力限制，并不能有效反應整體趨勢，對于趨勢的預測更多地依靠經營者對于行業的經驗積累，全國性的數據調查和分析必須依靠行政部門更為強有力的支持。

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【中圖分類號】G42 【文獻標識碼】B 【文章編號】2095-3089（2013）05-0251-01

1. 引言

《計算機應用基礎》課是大學一年級各個專業都要開設的重要課程。本溪廣播電視大學《計算機應用基礎》課采用清華大學出版社《計算機應用基礎》教材，共分八部分內容，其中Excel電子表格是重點章節。在實際工作中Excel電子表格應用廣泛。特別是工商管理類的市場營銷專業，市場調研、數據分析工作多，Excel電子表格的熟練應用尤顯重要。

2. Excel電子表格教學工作中存在的問題

Excel電子表格作為計算機應用基礎課程的重要章節，傳統的教學特點是不分專業，采取統一的教學內容和方法。讓學生掌握最基礎的Excel電子表格內容。這種教學方法存在以下問題。 2.1 理論與專業實踐聯系不緊密。

將理論應用于實踐工作是教學的終極目標。但是在傳統的Excel電子表格教學工作中，不能針對專業的特點和實踐要求進行教學。很多市場營銷專業的學生在后續的專業課學習中，如統計、市場調查等用到Excel電子表格需要重新進一步的學習。在實踐工作中，無法將理論與實踐結合。

2.2 學習的目標是通過考試

很多大學生的學習目標是通過考試。為應付考試而學習，考完試很快將知識遺忘。但是市場營銷數據分析工作是應用性強、技巧性高的工作，需要日積月累，熟練掌握Excel電子表格可以使工作事半功倍。所以在學習和教學過程中應該加強實踐能力的訓練。考試是手段不是目標。

2.3 學習興趣不濃

在電視大學本科教學中，學生在專科層次學過Excel電子表格基礎知識。本科階段又重新學習，導致學生缺乏學習動力和興趣，學生學習效果一般。

如何結合專業特點，因材施教，將Excel電子表格教學與實際工作相結合，是我教學工作中一直探索的問題。

3. 市場營銷專業實踐工作對Excel電子表格的應用情況

為了更有針對性、更有效地開展Excel電子表格教學工作。對電視大學2011年春、秋兩季入學的市場營銷專業本科學員在實踐工作中Excel電子表格的應用情況進行調查。按照應用的頻率總結排序如下：產品目錄；銷售數據錄入整理工作；客戶檔案資料整理；市場調查數據統計分析；制作銷售圖表；調查問卷的生成；數據庫建立。

4. 完善Excel電子表格教學對策

針對Excel電子表格在市場營銷專業實踐工作中的應用情況，在Excel電子表格教學中采取以下對策。實現應用型人才培養的目標。

4.1 采取市場營銷案例教學法

模擬市場營銷實踐中對Excel電子表格的應用，編制一套實用的教學案例。涵蓋實踐工作的基本Excel電子表格操作。為市場營銷實踐工作打好基礎，提高學生的動手能力。

4.2結合其它專業課教學

針對Excel電子表格是市場營銷專業很多后續專業課學習的基礎。特別是統計、市場調查課。Excel電子表格具有強大的數據分析功能，如對數據的統計分析、方差分析、非參數檢驗、比其它具有類似功能的統計軟件如SPSS簡單、易學。所以在Excel電子表格基本功能學完后，可以將數據分析這一部分作為特色內容，開闊學生的視野，提高教學質量。Excel電子表格強大的圖表制作功能可以為市場調查課打好基礎，通過展示精美的Excel圖表，讓學生不斷的模仿、創新、超越，激發學生的興趣和創新能力，增強實際工作的能力。

4.3 通過電視大學在線教學平臺讓學生系統練習

電視大學為了更好地進行遠程教育，開設了多種遠程教育在線平臺，學生可以隨時隨地學習。為了鞏固教學成果，通過電視大學在線教學平臺，配備完善的教學練習系統，讓學生多學多練。學生和教師可以隨時共享好的資源，真正做到理論和實踐相結合。

5. 結語

在培養應用型人才教學理念的基礎上，對市場營銷專業Excel電子表格實踐應用調研，設計出新的教學方法，做到理論與實踐結合。在今后的教學中不斷探索各個專業的特點，有針對性的進行計算機應用基礎教學。提高學生實際應用能力，增加學生的學習興趣，為社會輸送更多的合格人才。

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中圖分類號：G647.38 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）05-0234-04

一、調查背景

隨著信息時代的迅猛發展，經濟研究對信息的需求與日劇增，面對海量數據，要從中提取出有用的信息，就需要人們掌握高級的數據挖掘方法與手段。這樣，就對高等教育的人才培養提出了更高的要求，需要培養以計算機為工具，利用各種數據分析方法去挖掘大量數據背后重要信息的能力，即數據挖掘能力。SPSS 軟件作為數據發掘的重要工具，在調查統計行業、市場研究行業、醫學統計行業、政府和企業數據分析應用中久享盛名，其提供了數據獲取、數據管理與準備、數據分析、結果報告這樣一個數據分析的完整過程，操作性強。因此，SPSS軟件課程的開設對于當今經濟管理類的大學生是非常有必要的。

本次調研通過對680名受訪者（湖南商學院學生）對SPSS軟件的認知程度、對SPSS課程相關要求和對學校硬件軟件支持的期望等方面的調查，了解大學生對SPSS軟件的認識程度，并為提高大學生數據挖掘能力和SPSS課程的推廣提供可行性建議。

二、調查對象

本次調查主要針對于湖南商學院在校大學生進行的調查，調查樣本屬自愿樣本。本次調查共發放680份問卷，回收有效問卷649份，有效回收率為95.44%。

有效問卷中從性別來看，男性占47.6%，女性占52.4%，比男性多了3.8個百分點，這符合商學院性別比例“女多男少”的現狀。從年級來看，受訪者主要集中在大四，大一最少，大二大三居中。大學生隨著學習的積累、生活的豐富，更加有意見發表，這讓本次的調研成果更加有信服力。從學院來看，受訪者來自12個學院，各學院人數從9人到319人不均勻分布。受訪者人數最多的前4個學院中，工商管理學院占53.3%，會計學院占13%，經貿學院占7%，財政金融學院占5.2%。這4個學院的學生人數在學校的占比都是很大的，因此，更有代表性。本次調查的受訪者來自33個專業，人數最多的為市場營銷專業，有174人，最少的是旅游管理專業，有9人。專業的廣泛性，使得本次調查更為全面。

三、調查方法

本次調查采用自填式調查問卷進行訪問，問卷由SPSS軟件認知、數據分析能力的自我認知、SPSS課程的認知及相關要求和個人基本信息四個部分共25個問題組成，調查報告運用SPSS19.0進行統計分析。

四、SPSS軟件對學生數據挖掘能力培養調查結果及分析

本次調查主要從SPSS軟件的認知情況、數據分析能力的自我認知、SPSS課程的認知及相關要求和職業意向四方面對受訪者進行調查，意在了解湖南商學院學生的數據挖掘能力現狀、對SPSS課程的期望度、對SPSS軟件的認知和SPSS軟件學習環境的要求與期望。

（一） 受訪者對SPSS的認知情況

在對湖南商學院學生對SPSS軟件認知的調查中，發現受訪者對SPSS的了解途徑以課程選擇和師友口碑為主，且大部分學生對SPSS軟件的認知度不高，對其功能了解不全面，對SPSS軟件的操作也不是很熟練。

1.受訪者對SPSS的了解程度不高

表 1 不同年級的受訪者對SPSS軟件的了解程度 單位：%

表1中數據顯示，40.4%的受訪者對SPSS軟件只有“一般”了解，23.5%的受訪者表示“不了解”，17.5%表示“很不了解”，對SPSS不了解的比例超過40%，可見該軟件沒有得到廣泛的推廣。另外有17.7%的受訪者表示“比較了解”，僅0.8%的受訪者表示“非常了解”。

從年級分布看，大一群體中近80%的人表示“不了解”；大二群體中“不了解”的比例將近65%，但有9%的人對該軟件比較熟悉；大三群體中，“不了解”的比例下降到45%，“了解”的比例達到15.9%；而大四群體中僅有27.3%表示不了解，而“了解”的比例擴大到24.7%。

隨著學習的深入，學生將有越來越多的機會接觸到SPSS軟件，并在不同程度上加以運用；另一方面也反映出了低年級階段對該軟件的運用度不夠，需要加大對這些群體的教育投入。

2.對SPSS的了解途徑以課程選擇和師友口碑為主

圖 1 受訪者了解SPSS軟件的主要途徑

圖1顯示，受訪者中對SPSS的了解有40.1%是通過“課程的選擇”，28.6%是在“學校老師同學的推薦”下了解到的，“做調查統計數據”了解的占21.8%，從“計算機相關書籍上”了解到的占6.4%，在“網絡上遇到”和“觀看別人演示”而了解的各占了1.4%。可見，“課程選擇”、“老師同學推薦”和“調查統計的需要”是受訪者了解SPSS的三大主要途徑，比重合計超過90%。

3.受訪者大部分使用過SPSS但不熟練

在訪問者中，63.0%的受訪者對SPSS軟件的接觸停留在“學過，實際上操作過但不熟練”這個層面；16.2%的受訪者表示“了解SPSS軟件，但沒接觸過”；還有15.6%的受訪者表示“上課學過，但沒用過”；僅有5.3%的大學生“操作SPSS軟件非常熟練”。可見，絕大部分的學生還處在對SPSS運用的表面階段，操作能力還需要進一步加強。

4.大部分同學認為SPSS軟件是專業數據統計分析軟件，且大部分同學對SPSS軟件的功能認識但不全面。

從圖2中可以看出，有81.5%的同學認為SPSS軟件是“專業的數據統計軟件”，77.9%的同學認為“能對數據進行分析的便利軟件”，41.2%的同學選擇“增強人數據分析能力的工具”，36.7%的同學認為SPSS軟件是“一門數據統計的課程”，選擇 “制作圖標的軟件”和“能保存很多數據的數據庫”分別占21.8%和21.6%。在第一印象中，認為SPSS是“數據統計和分析的軟件”，合計超過總數的80%，說明絕大部分的人對SPSS有一定的認知。

圖 2 受訪者對SPSS軟件的印象

對于SPSS的功能，同學們了解最多的是“數據輸入”和“數據整理”，占比分別為66.0%和53.4%；其次是“圖表制作”和“分析報告”，占比分別為27.8%和29.2%；了解“建立模型”、“相關性分析”、“探索分析”、“交叉分析”、“結果”和“預測分析”功能的分別為23.0%、20.5%、17.1%、16.9%、11.8%、10.7%；僅有5.3%的大學生“了解所列出的全部功能”。可見，學生對SPSS軟件功能的了解很局限，因此，SPSS教學應給予學生更多的操作機會，讓學生對SPSS了解更全面。

（二） 受訪者自身數據分析能力狀況

在數據分析能力自我認知調查中，大部分的受訪者對自身的數據挖掘能力不認可且具有學習SPSS課程的基礎，并期望能熟練或者獨立操作SPSS軟件，但受訪者大都不愿意主動接受SPSS課程。

1.大部分專業開設了與SPSS相關的課程

受訪者中70.9%學過《統計學》，32.1%學過《SPSS在經濟管理中的運用》，26.4%學過《市場調查與預測》，19.7%學過《計量經濟學》，有17.9%的受訪者沒有接觸過與SPSS相關的課程。

在受訪者認為學好SPSS需要提前了解的知識的調查中，超過65%的受訪者認為學好SPSS需要提前了解《統計學》，其次有近16%的受訪者認為要提前了解《市場調查與預測》，認為要提前了解《概率論》、《計量經濟學》、《高等數學》的受訪者分別只占7.2%、5.5%和4.5%。

可見大部分的學生有接受SPSS課程的基礎，且大部分同學認為提前掌握《統計學》和《市場調查與預測》的知識對于學習SPSS有幫助。

2.大部分學生認為自身數據分析能力差，而且大部分同學對自己的數據挖掘能力不認可

受訪者中48%認為自己“能力一般，會對數據進行一些簡單的分析”；認為自己“能力非常差，不會對數據進行分析”和“能力較差，分析數據時需要參照別人成果進行分析”分別占12.9%和20.8%；認為“能力較好，不僅能掌握數據的主要核心，還能根據已有數據進行擴展性分析”的占16.3%；只有1.8%的受訪者認為自己“能力非常好，數據概括能力強”。

圖 3 受訪者對自身數據分析能力的自我評價

在對自身數據分析能力滿意度調查中，受訪者對自身數據分析能力不滿意的將近40%，對自身數據分析能力滿意的只占13.1%，持一般態度的人群占據了總人數的一半左右。可見，大多數人對自身數據分析能力并不認可，顯然SPSS課程的開設是有必要的。

3.受訪者大都不愿意接受SPSS課程

圖4顯示，在是否愿意接受SPSS課程的調查中，受訪者選擇“不愿意”和“非常不愿意”的分別占44.2%和23.7%，合計67.8%； “非常愿意”和“愿意”的分別只占了4.5%和10.9%。

圖 4 受訪者是否愿意接受SPSS軟件

結合圖3來看會發現一個矛盾：雖然超過80%的人不認可自身數據分析能力，但愿意接受SPSS課程的只有15.4%，遠遠低于不愿意接受的人群。一方面學生對自身數據分析能力不認可，另一方面卻又不愿意主動接受SPSS課程。原因很多：首先，《SPSS課程》在學生群體中并沒有形成廣泛的影響力，還處在一種被接受的過程。其次，SPSS軟件操作不是十分深奧，但許多學生對統計軟件、統計分析望而卻步或者即便會用，也經常犯一些很基本的錯誤或者計算出來的結果不知道該如何解釋，甚至看不懂軟件結果。這就要求教師在教學過程中，還應告訴學生“為什么選用這種方法”。教師在教學過程中應該激發學生聯系自己的專業，認識到從實驗設計著手就需要“統計知識”的參與，為提高自己的分析能力奠定基礎。

4.學生更期望能熟練或者獨立操作SPSS

在對自身數據能力的期望上，受訪者中60.4%的期望“能熟練地操作SPSS軟件”；40.2%的期望“能獨立自主運用SPSS軟件完成報告”；39.2%的期望“達到未來工作崗位對數據分析能力的一般要求”；38.9%的期望“提高自身對數據提取概括的能力”；37.1%的期望“能對數據進行拓展相關性分析”；29.4%的期望“能運用多種分析方法，并熟練作圖”。受訪者期望在能熟練掌握數據分析的基礎上獨立撰寫報告并滿足將來職業發展的需要，SPSS課程教師應設計一套系統的教學方式來引導學生去學習SPSS。

（三） 受訪者對SPSS課程的認知及相關要求

在SPSS課程的認知及相關要求的調查中，受訪者最期待SPSS課程作為專業必修和專業選修，課程教學能理論與實際結合，考試能以實踐課程、小組合作和機試這些形式，且課時不少于32個；學生們期待在SPSS課程學習中能得到學校在學習設備、專門實驗室和雄厚的師資力量等方面的支持，并提供最新的SPSS軟件和實踐機會。

1.經管類學生認為學習SPSS的最佳時期是大二，最佳課時不少于32個

學習SPSS的最佳學期，受訪者中選擇“二年一期”的占28%，“三年一期”的占18.9%；，“二年二期”的占17.2%，“一年二期”的占16.2%；選擇“一年一期”、“三年二期”和“四年一期”的分別只占8.7%、7.8%和3.2%。

在最佳課時調查中，超過90%的人認為學習SPSS的課時至少需要32個課時，這說明受訪者愿意花時間來學習該課程來掌握數據分析的能力。可見，適宜的學習時期以及更多的課時是學生所期望的，這為學校設計SPSS課程提供了參考。

2.學生更期望SPSS課程作為專業必修和專業必選課程

圖 5 受訪者期望SPSS軟件的上課形式

受訪者期望SPSS課程作為專業必修課的占39.70%，期望作為專業任選課程的占26.50%，期望作為專業限選和人文選修的分別占22.30%和11.50%；期待SPSS課程作為專業必修和專業任選的合計達到66.2%。可見，受訪者對SPSS課程還是比較重視的。

3.SPSS課程以理論與實際相結合的教學方式，實踐課題、小組合作和機試的考試形式是最受學生歡迎的

受訪者中59.1%的期望SPSS課程是“理論講解與上機實踐結合”的形式，35.2%的期望采用“上機實踐”的形式，選擇“理論講解”和“研討會”兩種形式的分別只占3.7%和1.7%。理論與上機實踐結合形式是受訪者更愿意接受的，實際上這種形式能讓學生更好地理解和掌握該課程。

在期望的SPSS課程考試方式調查中，受訪者中選擇 “社會實踐做課題”近30%，“小組合作形式”和“上機考”分別占25.5%、25.9%，希望以“閉卷考試”、“開卷考試”和“論文”分別為2.7%、7.3%和8.7%。顯然“社會實踐做課題”、“小組合作形式”和“上機考”是學生最期望的，這也表明大部分受訪者認為這門課程應該更加注重實踐操作能力。

4.在SPSS教學過程中資歷豐富、結合案例教學的教師更被青睞

受訪者在對授課老師的第一要求中，55.1%的選擇了“資歷豐富”，10.2%選擇了“企業實戰背景，豐富的案例輔助”，9.7%選擇了“互動參與性強”，其他選項作為第一要求的受訪者相對而言較少。

受訪者中70.8%的認為SPSS課程的授課老師要“資歷豐富”，44.4%的期望授課老師有“企業實戰背景，豐富的案例輔助”，36.9%的選擇了“互動參與性強”；期望授課老師“理論性強，具有系統性及條理性”和“耐心解答學生問題”分別占29.6%和27.9%；期望老師“認真備課”、“有成功案例”和“激情澎湃，有感染力和號召力”的分別為18.6%、17.7%和12.4%。大部分的受訪者希望授課的老師資歷豐富，有實戰背景并且能與學生充分互動，相當一部分的受訪者希望老師授課有系統的理論知識，并且能夠耐心解答學生問題，在“認真備課”、“有成功案例”和“上課有激情”三個方面對授課老師也有一定的要求。可見，同學們對老師的上課風格很是在意，這可能直接影響到學生對課程的興趣。

5.學生期待有良好設備、專門的數據分析實驗室和雄厚的師資力量等硬件支持

受訪者中78.5%的認為要學好該課程學校應 “建立專門的數據分析實驗室”，78.3%認為要“更新或維護好電腦設備”，71.2%認為要“配備更多的優秀師資力量”，認為要“進行學生數據分析能力大賽”和“購買更多專業方面的書籍”分別為45.8%和25.8%。學生們認為學好SPSS這門課程學校應該支持“電腦設備”、“師資力量”和“數據分析實驗室”三個方面。當然學校能支持學生“進行數據能力分析大賽”和“提供更多的專業書籍”，可以更好地輔助SPSS的學習。

6.學生期望在SPSS學習過程中有最新SPSS軟件和實踐機會支持

受訪者中88.2%的認為要學好該課程要“購買或安裝SPSS最新軟件”，81.4%期望有“提供更多的實踐機會”，67.9%期望有“提供資金支持”，期望有“政策上給予關注”和“舉辦專場講座”分別為31.2%和30.8%。最新的SPSS軟件、更多的實習機會是學生最為期待的，因為軟件方面支持到位了對于SPSS課程的授業而言就相當于擁有良好的內部環境。也有相當一部分的受訪者希望學校能從“政策”和“專場講座”兩個方面給予支持，這幾點也值得重視。

五、建議

SPSS軟件和其他一些統計軟件一樣，不能夠對模型的適應性做出判斷，模型選擇的正確與否依賴于使用者對資料的了解程度與統計分析方法的掌握程度。主觀上，大部分同學希望提高自身的數據挖掘能力；客觀上，各行各業都要求人們掌握高級的數據挖掘方法與手段，可見SPSS課程的開設是有必要的，但調查發現多數同學不愿意接受SPSS課程的學習。因此，開設SPSS課程有利于培養學生的實踐能力，提高學生的職場競爭力。為此，筆者提出以下建議。

（一）加強SPSS軟件在商科院校學生中的宣傳推廣力度

通訊、醫療、財會、銀行、證券、保險、制造、商業、市場研究、科研教育等多個領域和行業都要求掌握一定的數據處理分析的能力，因此，學好SPSS軟件無疑對以后參加工作會起到錦上添花的效果。而要使學生接受SPSS軟件，首先得加大SPSS軟件在學生中的宣傳推廣。

筆者認為，可以鼓勵校園內SPSS軟件愛好者在SPSS課程相關老師的指導下，成立“SPSS數據處理社團”以進行全校性質的宣傳推廣；定期或不定期舉行與SPSS軟件相關的活動，如SPSS數據分析大賽等。

（二）結合學生需求，以適當的形式在各專業各年級開設SPSS軟件課程，以達到更好的教學效果

開設該課程前，先開設與SPSS課程的相關基礎課程，如統計學、市場調查與預測等，用以輔助SPSS軟件的學習；上課注重理論結合操作，以學生自主上機為主老師講解為輔，配以數據分析題，讓學生以小組課題形式完成對SPSS課程的學習。

（三）校方努力滿足SPSS軟件課程所需軟硬件設施，以輔助達到更好的開課效果

加強師資隊伍的建設，及時更新SPSS課程相關老師的知識儲備，以適應SPSS軟件不斷更新的需要；校方應投入一定資金，及時更新SPSS軟件；校方應及時更新校計算機系統、操作平臺等；再者，學校可以適時建立數據分析實驗室。

（四）處理好學生能力不足與教學要求之間的矛盾

對SPSS軟件各功能原理的學習，是讓很多學生特別是非統計學專業的學生頭痛，因此，教師應因材施教，在講授過程中簡要介紹各種分析方法的基本原理，重點介紹不同的分析方法的功能和目的，并通過實際案例讓同學們了解分析方法的實際應用，并學會解讀分析結果。在教學中采用與授課學生專業相近或者有較強現實意義的連貫性案例數據資料，這樣有助于學生把SPSS各個操作菜單聯系起來，使學生懂得每個操作選項背后的實際意義，增加數據挖掘的能力，培養學生以數據思維模式來解決實際研究問題。

（五）建立“以學生為主體”的教學和管理模式

在SPSS課程教學中引導學生融入課程學習，激發其學習的潛能，將學生作為教與學的主體，變被動為主動；在管理中激勵學生參加教學活動，盡量減少學校的強制行為，增加學生自制的范圍。學校在重視SPSS課程理論教育的同時，應該高度重視實踐應用尤其是加強動手能力的教育，在內容與方式上變畸重式教育為促進學生全面發展、健康的教育。

參考文獻：

[1] 陳曉毅.統計學教學與SPSS軟件結合的研究[J].廣西財經學院學報，2009，（10）：179-181.

[2] 竇清.基于金融市場綜合實驗室的SPSS 實驗教學的思考[J].實驗室研究與探索，2007，（4）：22-36.

[3] 高莉.SPSS軟件在統計學教學中的應用[J].校園心理，2010，（6）：414-415.

[4] 韓勝娟.高校經濟管理類專業SPSS 軟件教學的探討[J].現代企業教學，2007，（16）：178-179.

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二、傳統項目化教學設計效果分析

為達到上述教學目標，大多的教學實踐和教學研究中，都提到應用項目化教學方法進行課程的整體設計。這種實踐性強的教學設計相對于傳統講授式教學而言，有以下一些優勢：一是學生通過實踐來檢驗理論的學習，鞏固所學的理論知識。二是學生能在完成項目的過程中有效地提升實踐能力。三是很好地調動了學生的學習興趣，提高了學生的學習積極性。四是增強了師生之間的互動，提高了教學效果。

大多的教學實踐和教學研究中，項目化教學設計都是以調研的工作過程作為項目設計的依據，工作過程中的每個環節，如項目1：市場調查的認知；項目2：市場調查方案的設計；項目3：市場調查方式與方法的選擇；項目4：市場調查的數據整理、分析與預測；項目5：市場調查報告的撰寫與提交。這種傳統的項目化教學設計會以某個調研活動作為載體，按上述的工作過程實施該調研活動。也可能每個項目選擇一些獨立的調研活動作為案例進行練習。不管哪種設計方式均存在著以下一些問題：

（一）很難找到合適的作為項目載體的調研活動。僅以一個完整的調研活動作為所有項目的載體是不太可能的，特定的調研活動因為調研的目標不同，所選用的調查方法、抽樣方法、數據分析方法都不一樣，一個調研活動無法承載所有的知識點。

（二）缺乏完整調研的練習，學生對整個調研活動工作過程不熟悉。基于上一點的問題，很多的教學實踐中都是一個工作過程項目，選擇一個或多個相應的調研案例來給學生進行練習。這樣做人為地將完整的調研活動劃分成了一個個相對獨立的階段。學生在一段時間內練習調研工作過程中的某一個階段，如編寫調研問卷、統計分析數據等，缺乏對整個調研活動從頭至尾的操作，學生對整體的工作過程不熟悉。

（三）以工作過程劃分項目，前后一致性很難實現。由于每個工作過程項目選擇相應的案例練習，這些案例前后之間沒有關聯性，學生缺乏前后一致性的練習。如什么樣的調研目標匹配什么樣的調查方法？為實現調研目標應該如何設計調查問卷？數據如何分析能完成調研目標？這些問題需要前后系統地進行思考和分析，而分工作過程的項目，無法實現這種系統思考的練習，這也是傳統的項目教學設計最核心的問題所在。

三、項目化教學方案重組設計

為解決上述的三個問題，筆者對項目教學方案進行了項目重組設計，思路為：設計五個獨立的調研活動，以這五個獨立的調研活動為項目載體，包含了傳統的項目化教學設計中所有的工作任務。每個獨立的調研項目應用的調研方法、抽樣方法、知識點、技能要點側重各有不同，重要的工作任務由簡單到復雜重復訓練，逐步培養學生的調研實踐能力。重組的教學項目一覽表如表1所示：從表1中可以看出，五個獨立的調研項目都需要完成從調查目標的確定、調研實施到調研報告的給出，這一完整的調研工作過程。學生可以反復進行整個工作過程的練習，很好地熟悉調研活動的完整過程。每個獨立的項目確定調研目標后，需要系統地思考和分析，匹配一致性的調研方法、抽樣方法、實施的過程以及數據分析方法，寫出對應的調研報告。這有助于訓練學生系統地思考問題，保證了整個調研工作過程的前后一致性。

四、教學實施情況分析