对应分析

对应分析在市场定位中的作用

摘要：在市场细分研究实践中，我们往往遇到的问题就是到底是哪些不同背景（受教育程度、收入、职业等）的消费者在使用我们的产品，他们在消费行为上有什么差异，我们的产品品牌形象与竞争对手相比在消费者心目中究竟是怎样的等等。以往在分析时只是通过交叉列表来表现他们之间的关系。如果仅仅是两个变量，且每个变量类别较少的时候表现的比较清楚，但在每个变量划分有多个类别的情况下就很难直观的揭示出变量之间的内在联系。近年来，对应分析方法的运用则有效的解决了这些问题。本文主要通过对应分析来分析超市中啤酒品牌在不同人群中的的需求量。

关键词：对应分析，研究，需求

一、研究背景

在企业营销中，经常需要明确产品定位。即要搞清楚以下几个问题：

1、什么样的消费者在使用我们的产品？

2、不同的消费者在购买习惯和使用习惯上存在什么差异？

3、在消费者心目中不同的品牌，形象有哪些不同？

如何用数据分析回答这个问题？我们很容易想到了交叉表。例如，可以通过职业与品牌交叉，来分析不同职业的人在选择品牌上是否存在差异。但是交叉表存在一个问题：当变量很多，而且每个变量中又有多个类别时，数据量很大，很难直观地发现变量间的内在联系。例如，图表1是一个交叉表，它反映的是不同年龄、学历、职业的消费者对不同品牌的啤酒的偏好。从图表1中，我们很难直观地发现到底什么样的人喜欢什么样的啤酒品牌。

那么，如何将交叉表中数据间的内在关联鲜活直观地体现出来呢？对应分析是一种有效的解决方案。

二、数据处理

本文的数据是收集某超市在一段时间内不同年龄、学历、职业的消费者对不同品牌的啤酒的需求量。数据如表1所示。

表1

个类目），消费者属性也考虑16种属性，那么表1就是一张两个属性变量的列联表。

利用Matlab对表1的数据进行对应分析，可得出行形象（或称行剖面）、惯量（inertia）和（ChiSquare，有时中文用“卡方”）分解，以及行和列的坐标等。计算结果见表2—表5

表3 惯量和卡方分解

P ）的全部6维中行和列之间总卡方统计量等于75.3977，该值是中心化的列联表（

相关性的度量，它的最大维数6（或坐标轴）是行数和列数的最小值减1。即总卡方统计量

就是检验两个属性变量是否互不相关时的检验统计量，这里它的自由度为25。在总卡方或总惯量的96％以上可用第一维说明，也就是说，行和列的类目之间的联系实质上可用一维表示。

表4 行坐标

可看出：在第一维中坐标最大的样品点（0.4966）所对应的学科是“学生”，该类消费者是随品牌越往后购买的数量越少的。

表5 列坐标

图1 行点和列点的散布图

其中A代表纯生啤酒，B代表金辉啤酒，C代表雪花啤酒，D代表燕京啤酒，E代表百威啤酒，F代表珠江啤酒，G代表其它。1代表20—29岁，2代表30—39岁，3代表40—50岁，4代表高中，5代表大专，6代表大学本科，7代表研究生及以上，8代表专业技术人员，9代表机关管理人员，10代表机关一般职员，11代表企业管理人员，12代表企业普通员工，13代表私营企业，14代表学生，15代表离退休，16代表其它。

从以上图1示可以看出：当地普通啤酒品牌与消费者背景情况之间、品牌与品牌之间、不同的消费者之间的关系。

年龄在30-39岁、学历为高中或中专以上的企业普通员工，机关事业单位的普通干部距离华纯生和金威较近，换句话说，这些人比较喜欢纯生；燕京啤酒与百威啤酒距离较远，这表明喜欢燕京啤酒的消费者与喜欢百威啤酒的人差别较大；纯生啤酒、金威啤酒与百威和燕京啤酒距离较远，说明金士百品牌与纯生、燕京品牌有较大差异；从职业来看，事业单位职工与其他职业的消费者之间有较大差异。相比较之下，40-45岁的被访者更偏好燕京啤酒；20-29岁的年轻人更喜欢雪花。

应该说，在被访者背景资料的纵向对比中所占比例不大，而在横向对比中所占比例较大；同样对于品牌之间的丛向对比与横向对比所占比例基本一致；本例中的大部分信息主要体现在第一维度上。由于对应分析综合考虑了行比例与列比例的差异，因此在同一图形中表现了品牌与消费者背景间的内在联系。

对应分析方法与对应图解读方法

对应分析方法与对应图解读方法——七种分析角度 对应分析就是一种多元统计分析技术,主要分析定性数据Category Data方法,也就是强有力的数据图示化技术,当然也就是强有力的市场研究分析技术。 这里主要介绍大家了解对应分析的基本方法,如何帮助探索数据,分析列联表与卡方的独立性检验,如何解释对应图,当然大家也可以瞧到如何用SPSS操作对应分析与对数据格式的要求！ 对应分析就是一种数据分析技术,它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量,可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。适用于两个或多个定类变量。 主要应用领域: 概念发展(Concept Development) 新产品开发(New Product Development) 市场细分(Market Segmentation) 竞争分析(Competitive Analysis) 广告研究(Advertisement Research) 主要回答以下问题: 谁就是我的用户？ 还有谁就是我的用户？ 谁就是我竞争对手的用户？ 相对于我的竞争对手的产品,我的产品的定位如何？ 与竞争对手有何差异？ 我还应该开发哪些新产品？ 对于我的新产品,我应该将目标指向哪些消费者？ 数据的格式要求 对应分析数据的典型格式就是列联表或交叉频数表。常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。 两个变量间——简单对应分析。 多个变量间——多元对应分析。 案例分析:自杀数据分析 上面的交互分析表,主要收集了48961人的自杀方式以及自杀者的性别与年龄数据！POISON(毒药)GAS(煤气)HANG(上吊)DROWN(溺水)GUN(开枪)JUMP(跳楼)(我们就不翻译成中文了,读者可以把六个方式想象成品牌或别的什么) 当然,我们拿到的最初原始数据可能就是SPSS数据格式记录表,

IR图谱分析方法

IR图谱分析方法 （1）首先依据谱图推出化合物碳架类型：根据分子式计算不饱和度，公式： 不饱和度＝F+1+(T-O)/2 其中： F：化合价为4价的原子个数（主要是C原子）， T：化合价为3价的原子个数（主要是N原子）， O：化合价为1价的原子个数（主要是H原子）， 例如：比如苯：C6H6，不饱和度＝6+1+（0-6）/2＝4，3个双键加一个环，正好为4个不饱和度； （2）分析3300~2800cm^-1区域C-H伸缩振动吸收；以3000 cm^-1为界:高于3000cm^-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收，有可能为烯, 炔, 芳香化合物,而低于3000cm^-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收； （3）若在稍高于3000cm^-1有吸收,则应在 2250~1450cm^-1频区，分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰，其中： 炔 2200~2100 cm^-1 烯 1680~1640 cm^-1 芳环 1600,1580,1500,1450 cm^-1 若已确定为烯或芳香化合物，则应进一步解析指纹区，即1000~650cm^-1的频区 ,以确定取代基个数和位置（顺反，邻、间、对）； （4）碳骨架类型确定后,再依据其他官能团,如 C=O, O-H, C-N 等特征吸收来判定化合物的官能团； （5）解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来，以准确判定官能团的存在,如2820，2720和1750~1700cm^-1的三个峰，说明醛基的存在。 至此，分析基本搞定，剩下的就是背一些常见常用的健值了！ …………………………………………………………………………………………………… ………

对应分析

标签：市场研究统计分析 对应分析是一种多元统计分析技术，主要分析定性数据Category Data方法，也是强有力的数据图示化技术，当然也是强有力的市场研究分析技术。 这里主要介绍大家了解对应分析的基本方法，如何帮助探索数据，分析列联表和卡方的独立性检验，如何解释对应图，当然大家也可以看到如何用SPSS操作对应分析和对数据格式的要求！ 对应分析是一种数据分析技术，它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量，可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。适用于两个或多个定类变量。 主要应用领域： ?概念发展（Concept Development) ?新产品开发 (New Product Development) ?市场细分 (Market Segmentation) ?竞争分析 (Competitive Analysis) ?广告研究 (Advertisement Research) 主要回答以下问题： ?谁是我的用户？ ?还有谁是我的用户？ ?谁是我竞争对手的用户？ ?相对于我的竞争对手的产品，我的产品的定位如何？

?与竞争对手有何差异？ ?我还应该开发哪些新产品？ ?对于我的新产品，我应该将目标指向哪些消费者？ 数据的格式要求 ?对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。 两个变量间——简单对应分析。 多个变量间——多元对应分析。 案例分析：自杀数据分析 上面的交互分析表，主要收集了48961人的自杀方式以及自杀者的性别和年龄数据！POISON（毒药）GAS（煤气）HANG（上吊）DROWN（溺水）GUN（开枪）JUMP（跳楼）（我们就不翻译成中文了，读者可以把六个方式想象成品牌或别的什么） 当然，我们拿到的最初原始数据可能是SPSS数据格式记录表，

SPSS软件中对应分析

对应分析 当A 与B 的取值较少时,把所得的数据放在一张列联表中,就可以很直观的对A 与B 之间及它们的各种取值之间的相关性作出判断,当ij P 较大时,则说明属性变量A 的第i 状态与B 的第j 状态之间有较强的依赖关系.但是,当A 或者B 的取值比较多时,就很难正确的作出判断,此时就需要利用降维的思想简化列联表的结构. 几个基本定义: 我们此处讨论因素A 有n 个水平，因素B 有p 个水平。 行剖面：当变量A 的取值固定为i 时（i=1，2，…，n ），变量B 的各个状态相对出现的概率情况，即：可以方便的把第i 行表示成在p 维欧氏空间中的一个点，其坐标为： ) ,,,(..2 .1i ip i i i i r i p p p p p p p = ，i=1，2，… , n , 实际上，该坐标可以看成p 维超平面121=+++p x x x 上的点。记n 个行剖面的集合为n(r)。 由于列联表行与列的地位是对等的，由上面行剖面的定义方法，可以很容易的定义列剖面。 列剖面： ) ,,,(..2.1j nj j j j j c j p p p p p p p = ，j=1，2，… , p,

实际上，该坐标可以看成n 维超平面121=+++n x x x 上的点。记p 个列剖面的集合为p(c)。 定义了行剖面和列剖面之后，我们看到属性变量A 的各个取值情况可以用p 维空间的n 个点来表示，而B 的不同取值情况可以用n 维空间上的p 个点来表示。而对应分析就是利用降维思想，把A 的各个状态表现在一张二维图上，又把B 的各个状态表现在一张二维图上，且通过后面的分析可以看到，这两张二维图的坐标有着相同的含义，即可以把A 的各个取值与B 的各个取值同时在一张二维图上表示出来。 距离： 通过行剖面与列剖面的定义，A 的不同取值可以利用P 维空间中 的不同点表示，各个点的坐标分别为r i P （i=1，2，…，n ）。而B 的不同取值可以用n 维空间中的不同点表示，各个点的坐标分别 为c j P （j=1，2，…，p ）。对此，就可以引入距离概念来分别描 述A 的各个状态之间与B 的各个状态之间的接近程度。 定义A 的第k 状态与第l 状态之间的加权距离为： 2 1 ..2 ) ( ),(. . ∑=- =p j j lj j kj l k p p p p p p l k D ， 该距离也可以看做是坐标为： ) , ,, ( . .. 2.2. 1.1i p ip i i i i p p p p p p p p p ，i=1，2，…,n （1）

鱼骨图分析法(完整篇)

编号：SY-AQ-01646 ( 安全管理) 单位：_____________________ 审批：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 鱼骨图分析法(完整篇) Fishbone diagram analysis

鱼骨图分析法(完整篇) 导语：进行安全管理的目的是预防、消灭事故，防止或消除事故伤害，保护劳动者的安全与健康。在安全管理的四项主要内容中，虽然都是为了达到安全管理的目的，但是对生产因素状态的控制，与安全管理目的关系更直接，显得更为突出。 鱼骨分析法是咨询人员进行因果分析时经常采用的一种方法，其特点是简捷实用，比较直观。现以上面提到的某炼油厂情况作为实例，采用鱼骨分析法对其市场营销题进行解析。 鱼骨分析法简介 鱼骨图是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的，故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法，它也可以称之为“因果图”。鱼骨图原本用于质量管理。 问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图），它是一种透过现象看本质的分析方法。 头脑风暴法（BrainStorming——BS）：一种通过集思广益、

发挥团体智慧，从各种不同角度找出问题所有原因或构成要素的会议方法。BS有四大原则：严禁批评、自由奔放、多多益善、搭便车。 鱼骨图的三种类型 A、整理问题型鱼骨图（各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系） B、原因型鱼骨图（鱼头在右，特性值通常以“为什么……”来写） C、对策型鱼骨图（鱼头在左，特性值通常以“如何提高/改善……”来写） 鱼骨图制作 制作鱼骨图分两个步骤：分析问题原因/结构、绘制鱼骨图。 1、分析问题原因/结构。 A、针对问题点，选择层别方法（如人机料法环等）。 B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因（因素）。 C、将找出的各要素进行归类、整理，明确其从属关系。 D、分析选取重要因素。

言语理解与表达逻辑填空之对应分析法

中的逻辑填空题目单纯考查词义的题目越来越少，多数题目都把考查重点放在了对特定语境的分析上。对应分析法是进行语境分析的一种方法，也是快速突破逻辑填空的有效方法。对应分析法主要适用于有一定的言语片段和上下文之间的关系的语境。命题人通常会在空缺处的上下文设置一些提示信息，这些信息与正确答案之间存在一定呼应关系。对应分析法就是通过揭示这种呼应关系，帮助考生寻找解题思路。下面，中公教育专家就结合真题对对应分析法进行讲解，帮助考生理解与复习。 逻辑填空题中的对应关系主要分为正对应和逆对应两种。 一、正对应 正对应，指的是文段中上下文的某些词句从正面提示了正确答案的信息。 （一）解说关系 例题1：（2008?国家）作为一个公司领导，不需要、也不可能事必躬亲，但一定 要，能够在注意细节当中比他人观察得更细致、，在某一细节操作上做出榜样，并形成，使每个员工不敢马虎，无 法。只有这样，企业的工作才能真正做细。 填入划横线部分最恰当的一项是（）。 A.明察秋毫周密威慑力搪塞 B.明辨是非周详使命感推脱 C.抓大放小透彻好习惯塞责 D.高瞻远瞩入微内聚力敷衍 中公解析：此题答案为A。本题材料不长，却设了四个空。解答此类题目的基本方法是选定一个突破口，然后分项排除，最终锁定。突破口的选择因人而异，本题中第一空和第三空均有明显的提示信息，适合作为解题的突破口。 “能够在注意细节当中比他人观察得更细致”与第一空构成解说关系的正对应。由此可知公司领导要注意细节，相关的只有“明察秋毫”；“使每个员工不敢马虎”与“形 成”（第三空）构成解说关系，“不敢”提示了公司领导要形成的是“威慑力”。由这两空可知，A为正确答案。 （二）概括关系 例题2：（2010?联考）有研究表明，生物大灭绝在历史上发生过二十几次，大约每2600万年发生一次，似乎具有。对于物种大灭绝的发生是否真的如此频繁和有规律，还有争议。但即便是最的估计，也认为至少有5次物种大灭绝是非常明显的。 Ａ.必然性乐观Ｂ.规律性简单Ｃ.突发性粗略Ｄ.周期 性保守 中公解析：此题答案为D。阅读题干可知，第一空与“大约每2600万年发生一次”构成概括关系的正对应，“每”在此表示同一动作有规律地反复出现，由此可知，第一空只能

对应分析

1.对应分析 对应分析表(A correspondence table)是一个两维表(two-way table)，表中的单元包含行变量和列表量之间对应测度的一些信息。所谓的对应测度(The measure of correspondence)，可以表明行变量或列变量之间的近似程度(similarity)、密切关系(affinity)、复杂关系(confusion)、关联程度(association)或交互作用(interaction)。交叉列联表(a crosstabulation)是对应分析表中最普通的一种类型，该表中的单元格包含频数(计数)。 利用SPSS中的列联表分析也可以得到交叉列联表，但是交叉列联表并不总是能够清晰地刻画出行变量和列变量之间的本质关系。当我们所感兴趣的变量是名义变量(没有内在的次序或秩序)同时还包含很多类型时，这种问题尤其突出。一个有关职业和早餐谷类食品的交叉列联表，也许能够告诉我们观测单元频数和期望频数是否存在显著差异，但是它很难识别出从事何种职业的人们喜欢哪种类似的早餐食品，同时也很难对早餐口味进行归类。 利用多维空间图形，对应分析可以分析两个名义变量之间的关系。这种图形称为对应分析图，是利用计算出来的行变量和列变量得分而绘制的。变量中相似的类型在图形中比较接近，因此通过这种方法可以很容易看出某个变量的哪些类型和其它类型相似，也可以分析出行变量和列变量的哪些类型存在相关性。SPSS的对应分析方法还容许用辅助点(supplementary points)对根据活动点定义出的空间进行拟合。 如果没有办法根据类型的得分排序，或者这种排序与我们的直觉不相符，那么可以设定某些类型的得分相同，实际上就是对类型的次序设定限定条件。比如说，我们预期变量“吸烟行为”有四个类型：不吸烟、少量吸烟、适度吸烟和大量吸烟，每一类型都有对应于次序的得分，但是对应分析对这四个类型进行排序时，可以限定适度吸烟和大量吸烟的得分相同。 利用距离来进行对应分析依赖于我们所使用的正态化方法。对应分析可用来分析一个变量类型之间的差异，同时也可以分析变量(行变量和列变量)之间的差异。在默认的正态化方法下下，SPSS的对应分析主要用来研究行变量与列变量之间的差异(。 对应分析算法可以进行各种类型的分析。标准的对应分析以行变量和列变量为中心并且分析这两个变量之间的开方距离。但是也有其它的中心选项，利用欧式距离，并且以低维空间的矩阵作为代表。 正态化过程将惯量分布到行变量和列变量得分上，不管采用哪种类型的正态化方法，对应分析的某些输出结果，比如奇异值(the singular values)、每个维度的惯量(the inertia per dimension)和贡献度(contributions)并不发生变化。但是行变量得分、列变量得分和它们的方

各行业研究报告doc

各行业研究报告 篇一：行业研究报告范文 篇一：行业分析报告怎么写 定义 什么是行业报告？ 行业报告内容是商业信息、是竞争情报，具有很强的时效性，一般都是通过国家政府机构及专业市调组织的一些最新统计数据及调研数据，根据合作机构专业的研究模型和特定的分析方法，经过行业资深人士的分析和研究，做出的对当前行业、市场的研究分析和预测。行业报告有何价值？ 1、如果您现在在这个行业里经营和管理企业，平时工作的忙碌使你没有时间来对整个行业脉络进行一次系统的梳理，一份行业报告会让您对整个市场的脉络更为清晰，从而成为您做重大市场决策的有力依据。 2、如果您希望进入这个行业投资，阅读一份高质量的行业报告是您系统快速了解一个行业最快最好的方法，使得您的投资决策更为科学，避免投资失误造成的巨大损失。 行业报告主要内容？ 标准行业研究报告主要包括七个部分，分别是行业简介、行业现状、市场特征、企业特征、发展环境、竞争格局、发展趋势。(不同的报告侧重点有所不同，这需要看具体的报告目录。) 行业报告适用对象

报告广泛适用于政府的产业规划、金融保险机构、投资机构、咨询公司、行业协会、公司、企业信息中心和战略规划部门和个人研究等客户。 行业报告数据来源： 一份行业报告一般的数据渠道主要包括：国家统计局、国家海关总署、商务部、各行业协会、研究机构、市场一线采集. 用途 行业分析报告是项目实施主体为了实施某项经济活动需要委托专业研究机构编撰的重要文件，其主要体现在如下几个方面作用： 1. 用于向投资主管部门备案、行政审批的可行性研究报告根据《国务院关于投资体制改革的决定》国发（XX）20号的规定，我国对不使用政府投资的项目实行核准和备案两种批复方式，其中核准项目向政府部门提交项目申请报告，备案项目一般提交项目可行性研究报告。同时，根据《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》，对某些项目仍旧保留行政审批权，投资主体仍需向审批部门提交项目可行性研究报告。 2. 用于向金融机构贷款的可行性研究报告 我国的商业银行、国家开发银行和进出口银行等以及其他境内外的各类金融机构在接受项目建设贷款时，会对贷

对应分析数学模型解析

对应分析数学模型解析 1.对应分析模型的提出 在因子分析时常常会出现以下三个问题： 第一，因子分析分为R型和Q型，寻找变量的公因子就采用R型，寻找样品的公因子就采用Q型；R型是从变量的相关系数矩阵出发，Q型是从样品的相似矩阵出发。在因子分析中把R型和Q型互相割裂单独进行，有些问题只做R型分析，有些只做Q型分析，即使有些问题同时做了这两种分析，在解释时也无法将它们有机地联系起来。然而变量和样品是分不开的，这也就说明R型分析和Q 型分析是不可分割的。 第二，在实际生活中，我们往往取得样本数目要远远大于变量的数目，这就给Q型因子分析带来了计算上的困难。比如说，有150个样品，每个样品分析10个变量，如果做R型因子分析时只需计算10 10?阶的变量向关系数矩阵的特征值和特征向量，而Q型因子分析则要计算150 150?阶的样品相似矩阵的特征值和特征向量，这个计算量相当可观。 第三，在因子分析中我们为了能将量纲不同的变量进行比较，往往要对变量进行标准化处理，然而这种标准化只能对变量进行，对样品则无从谈标准化，所以标准化对变量和样品是非对等的，这也就给R型和Q型因子分析之间的联系带来障碍。 针对以上问题，我们综合了Q型和R型因子分析的优点，并将他们统一起来使得由R型的分析结果很容易得到Q型的分析结果，这就克服了Q型分析计算量大的问题，更重要的是可以把变量和样品的载荷反映在相同的公因轴上，这样把变量和样品连接起来便于解释和推断。 2. 基本思想：是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。首先编制两变量的交叉列联表，将交叉列联表中的每个数据单元看成两变量在相应类别上的对应点；然后，对应分析将变量及变量之间的联系同时反映在一张二维或三维的散点图；最后，通过观察对应分布图就能直接地把握变量之间的类别联系； 3. 它最大特点：是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解

对应分析

对应分析练习题 一．对应分析的思想方法及特点 （一）对应分析的基本思想及特点 对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。（二）对应分析方法的优缺点 1.定性变量划分的类别越多，这种方法的优越性越明显 2.揭示行变量类间与列变量类间的联系 3.将类别的联系直观地表现在图形中 4.不能用于相关关系的假设检验 5.维数有研究者自定 6.受极端值的影响 二．对应分析中的总惯量

总惯量不仅反映了行剖面集定义的各点与其重心加权距离的总和,同时与2 统计量仅相差一个常数,而统计量反映了列联表横联与纵联的相关关系,因此总惯量也反映了两个属性变量各状态之间的相关关系。对应分析就是在对总惯量信息损失最小的前提下，简化数据结构以反映两属性变量之间的相关关系。 三．对应分析具体案例 1.搜集5387位中学生眼睛颜色与头发颜色的调查数据，应用对应分析比较两变量的关系 2.对数据进行预处理，以频数变量进行加权：

分析-降维-对应分析 3.结果分析 （1）对应分析 反映的是眼睛颜色和头发颜色不同组合下的实际样本数

（2）对应分析摘要 维度=最小分类数（眼睛颜色数）-1，前两个维度就解释了99.6%的信息。（3）对应分析坐标值及贡献值

对应分析练习题

练习题 在研究读写汉字能力与数学的关系时，取得了美国232个亚裔学生的数学成绩和汉字读写能力的数据。关于汉字读写能力的变量有三个水平：“纯汉字”意味着可以完全自由使用纯汉字读写，“半汉字”意味着读写中只有部分汉字（比如日文），而“纯英文”意味着只能够读写英文而不会汉字。数学成绩有4个水平：A、B、C、F。这里只选取亚裔学生是为了消除文化差异所造成的影响。（数据见ChMath.sav） 研究目的：考察汉字具有的抽象图形符号的特性能否会促进儿童的空间和抽象思维能力。 两个变量不独立。

那么，两个变量各个类别之间存在什么关系呢？ 在对应分析中，可以找到行和列的若干有意义的代表，分别称为行记分（row score）和列记分（column score），它们互为对方的加权均值，而且它们之间有不同程度的相关性。 Inertia：惯量（也就是特征根），为每一维到其重心的加权距离的平方。它度量的是行列关系的强度。 Singular Value：奇异值，是惯量的平方根，反映的是行与列各水平在二维图中分量的相关程度，是对行与列进行因子分析产生的新的综合变量的典型相关系数。 Chi Square：列联表行列独立性的2 检验值。 Proportion of Inertia：惯量比例，是各维度（公因子）分别解释总惯量的比例及累积百分比，类似于因子分析中公因子解释能力的说明。

从该表可以看出，由于第一维的惯量比例占了总比例的93.9%，因此，其他维的重要性可以忽略（虽然画图时需要两维，但主要看第一维，即横坐标的大小）。 Mass：行与列的边缘概率（各类别的百分比）。 Score in Dimension：各维度的分值（二维图中的坐标）

多重对应分析方法

多重对应分析方法 多重对应分析在超过两个以上定类变量时有时候非常有效，当然首先我们要理解并思考，如果只有三个或有限的几个变量完全可以通过数据变换和交互表变量重组可以转换成两个定类变量，这时候就可以用简单对应分析了。 对应分析对数据的格式要求： ?对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。 ?常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。 ?背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。 ?两个变量间——简单对应分析。 ?多个变量间——多元对应分析。 现在，我们还是来看看如何操作多重对应分析并如何解读对应图； 我们假定有个汽车数据集，包括：

来源国（1-美国、2-欧洲、3-日本） 尺寸（1-大型、2-中型、3-小型） 类型（1-家庭、2-运动、3-工作） 拥有（1-自有、2-租赁） 性别（1-男、2-女） 收入来源（1-1份工资来源、2-2份工资来源） 婚姻状况（1-已婚、2-已婚有孩子、3-单身、4-单身有孩子）； 从数据集看，我们有7个定类变量，如果组合成简单的交叉表是困难的事情，此时采用多重对应分析是恰当的分析方法。

下面我还是采用SPSS18.0，现在叫PASW Statistics 18.0来操作！注意：不同版本在多重对应分析方法有一些不同，但大家基本上可以看出了，高版本只能是更好，但选择会复杂和不同！ 在进行多重对应分析之前，研究者应该能够记住各个变量大致有多少类别，个别变量如果变量取值太偏或异常值出现，都会影响对应分析的结果和对应图分析！

在SPSS分析菜单下选择降维（Data Redaction-数据消减）后选择最优尺度算法，该选项下，根据数据集和数据测量尺度不同有三种不同的高级定类分析算法，主 要包括：多重对应分析、分类（非线性）主成分分析、非线性典型相关分析；

鱼骨图分析法(又名因果图)

鱼骨图Cause & Effect/Fishbone Diagram 第1章概念与来源 鱼骨图又名特性因素图是由日本管理大师石川馨先生所发展出来的，故又名石川图。鱼骨图是一种发现问题“根本原因”的方法，它也可以称之为“因果图”。鱼骨图原本用于质量管理。 问题的特性总是受到一些因素的影响，我们通过头脑风暴找出这些因素，并将它们与特性值一起，按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚，并标出重要因素的图形就叫特性要因图。因其形状如鱼骨，所以又叫鱼骨图（以下称鱼骨图），它是一种透过现象看本质的分析方法，又叫因果分析图。同时，鱼骨图也用在生产中，来形象地表示生产车间的流程。下图为鱼骨图基本结构： 一般可转化为三种类型： A、整理问题型鱼骨图（各要素与特性值间不存在原因关系，而是结构构成关系,对问题进行结构化整理） B、原因型鱼骨图（鱼头在右，特性值通常以“为什么……”来写） C、对策型鱼骨图（鱼头在左，特性值通常以“如何提高/改善……”来写） 第2章应用场景 鱼骨图常用于查找问题的根因时使用，如对于现场客户的需求进行分析整理时可使用该工具分析用户的本质需求。 第3章使用步骤 制作鱼骨图分两个步骤：分析问题原因/结构、绘制鱼骨图。 分析问题原因/结构

A、针对问题点，选择层别方法（如人机料法环测量等）。 B、按头脑风暴分别对各层别类别找出所有可能原因（因素）。 C、将找出的各要素进行归类、整理，明确其从属关系。 D、分析选取重要因素。 E、检查各要素的描述方法，确保语法简明、意思明确。 分析要点： a、确定大要因（大骨）时，现场作业一般从“人机料法环”着手,管理类问题一般从“人事时地物”层别，应视具体情况决定； b、大要因必须用中性词描述（不说明好坏），中、小要因必须使用价值判断（如…不良）； c、脑力激荡时，应尽可能多而全地找出所有可能原因，而不仅限于自己能完全掌控或正在执行的内容。对人的原因，宜从行动而非思想态度面着手分析； d、中要因跟特性值、小要因跟中要因间有直接的原因-问题关系，小要因应分析至可以直接下对策； e、如果某种原因可同时归属于两种或两种以上因素，请以关联性最强者为准（必要时考虑三现主义：即现时到现场看现物，通过相对条件的比较，找出相关性最强的要因归类。） f、选取重要原因时，不要超过7项，且应标识在最未端原因； 绘制鱼骨图 鱼骨图做图过程一般由以下几步组成： 1．由问题的负责人召集与问题有关的人员组成一个工作组(work group)，该组成员必须对问题有一定深度的了解。 2．问题的负责人将拟找出原因的问题写在黑板或白纸右边的一个三角形的框内，并在其尾部引出一条水平直线，该线称为鱼脊。 3．工作组成员在鱼脊上画出与鱼脊成45°角的直线，并在其上标出引起问题的主要原因，这些成45°角的直线称为大骨。 4．对引起问题的原因进一步细化，画出中骨、小骨……，尽可能列出所有原因 5．对鱼骨图进行优化整理。 6．根据鱼骨图进行讨论。完整的鱼骨图如图2所示，由于鱼骨图不以数值来表示，并处理问题，而是通过整理问题与它的原因的层次来标明关系，因此，能很好的描述定性问题。鱼骨图的实施要求工作组负责人(即进行企业诊断的专家)有丰富的指导经验，整个过程负责人尽可能为工作组成员创造友好、平等、宽松的讨论环境，使每个成员的意见都能完全表达，同时保证鱼骨图正确做出，即防止工作组成员将原因、现象、对策互相混淆，并保证鱼骨图层次清晰。负责人不对问题发表任何看法，也不能对工作组成员进行任何诱导。 鱼骨图使用步骤 (1)查找要解决的问题； (2)把问题写在鱼骨的头上； (3)召集同事共同讨论问题出现的可能原因，尽可能多地找出问题； (4)把相同的问题分组，在鱼骨上标出； (5)根据不同问题征求大家的意见，总结出正确的原因；

对应分析

实验七对应分析 一、实验目的 1、了解对应分析的原理，巩固课堂所学的理论知识； 2、会用SPSS操作，完成对应分析。 二、实验要求 1.利用购买商品房的客户背景资料和房屋购买情况的数据(对应分析（买房）.sav),分析不同客户对互相购买的偏好. 2.某生产纯水的企业为其产品命名，决定对选定的备选名称方案进行品牌测试，采用问卷调查的方式对消费者进行名称联想调查，以便最终确定产品品牌名称。调查数据表如下 是通过对应分析说明选定的品牌在消费者的心目中是否达到了预期效果。 三、实验内容 问题1实验步骤： 1、打开数据集，点“分析”——“降维”——“对应分析”

2、将x5键入到行,点击“定义范围”，设置最小值为1，最大值为6，点击“更新”，再点击“继续 将x10键入到列，点击“定义范围”，设置最小值为1，最大值为11，点击“更新”，再点击“继续”

3、点击“模型”，看到解的维数默认为2，即公共因子数为2，距离度量中卡方是检验收入和户型之间是否相关，原假设为不相关（注：这里一般拒绝原假设，否则没有必要做对应分析） 4、点“继续”，点击“统计量”

5、点击“继续”，点击“绘制”，“双标图”必选，“行点”“列点”可选可不选 6、点击“确定”，得输出结果，以及对实验结果的分析：

从对应表中，我们可以看到，调查的对象有一共719个，而家庭年收入在10000~25000元的家庭购买房屋的有355人，在719个对象中，购买两室一厅、三室一厅、三室两厅的居多，这就可以给房屋工商提供初步的判断：两室一厅、三室一厅、三室两厅的销售市场要比其他的大，可以作多一些的投资。 我们可以了解到惯量就是特征值，奇异值是惯量的特征值，而通过摘要，我们可以看到第一个维度的方差贡献率为0.658，前两个维度的方差贡献率为0.804>0.80,信息量损失很小。

行业研究报告框架

行业研究报告框架标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

行业研究报告工作指引 一、工作指引说明： 本工作指引旨在通过解析行业研究报告的逻辑思路，构建完整且通用的行业研究报告框架，通过各子项目的研究，指导投资或研究工作小组采集信息，在完善的信息支持下，独立得出行业的投资价值分析，并给出投资建议，发掘投资机会，提示投资风险。 工作小组成员在使用本指引时，应详细阅读各子项目的指引内容，再按照指引所述，结合项目实际情况具体运用，由于本指引是一个通用且较为全面的框架，根据具体行业的情况，需要做出删减。 二、工作指引使用指南： 一、行业概况 定义：做什么提供什么服务 特点：行业特征是什么传统还是创新，技术推动还是需求拉动 概况：市场容量，集中度（市场格局），增长性，发展前景，主要壁垒，产业生命周期，投资热度及事件。 产业链构成：上下游的关系，主要还是细分行业依附度如何竞争行业是谁 二、行业发展的背景（外部推动因素）

：宏观经济环境：任何产业的观察分析都要置于宏观经济环境中来看，一是分析宏观经济发展的前景，二是分析行业与宏观经济发展的匹配性（抗风险能力）。 ：行业发展历史及现状：主要是为了分析产业生命周期，分析现状有利于了解竞争情况，确定发展前景。 ：国外行业情况：结合其发展历史及现状进行评估。国内由于经济发展水平滞后，除极个别有中国特色的行业外，行业的发展基本都可以参照国外的同行业发展轨迹。通过对国外行业的分析和公司数据检索可以十分清晰地预见未来行业发展的前景，成长性。最重要的是商业模式的创新和演变可以提供我们一个清楚的判断，指明行业发展方向，特别适用于技术创新型，服务类，TMT类。 ：政策环境：着重于二方面，一是国内相关部门出台的管理性政策法规、行业促进政策本身；二是国内行业管理政策法规和行业促进政策对行业的影响分析；另外某些特殊行业还可能要分析国外政策对行业的发展和影响。 主要是通过了解行业面对的宏观经济及政策环境、国内外产业发展情况，寻找外部环境与行业发展之间的内在联系，为行业发展的现状提供解释，寻找行业发展的趋势。 三、技术分析（外部推动因素） ：主要技术术语、简写和解释 ：国际技术走向、发展前景分析 ：国际技术领先的国家、公司的名称、简介、技术领先之处

SPSS处理对应分析

实验八：对应分析 一．实验目的 1） 掌握对应分析方法在SPSS 软件中的实现； 2） 熟悉对应分析的用途和操作方法； 二．实验要求 某生产纯水的企业为其产品命名，决定对选定的备选名称方案进行品牌测试，采用问卷调查的方式对消费者进行名称联想调查，以便最终确定产品品牌名称。调查数据表如下 雪糕纯水碳酸饮料果汁饮料保健饮料空调洗衣机 玉泉5050855109341120雪源4421106895292812期望2151364130214664波澜1483713637113365天山绿5088471251353913美纯20605374342208品牌名称 产品名称是通过对应分析说明选定的品牌在消费者的心目中是否达到了预期效果。 三．实验内容 1. 试验步骤： （1）数据录入。打开SPSS 数据编辑器，建立“对应分析.sav ”文件。在变量视窗中 录入3个变量，用A 表示“品牌”，用B 表示“产品”，用C 表示“频数”，对A 变量和B 变量输入对应的标签和值，C 变量输入对应的标签。然后在数据视图中将数据对应录入，其相关操作及变量视图的效果如下图一所示： 【图一】 （2）进行对应分析。 依次点击“数据→加权个案→描述”再将“频数”导入“频率变量”，如下图二所示： 【图二】 依次点击“分析-数据降维→点击对应分析→将pp （品牌名称）导入行→定义全距→最小值为1，最大值为6→将cpmc （产品名称）导入列→定义全距→最小值为1，最大值为7→点击更新→点击继续”，如下图三所示：

【图三】 依次点击“模型→选择距离度量中的卡方→继续”如下图四所示： 【图四】 依次点击“统计量→选择行轮廓表，列轮廓表，对应表，行点概览，列点概览→点击继续”，如下图五所示： 【图五】 依次点击“图→选择散点图中的行点，列点→选择线图中的已转换的行类别，已转换的列类别→继续”，如下图六所示： 【图六】 2.试验结果输出，如下表一： 【表一】 3.实验分析 1）“对应表”是产品名称与品牌名称的交叉列联表，表中的数据为相应的频数，有效边际是相应的合计数据。可以看到，在调查的4223名消费者中，大多数消费者以玉泉，雪源，美纯品牌命名，大多数消费者命名的产品是雪糕，纯水，保健饮料。尽管通过对应表发现消费者命名产品的倾向，但没有揭示出以哪种品牌命名哪种产品的规律； 2）“行简要表”是“对应表”的补充，是用对应表中相应位置的数据除以每一行的有效边际，如50/789=0.063 ，显示了各频数在各行方向上的百分比，较对应表更直观清晰。可以看到，消费者命名“雪糕，纯水，保健饮料”分别占总消费者的“14.1%，34.2%，13.7%”，命名“纯水”的比例最高，命名“碳酸饮料”的比例最低，仅为7.4%； 3）“列简要表”也是“对应表”的补充，是用“对应表”中相应位置的数据除以每一列的有效边际，如50/597=0.084 。显示了各频数在列向上的百分比，较对应表更直观清晰。可以看到，消费者以玉泉，雪源品牌命名的比例最高，占到18.6%，以天山绿品牌命名的比例最低，仅为11.8%；

中国美容行业分析研究报告

中国美容行业分析报告 一、产业基本概括： 国内美容行业从20世纪八十年代中期起步发展至今已经二十多个年头，这一时期以来，美容行业经历了从初级阶段的摸索性成长到中级阶段的思考性发展。市场规模从小到大，从业人员由少到多，生产企业和专业美容化妆品品牌已经一大批地涌现。中国美容产业实际上已经形成包括美容、美发、化妆品、美容器械、教育培训、专业媒体、专业会展和市场营销等八大领域的综合服务流通产业。 80年代初，我国化妆品消费是人均1元，90年代初上升到人均5元钱，到2000年底已达到人均25元，可以说我国的化妆品人均消费水平的上升是很快的。广东、上海和北京三个地区人均消费水平已达到80-100元，大大高于全国平均水平，而发达国家的化妆品人均消费为35-70美元。从中可以看出我国的化妆品的消费市场有很大的上升空间。 从化妆品的分类看，护肤类的占35%，护发类的占28%，美容类的占24%，香水类的占8%，护肤类仍是化妆品消费的主流。 我国化妆品的销售额1982年为2亿元，1985年为10亿元，1990年为40亿元，1995年为190亿元，2000年为335亿元，比前一年增长16.6%。前十五年化妆品的销售额平均以23.8%的速度递增，最高年份达到41%。2003年，我国化妆品行业全年销售额达到517 亿元左右，与前年相比，同比增长15％左右。到2007年，全国约有200万家各类美容美发机构，3200余家化妆品生产企业，其中2100家在广东省，600余家美容美发培训机构，形成了约2600亿元人民币的美容美发服务产值和约960亿元人民币的化妆品产值。行业年发展速度平均呈30%以上的增长态势，而上游企业的销售每年以50%以上的增长率迅猛发展。2008年，金融危机给全球美容业带来了冲击，导致大多数主要依赖欧美市场的化妆品公司销售业绩下滑，但中国美容市场却以23.8%的速度高歌猛进，实现工业总产值近3200亿元，行业利润以37.9%的速度增长，在各行业中保持了最高的增长率，市场容量逐年放大。 据《中国美容时尚报》社长张晓梅透露，2005年中国涉足美容消费的人数已达3亿，城镇人口平均每月消费达29.3元。中国行业咨询网的《2009－2012年中国美容市场预测与产业投资咨询研究报告》则指出，2007年美容服务业实现产值就达到3000亿元左右，行业从业人员超过1200万。行业年平均发展速度呈30％以上的增长态势，而上游企业的销售更是以每年50％的增长率迅猛发展。 目前，在一些现代化的大城市（如北京、上海、广州），人们在美容方面的的消费水平及消费意识正逐渐与国际先进国家接轨，并将这种消费意识及方式辐射到周边乃至全国各大中城市，因此美容业市场在中国正在逐步壮大，美容业的消费也日趋成熟，巨大的商机让每年投向美容业的资金额高达600亿元，据统计，目前国内美容业从业人员达到1100万，而每年美容行业总产值高达1600亿。 专家预测，在未来的五年，美容业作为服务业的一支最有竞争力的行业，留给投资者的市场空间每年将高达5000亿，然而从国外美容业发展的趋势来看，综合性俱乐部式美容场所是发展的必然趋势，因此，在国内投资这样的俱乐部无疑是目前进军美容业的绝佳途径。 二、美容行业现状分析以及行业问题的概述：

行业分析报告及研究思路

行业分析报告： 需求分析： 人口基数、人口构成、消费意识、支付能力以及发病趋势。 两个失衡点： 1、政府支出占医疗比例偏小 2、由于庞大的人口基数，人均医疗费用偏少 需求分析--海外需求： 研究外包、制造外包、临床外包、原料药采购、制剂采购 存在问题： ①缺乏创新，（生产许可审批过于宽松造成低水平重复性建设严重，供给出现结构性过剩，GMP认证加剧了过剩）； ②医改政策对医药流通和用药环节产生重大影响，使部分产品技术含量低，研发实力弱的企业产能过剩问题更加突出； ③医药商业结构性过剩表现为企业多小散乱，区域分割严重，照成市场集中度低，缺乏规模效应，物流配送效率低。 3、行业并购整合将加速 1995-2000：水平整合； 2000-2005：垂直整合； 2005年后：国际化，专业化，企业做大做强 （政府为主导的并购整合将主要出现在大型国有医药集团，偏重于资源整合） （民营企业和新介入医药领域的公司则主要采取市场化的模式，主要偏重于项目产品选择和作为财务投资人） 4、药品价值链 ①创新，意味着定价权和市场垄断，为企业赢得更多利润空间； ②中国市场存在失衡现象，创新缺失，不规范的竞争造成医药企业表面的高盈利。

5、药品分类管理 ①医保目录药品：甲类目录药品+乙类目录药品（医保目录定制；国家制定最高零售价；招标采购；国产药物为主） ②非目录药品：非医保报销范围 ③处方药：持医生处方购买；不能在大众广告宣传；在医药商业系统销售 ④非处方药：甲类、乙类无需处方购买 6、药品价格管制 政府定价药品，医保目录药品、管制生产垄断经营药品，民族药、部分中药饮片和亿元制剂 市场定价药品：非政府定价范围内药品，需进行价格备案 7、药品专利申请 随着国内医药行业的发展，如何防范专利纠纷和利用专利支持自身发展将会越来越重要，由于缺乏创新，前期95%以上的新药都是仿制，在全球化的浪潮中，医药企业也将勉励更多的专利困扰。学习、进步、挑战、创新是医药行业发展的必经之路。 8、细分行业基础分析：产业特征多元化

对应分析

对应分析法 一、简介 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，是近年新发展起来的一种多元相依变量统计分析技术，是一种多元统计分析技术，主要分析定性数据的方法，也是强有力的数据图示化技术。对应分析是一种数据分析技术，它能够帮助我们研究由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。交互表的信息以图形的方式展示。主要适用于有多个类别的定类变量，可以揭示同一个变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系，适用于两个或多个定类变量。 对应分析是由法国人Benzenci于1970年提出的，起初在法国和日本最为流行，然后引入到美国。对应分析法是在R型和Q型因子分析的基础上发展起来的一种多元统计分析方法，因此对应分析又称为R－Q型因子分析。在因子分析中，如果研究的对象是样品，则需采用Q型因子分析；如果研究的对象是变量，则需采用R型因子分析。但是，这两种分析方法往往是相互对立的，必须分别对样品和变量进行处理。因此，因子分析对于分析样品的属性和样品之间的内在联系，就比较困难，因为样品的属性是变值，而样品却是固定的。于是就产生了对应分析法。对应分析就克服了上述缺点，它综合了R型和Q型因子分析的优点，并将它们统一起来使得由R型的分析结果很容易得到Q型的分析结果，这就克服了Q 型分析计算量大的困难；更重要的是可以把变量和样品的载荷反映在相同的公因子轴上，这样就把变量和样品联系起来便于解释和推断。 对应分析数据的典型格式是列联表或交叉频数表。常表示不同背景的消费者对若干产品或产品的属性的选择频率。背景变量或属性变量可以并列使用或单独使用。两个变量间——简单对应分析；多个变量间——多元对应分析。 对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。它最大特点是能把众多的样品和众多的变量同时作到同一张图解上，将样品的大类及其属性在图上直观而又明了地表示出来，具有直观性。另外，它还省去了因子选择和因子轴旋转等复杂的数学运算及中间过程，可以从因子载荷图上对样品进行直观的分类，而且能够指示分类的主要参数（主因子）以及分类的依据，是一种直观、简单、方便的多元统计方法。 对应分析法整个处理过程由两部分组成：表格和关联图。对应分析法中的表格是一个二维的表格，由行和列组成。每一行代表事物的一个属性，依次排开。列则代表不同的事物本身，它由样本集合构成，排列顺序并没有特别的要求。在关联图上，各个样本都浓缩为一个点集合，而样本的属性变量在图上同样也是以点集合的形式显示出来。