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市場調(diào)研數(shù)據(jù)的特點

(1)相關(guān)性

對于一個樣本個體而言，它具有本身的多個特征，這些特征之間就具有一定的相關(guān)性。對于多個樣本而言，個體與個體的特征之間具有相關(guān)性。如果樣本隨時間而變化，那么該樣本在不同時刻的特征之間又具有相關(guān)性。因此，由于上述多個原因使得市場調(diào)研數(shù)據(jù)具有了復(fù)雜的相關(guān)性，傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)調(diào)查難以解決這樣的問題。

(2)離散性

因為市場調(diào)研數(shù)據(jù)是通過自填式問卷、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查數(shù)據(jù)庫等方法得到，所以市場調(diào)研數(shù)據(jù)一般以離散變量為主，且這些數(shù)據(jù)之間只有標(biāo)示作用，并沒有嚴(yán)格的邏輯關(guān)系。

(3)模糊性

市場調(diào)研數(shù)據(jù)當(dāng)中不可避免的會接觸到各種表達(dá)方式和概念，因此,它具有模糊性。因為由自填式問卷或結(jié)構(gòu)式訪問的方法得到的市場調(diào)研數(shù)據(jù)具有以上特點，所以在實際應(yīng)用中基于統(tǒng)計學(xué)的處理方法只能籠統(tǒng)的顯示數(shù)據(jù)的部分特性,如頻數(shù)、離散程度等。對于數(shù)據(jù)之間的關(guān)系只能分析出維數(shù)極少的大致的關(guān)系。而且利用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，因為現(xiàn)有的軟件中的數(shù)據(jù)挖掘算法對于數(shù)據(jù)類型和格式要求較高,所以能應(yīng)用到的數(shù)據(jù)挖掘算法很少。就算是數(shù)據(jù)要求較低的關(guān)聯(lián)分析,其結(jié)果也存在大量的冗余。因此,我們需要建立一個合適的市場調(diào)研數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型來完善原先的方法并使跟多的數(shù)據(jù)挖掘方法可以運用到其中，使得結(jié)果更準(zhǔn)確。

針對現(xiàn)今的市場調(diào)研數(shù)據(jù)處理與分析中存在的問題，通過三維矩陣建立了市場調(diào)研數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型。將每一題表示為空間中的一個維度，每一張問卷表示成一個矩陣，將多個矩陣疊加即可得到市場調(diào)研數(shù)據(jù)的三維矩陣模型。在建立三維矩陣模型的基礎(chǔ)上，可以利用三維矩陣的性質(zhì)對其進(jìn)行多種數(shù)學(xué)處理,也可以采用超圖理論對數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析,大大豐富了調(diào)查數(shù)據(jù)的處理方法。

市場調(diào)研是了解各方面信息的重要途徑之一，市場調(diào)研數(shù)據(jù)主要是通過調(diào)查問卷的方法得到的。由于市場調(diào)研數(shù)據(jù)的維數(shù)較高，加上人為主觀因素,數(shù)據(jù)類型主要為二元變量、離散變量、序數(shù)變量等為主，所以對于市場調(diào)研數(shù)據(jù)的分析和處理大都基于統(tǒng)計學(xué),只對單一題目進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析,其分析方法主要是基于題型進(jìn)行處理的，對于題目和題目之間的關(guān)系很少關(guān)心。許多數(shù)據(jù)挖掘算法因為種種限制無法在市場調(diào)研的數(shù)據(jù)分析中得到應(yīng)用。因為方法的限制，所以現(xiàn)在很多市場調(diào)研只能驗證事先想好的內(nèi)容和假設(shè)，很少可以對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行相對復(fù)雜的回歸分析處理。

結(jié)語

該文針對市場調(diào)研數(shù)據(jù)處理與分析中存在的問題，建立了基于三維矩陣的數(shù)學(xué)模型,將單選題和多選題表示成向量，將排序題表示成多個列向量，從而每一題可以表示成空間的一個維度，每一個向量就是一個元素，這樣每一張問卷就可以表示成一個矩陣，通過將多個矩陣疊加就可以得到三維矩陣。