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| 編輯推薦： |
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人工智能时代的市场调研来袭！本书融合传统与创新，以扎实理论基础结合AI、大数据等前沿应用，搭配实战案例，助你快速掌握新时代市场调研的核心技能！
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| 內容簡介： |
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本书作为聚焦数智化转型背景下的市场调研领域新形态实训教材，内容分为基础理论与方法篇、人工智能应用篇和大数据分析篇三部分。基础理论与方法篇介绍了市场调研概述、问卷设计、数据收集与清理、描述性统计分析、统计建模方法、调研报告撰写与汇报要点等内容。人工智能应用篇聚焦人工智能（AI）在市场调研中的创新应用，讲解了AI生成问卷、AI模型解读、AI数据可视化和AI辅助项目报告写作。大数据分析篇阐述了语音大数据分析、图像大数据识别、零代码联合分析、在线行为实验与眼动分析、脑电大数据分析等内容。同时，每章配备了相应的实训案例，帮助读者增强实际应用能力，提升调研效率与质量，拓展调研深度和广度。各个章节的学习材料与实训案例都可通过与本书配套的教学实训平台获取。本书既可作为相关专业的教学用书，也可作为广大企业和行业人员汲取知识、提升能力的阅读材料，还适用于人工智能时代对市场调研感兴趣的读者。
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| 關於作者： |
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姚凯，中央财经大学商学院副教授，Credamo见数创始人。精通大数据营销、社会网络分析和数据建模等，发表多篇中英文论文，出版多部教材，主持和参与多个国家自然科学基金项目，拥有丰富的学科知识背景与企业实践经验。熊伟，对外经贸大学国际商学院案例中心主任，全球营销研究中心副主任，美国富布莱特基金密苏里大学高级访问学者，营销学副教授。主要研究方向为全球营销、消费者行为和品牌管理，曾获北京市优秀教师、北京市科技进步三等奖、全国百篇优秀管理案例、国家级一流本科课程等奖项。张初兵，天津财经大学商学院教授、博士生导师，主要研究方向为消费者行为、数字营销与智能服务，担任CMAU常务理事、天津市级教学团队负责人、市场营销系主任、《全媒体运营学》主编，主持国家社科基金项目3项、教育部人文社科项目1项。马龙，新加坡南洋理工大学博士，浙江工商大学副教授。主持国家社科基金项目1项，省部级项目4项。在国际知名期刊发表论文10余篇。对问卷调研、数据分析方法等有丰富的教学与实践经验。入选2023年爱思唯尔（Elsevier）全球前2%顶尖科学家“年度影响力”榜单。吴邦刚，西南财经大学教授，博士生导师，清华大学管理学博士、武汉大学管理学学士和应用数学学士（双学位）。主持国家自然科学基金项目2项，国家社科基金后期资助重点项目1项。近五年，在JM、JBR、JIM、EJM、JMS等期刊上发表30篇论文。曾获得国家级教学成果奖（二等奖）、华夏营销青年学者奖、JMS年度最佳论文奖（赵平奖）等。
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| 目錄：
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目 录
第一篇 基础理论与方法篇
第1章 市场调研概述3
1.1 市场调研的基础概念3
1.2 市场调研的流程管理6
1.3 基于人工智能的市场调研12
实训案例：基于在线平台的AI应用18
第2章 问卷设计20
2.1 问卷设计的基本原则20
2.2 问卷题型简介26
2.3 问卷设计流程31
2.4 问卷设计中的常见误区35
实训案例：基于真实商业情境的问卷设计实操指南36
第3章 数据收集与清理43
3.1 数据收集方式43
3.2 数据质量控制46
3.3 数据清理与编码51
3.4 信效度分析55
实训案例：市场调研量表的信效度分析57
第4章 描述性统计分析64
4.1 集中趋势64
4.2 离散趋势67
4.3 可视化图表69
实训案例：品牌市场调研的描述性统计分析74
第5章 统计建模方法79
5.1 相关分析79
5.2 方差分析82
5.3 回归分析85
5.4 调节效应与中介效应87
5.5 逻辑回归90
实训案例：培育钻石品牌知名度提升策略分析94
第6章 调研报告撰写与汇报要点106
6.1 调研报告整体结构106
6.2 撰写注意事项111
6.3 口头汇报要点112
实训案例：商业调研报告撰写与汇报要点综合实训116
第二篇 人工智能应用篇
第7章 AI生成问卷123
7.1 AI生成问卷的基础123
7.2 AI生成问卷的流程126
实训案例：基于AI的用户满意度问卷生成129
第8章 AI模型解读134
8.1 AI模型解读简介134
8.2 AI模型解读的原理134
8.3 AI模型解读步骤136
8.4 AI模型解读的应用领域140
实训案例：AI驱动的产品广告效果模型解读140
第9章 AI数据可视化145
9.1 数据大屏145
9.2 智能生成可视化图表149
9.3 外部数据上传与可视化152
实训案例：基于人工智能的商业数据可视化分析155
第10章 AI辅助项目报告写作160
10.1 AI辅助项目报告写作简介160
10.2 AI辅助项目报告写作步骤162
10.3 AI辅助项目报告写作注意事项165
实训案例：AI辅助商业项目报告撰写示例166
第三篇 大数据分析篇
第11章 语音大数据分析173
11.1 录音转文字173
11.2 文本词频分析176
11.3 文本情感分析178
实训案例：基于语音大数据分析用户感受180
第12章 图像大数据识别188
12.1 图片文字自动识别188
12.2 图片物体自动识别192
12.3 图片微表情自动识别195
实训案例：基于图片物体识别剖析用户数据197
第13章 零代码联合分析201
13.1 联合分析基本概念201
13.2 联合分析原理203
13.3 选择式联合分析206
实训案例：零代码实现用户属性偏好分析209
第14章 在线行为实验与眼动分析220
14.1 在线行为实验简介220
14.2 在线行为实验流程221
14.3 眼动数据收集与分析224
实训案例：基于眼动数据的用户广告注意力分析234
第15章 脑电大数据分析245
15.1 脑电简介245
15.2 脑电数据采集与分析247
15.3 脑电分析应用领域255
实训案例：基于脑电数据分析用户对视频内容的兴趣度256
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| 內容試閱：
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前 言
随着科技的快速发展，人工智能已逐渐渗透到各个行业，市场调研领域也迎来了新的机遇与挑战。尽管市面上已有不少有关市场调研的图书，但大多侧重传统调研方法的阐述，在与实际调研操作的紧密结合及与人工智能技术的有效融合方面存在着不足。学习者虽能从书中获取理论知识，但在真正着手开展实际调研时，可能难以将学到的理论顺畅地应用到实践中，导致理论与实践脱节。
本书在吸取传统市场调研理论和方法的基础上，配备了相应的实际市场调研案例与数据，并结合人工智能提供了创新性的调研方法和调研工具，为读者有效开展市场调研提供了有力的支持。本书先介绍了市场调研基础理论与方法，接着阐述了人工智能在市场调研中的应用，最后提供了大数据分析的相关内容。
本书主要具有以下特色。
（1）内容架构全面系统。本书精心编排为基础理论与方法篇、人工智能应用篇、大数据分析篇。从传统调研理论方法的扎实讲解，到人工智能和大数据背景下新调研方法、新工具的详细介绍，形成了一个完整的知识体系，帮助读者全面掌握市场调研相关知识。
（2）注重实践应用。本书不仅阐述理论，更提供实际调研数据、案例项目，让读者通过实际操作加深对知识的理解，真正做到学以致用。
（3）创新调研方法和工具。本书介绍了诸多创新性的调研方法，如AI生成问卷、AI模型解读、AI数据可视化和AI辅助项目报告写作。同时，还涵盖了如语音大数据分析、图像大数据识别、零代码联合分析、在线行为实验与眼动分析、脑电大数据分析等调研工具。这些都为市场调研开拓了新的途径与视角，使调研更加多元化、精准化。
本书具有广泛的适用性，既可作为专业师生开展相关课程的教学用书，也可作为广大企业和行业人员汲取知识、提升能力的阅读材料，尤其适合企业管理者、市场调研从业者、市场营销人员，还适用于人工智能时代对市场调研感兴趣的读者。本书的编写得到了许多专业人士和学者的支持，他们对本书提出了许多建设性的建议和意见。这里也要感谢黄心雨、张新、杨轶丹对本书案例研究和实训项目的支持，为本书增添了实践价值。我们深知本书可能存在一些不足之处，诚挚地欢迎读者、同行及专业人士提出批评和建议。
姚 凯
2024年11月28日
本书配有教学实训平台，扫描下方二维码可获取该实训项目及数据。教师如有需要，可扫码登录教学实训平台，在课程库中搜索课程“市场调研：AI时代的方法与实训”课程，便可在“我的课程”教师端组织班级学生加课学习。
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