服装营销数据的报表分析Word下载.docx

服装营销数据的报表分析Word下载.docx

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下面将以一个服装市场调查案例，对调查数据进行报表分析。

本案例的调查目的主要包括以下四个方面：

1）了解服装市场的空间大小，与之相关的问题包括：

休闲服消费金额及购买次数，其他服装消费金额及购买次数。

2）了解消费者的服装消费的品牌倾向，与之相关的问题包括：

最喜欢的三个休闲服品牌、6个休闲服品牌满意度打分。

3）了解消费者购买服装时的选购因素，与之相关的问题是消费者购买休闲服时最重视的三个选购因素。

4）了解消费者的购买习惯，与之相关的问题包括：

购买地点、持有贵宾卡的情况。

5）个人资料包括：

年龄、性别、收入，用于部分调查问题的相关分析。

6）问卷标识包括：

年份、地区、问卷编号，用于年度、地区对比分析。

根据以上调查目的，设计的调查问卷见第一章表1-2所示。

三、服装市场调查问卷分析数据库

本案例提供的分析数据库的名称为“服装市场调查数据库sav”数据库中给出了两年

的调查数据样本。

调查冋卷的变量编码见第一章表1-3所示。

1、市场份额的分析

对该问题的分析涉及到问卷中的第4个问题，由于调查问卷给出的数据是分组数据，为了估计平均消费金额，需要使用数据重编码功能，将分组答案代码转化，生成新的、用消费金额表示的变量，这样才可使用分组汇总功能来计算不同地区的平均消费金额。

在分组代码转化时，每组取中间值，两头取临界值。

为了描述方便，下面给出了该分析过程的Spss语法（操作过程见前面有关章节，以

下相同），如表7-1（a）所示。

生成的分析结果包括分年度、分地区的年均消费情况，如表7-1（b）所示。

从该表可以

得到休闲服、其他服装近两年来不同地区的平均消费额、消费次数，根据这些数据可进行市场份额分析、市场份额的地区对比分析、市场份额的两年来的变化对比分析。

表7-1（a）市场份额分析语法

语法

过程说明

RECODE

q4_i_i

（1=1000）（2=1250）（3=2000）（4=2500）INTOqq411.

VARIABLELABELSqq411休闲服年均消费额'

.EXECUTE.

q4_1_2

（仁500）（2=750）（3=1500）（4=2000）INTOqq412.

VARIABLELABELSqq412其他服装年均消费额'

数据重编码

SUMMARIZE

/TABLES=qq411qq412q4_2_1q4_2_2BYyearBYdqbh

/FORMAT=NOLISTTOTAL

/TITLE='

CaseSummaries'

/MISSING=VARIABLE

/CELLS=MEAN.

数据分组汇

总

说明：

如果将这些语法复制到SPSS勺语法窗口中，并打开相应的分析数据库，可执行并得到分析结果，以下相同。

2、品牌倾向分析

对该问题的分析涉及到问卷中的第1、6二个问题，这第1题是一个排序题，使用频数分析，第6题是一个复合题，采用综述计算。

分析思路如下：

第1题：

米用平行变量频数表的方法，统计第一喜欢品牌、第二喜欢品牌、第二喜欢品牌的分年度分地区的心理份额即频率，然后将这些数据复制到Excel中，按0.5、0.3、

0.2的权重，计算各个品牌分年度、分地区的品牌综合心理份额（Excel计算过程在此不

述）。

该分析过程的Spss语法如表7-2（a）所示，执行结果包括各品牌分年度分地区的心理份额，如表7-2（b）所示。

从该表可以得到各个品牌近两年来不冋地区的心理份额，根据这些数据可进仃品牌心理份额的地区对比分析、年度变化对比分析及竞争对比分析。

表7-2（a）品牌倾向分析

过程说

明

*TableofFrequencies.

TABLES

/FTOTAL$t'

Total'

/FORMATBLANKMISSING（'

.'

）/TABLES

（year>

dqbh）>

（q1_1+q1_2+q1_3）BY

（LABELS）>

（STATISTICS）+$t

/STATISTICS

CPCT（（PCT7.1）'

%'

:

yeardqbh）

表7-2（b）品牌心理份额分析结果'

.

调用平行变量频数表功能。

第6题：

米用多变量交叉分组报表的方法，统计各个品牌分年度、分地区的满意度评分的平均值。

该分析过程的Spss语法如表7-2（c）所示，执行结果包括各品牌分年度分地区的品牌满意度，如表7-2（d）所示。

从该表可以得到各个品牌近两年来不同地区的品牌满意度，根据这些数据可进仃品牌满意度的地区对比分析、年度变化对比分析及竞争对比分析。

表7-2（c）品牌倾向分析

*BasicTables.

按年份

）

/OBSERVATIONq6_1q6_2q6_3q6_4q6_5q6_6

/TABLESyear>

（q6_1+q6_2+q6_3+q6_4+q6_5+q6_6）

BYdqbh>

（STATISTICS）

mean（）

表7-2（d）品牌满意度分析结果'

地区交

叉分组

汇总

3、选购因素分析

对该问题的分析涉及到问卷中的第2个问题，这个问题有三个频数变量。

其分析思路

与品牌心理份额的统计分析相似，可计算选购因素综合份额进行分析。

下面给出了该分析过程的Spss语法，如表7-3（a）所示。

生成的分析结果包括分年度、分地区频数表，如表7-3（b）所示。

从该表可以得到消费者近两年来不同地区的选购因素份额，根据这些数据可进行选购因素心理份额的地区对比分析、年度变化对比分析。

表7-3（a）选购因素分析

过程

说明

（q2_1+q2_2+q2_3）BY

表7-3（b）选购因素分析结果'

调用平行变量频数表功能。

如果以该问题的10个答案对消费者进行分类，但答案不计较顺序，可形成C°

3=120类消费者，而实际上并没有这么多，如果用这三个变量计算出一个新的变量并代表实际组合，并对该变量进行频数统计，发现有大约20类消费者类型占了全部消费者的80%应该说这20类消费者是重点的研究对象，20-80原则在这里充分体现。

该分析过程的语法如表7-3（c）

所示，由于分析结果较长，在此不在列出。

表7-3（c）选购因素组合分析

COMPUTEqq2

=max（q2_1,q2_2,q2_3）*100+（sum（q2_1,q2_2,q2_3）-max（q2_1,q2_2

q2_3）-

min（q2_1,q2_2,q2_3））*10+min（q2_1,q2_2,q2_3）.

VARIABLELABELSqq2选购因素组合'

EXECUTE.

SORTCASESBYyeardqbh.

SPLITFILE

SEPARATEBYyeardqbh.

FREQUENCIES

VARIABLES=qq2

/FORMAT=DFREQ

/ORDER=ANALYSIS.

OFF.

计算由三个变量形成的选购因素组合变量按年、地区切分文件

生成分年度、地区的选购因素变量的频数表。

4、购买习惯分析

对该问题的分析涉及到问卷中的第3、5两个问题，这两个问题均为频数变量，但第5

个问题为多选题。

下面给出了该分析过程的Spss语法，如表7-4（a）所示。

生成的分析结

果包括分年度、分地区的贵兵卡扌寸有率，如表7-4（b）所示，分年度、分地区的消费者选

购地点的频数表，如表7-4（c）所示。

表7-4（a）购买习惯分析

*MultipleResponseTables.

/FORMATBLANKMISSING（'

'

）/MDGROUP$qqq5_1q5_2q5_3

q5_4q5_5q5_6

（1）

/GBASE=CASES

/TABLE=$qqBYyear>

dqbh

按年及地区统计贵宾卡的