在学习日光温室性能调查方法时，你认为哪些步骤和方法对于获取准确和可靠的数据至关重

电脑 2024-01-29

收集数据的方法有哪些？

收集数据是研究、分析和决策过程中的关键步骤。有多种方法可以用于数据收集，具体方法的选择取决于研究目的、可用资源和研究设计。以下是一些常见的数据收集方法：

1、调查问卷

这是一种常见的数据收集方法，通过向受访者提出一系列问题来获取信息。问卷可以以纸质形式、在线形式或面对面形式进行。

（1）问卷调查的优势：

高效和经济：问卷调查可以用于大规模数据收集，相对成本较低，且节省时间。

匿名性：被调查者通常可以匿名回答问题，这有助于获得真实、坦诚的回答，尤其是在涉及敏感主题时。

标准化：问卷可以提供标准化的问题和回答选项，使数据易于分析和比较。

广泛适用：问卷调查可用于各种主题和领域，包括社会科学研究、市场调查、医学研究等。

多样性：可以包括各种类型的问题，从选择题到开放性问题，以便深入了解被调查者的观点。

（2）问卷调查的劣势：

非回应偏差：有时被调查者不愿意或无法回答问题，这可能导致非回应偏差，使样本不够全面。

样本偏差：如果样本不是随机抽样，可能会导致样本偏差，使结果不够代表性。

问题误导：不正确的问题或误导性问题可能导致不准确的回答。

限制深入理解：问卷调查通常用于收集定量数据，不太适用于深入理解和解释现象。

（3）适用场景：

市场研究：问卷调查可用于了解客户需求、市场趋势、竞争情况等。

社会科学研究：用于调查社会问题、公众观点、政治态度等。

医学研究：用于收集病人的医疗历史、病症数据等。

教育研究：用于评估学生满意度、教学效果等。

（4）注意事项：

问卷设计：设计问题要清晰、明了，避免歧义，应经过预测试和修订。

样本选择：确保样本是代表性的，采用随机抽样或者划分样本以减小样本偏差。

保护隐私：在涉及敏感信息时，保证被调查者的匿名性和隐私。

分析方法：选择适当的统计和分析方法，以解释数据和得出结论。

反馈结果：在完成调查后，及时向被调查者提供结果反馈，以增强参与度和透明度。

问卷调查是一种强大的数据收集工具，但它需要仔细计划和执行，以确保数据的准确性和可靠性。适当的方法和注意事项可以帮助最大程度地利用其优势，减小劣势的影响。

2、访谈

访谈是一种交流式的数据收集方法，研究人员与受访者进行对话，以获取深入的信息。访谈可以是结构化的（预先设计问题）或非结构化的（开放性对话）。

（1）访谈的优势：

深度理解：访谈允许研究者与被访者进行深入的互动，以获得详细的信息、见解和观点。

灵活性：访谈是一种灵活的方法，可以根据被访者的回应来调整问题，深入探讨感兴趣的话题。

适用多样性：访谈可用于研究各种主题，包括社会科学、人文学科、心理学、医学等领域。

建立信任：建立信任关系可以鼓励被访者更加坦诚和开放地分享信息，特别是在敏感话题上。

深入挖掘：访谈有助于挖掘被访者的经历、观点和情感，以更全面地理解复杂问题。

（2）访谈的劣势：

主观性：访谈结果可能受到研究者的主观解释和观点的影响。

资源消耗：访谈需要更多的时间、人力和资金资源，特别是在大规模研究中。

样本有限：访谈通常涉及的被访者数量有限，可能无法代表整个群体或人口。

采访偏见：采访者的偏见和态度可能会影响访谈结果。

（3）适用场景：

深度研究：访谈适用于深入理解复杂的社会、文化、心理或个体问题。

探索性研究：用于发现新的观点、理论或问题。

情感和经验研究：用于探讨被访者的情感、经历和观点。

政策和社会研究：用于获取政策影响、社会问题和公众意见的信息.

（4）注意事项：

采访设计：仔细设计采访问题，确保问题清晰、开放，以鼓励被访者提供详细信息。

建立信任：建立信任关系对于访谈的成功至关重要。采访者需要表现出尊重和理解，以让被访者感到舒适。

记录和分析：确保记录和分析采访数据时保持严密和一致，以避免主观偏见和失真。

保护隐私：尊重被访者的隐私，尤其是在涉及敏感话题时，可以使用匿名或伪名。

样本选择：选择样本要具有代表性，以确保研究结果的一般性。

反思方法：研究者应当反思采访方法、问题和分析方法，以提高研究质量。

访谈是一种强大的研究工具，可以深入探讨复杂的问题，但它需要仔细的计划和执行，以确保数据的准确性和可靠性。适当的方法和注意事项可以帮助最大程度地利用其优势，减小劣势的影响。

3、观察

观察涉及到观察和记录事件、行为或情境。观察可以是直接的（观察现场）或间接的（观察录像或文件）。

（1）观察法的优势：

客观性：观察法通常产生客观数据，因为它不依赖于受访者的自我报告，而是直接记录事件或行为。

自然环境：观察法可在自然环境中进行，从而提供更真实、生动的数据，不受实验室环境的干扰。

深度理解：通过长期观察，可以获得深入理解事件或行为的模式、趋势和背后的原因。

新发现：观察法适用于发现新的观点、问题和现象，特别是在探索性研究中。

（2）观察法的劣势：

主观性：观察者的主观偏见和解释可能会影响数据的收集和分析。

样本有限：观察法通常只适用于少数观察对象，可能不具有代表性。

时间消耗：长期观察需要更多时间和资源，特别是在采集大规模数据时。

倦怠和习惯性行为：在长期观察中，观察对象可能会受到观察者的存在而改变行为，或者表现出习惯性的行为。

（3）适用场景：

行为研究：观察法适用于研究人类或动物行为，例如儿童的学习行为、动物的社交行为等。

自然环境：用于研究事件、现象或行为在自然环境中的发生，如野生动物的生态行为。

人类观察：用于社会科学研究，例如研究消费者在商店中的购物行为或观察家庭互动。

工程和人机交互：用于评估产品、系统或界面的可用性和效率。

（4）注意事项：

标准化观察：制定标准化的观察协议，以确保不同观察者之间的一致性。

减小主观性：培训观察者，以减小主观偏见，或使用多个观察者进行独立观察。

保护隐私：在观察人类行为时，尊重被观察者的隐私权，避免侵犯个人隐私。

记录和分析：确保记录和分析观察数据的一致性，以减小主观性和偏见的影响。

深入理解：观察法通常需要深入理解研究主题和现象，以有效地采集和解释数据。

观察法是一种强大的研究工具，可以提供深刻的理解和客观数据，但需要小心处理主观性和确保方法的一致性。它在深度理解事件和行为方面非常有价值，特别是在需要捕捉自然环境中的数据时。

4、实验

实验是一种控制变量的数据收集方法，研究人员在实验室或现场条件下操纵一个或多个因素，以观察其影响。

（1）实验法的优势：

因果推断：实验法允许研究者确定原因和效果之间的因果关系，因为它可以操作和控制独立变量。

控制变量：实验法允许研究者控制实验中的各种变量，以减少外部因素对结果的干扰。

重复性：实验可以重复进行，以验证和复制研究结果，从而增加研究的可靠性。

精确测量：实验法通常提供精确的测量，因为它可以使用标准化的方法和工具。

理论测试：实验可以用来测试理论和假设，以验证或推翻科学理论。

（2）实验法的劣势：

人工环境：实验通常在受控的人工环境中进行，可能不反映现实生活中的情况。

外部效度：实验结果可能在实验环境中有效，但不一定可以外推到其他环境中。

伦理问题：某些实验可能涉及伦理问题，如伪装、欺骗或可能对参与者造成不适。

时间和资源消耗：实验需要花费较多的时间和资源，特别是在大规模实验中。

（3）适用场景：

因果关系研究：实验适用于探讨原因和效果之间的因果关系，例如药物试验。

控制变量：用于需要控制干扰因素的研究，如心理学实验或材料科学研究。

实验室研究：适用于在受控实验室环境中进行的研究，如物理实验或心理学实验。

理论验证：用于验证或测试理论、假设或模型的有效性。

（4）注意事项：

伦理审查：确保实验符合伦理标准，保护参与者的权益，尤其是在涉及伦理问题的实验中。

随机分组：使用随机分组以确保样本的随机性，以减小样本偏差。

控制外部因素：尽量控制实验中的外部因素，以确保实验结果的有效性。

结果解释：小心解释实验结果，以避免过度解释或未充分解释。

可重复性：确保实验方法和结果可供他人验证和重复。

实验法是一种非常有力的研究工具，特别适用于因果关系研究和控制变量的研究场景。然而，它需要小心的设计和伦理考虑，以确保研究的可靠性和有效性。

5、文献研究

文献研究涉及收集和分析已经存在的文献、研究报告和其他文本材料，以获取信息和见解。

（1）文献研究的优势

资源丰富：文献研究可以提供丰富的信息来源，包括已有研究、报告、书籍、期刊文章、统计数据等。

时间效益：相对于进行新的实验或采集新的数据，文献研究通常需要更少的时间和资源。

广度和深度：文献研究允许研究者涵盖广泛的主题，并深入了解已有研究的细节和发现。

理论建构：文献研究可以用于建构、拓展或验证理论，以支持研究问题。

（2）文献研究的劣势

信息质量不一：文献的质量和可信度各异，有些文献可能不准确或过时。

有限控制：研究者无法直接控制文献中的研究方法、数据收集过程或变量，因此存在风险，可能无法满足研究需求。

局限性：文献研究受到已有文献的局限，可能无法回答某些具体问题。

（3）适用场景：

背景调查：文献研究可用于了解特定主题、领域或问题的背景和历史。

理论研究：用于建构、拓展或验证理论和概念，支持研究的理论基础。

政策评估：用于评估政策、法规和倡议的效果，以便未来政策制定。

综述文章：文献研究是编写综述文章或综合报告的关键方法。

(4)注意事项：

多元信息源：尽可能使用多种信息源，包括学术数据库、图书、期刊文章和政府报告，以获得全面的信息。

筛选信息：筛选文献，确保选取与研究问题相关、质量可信的文献。

合理引用：引用所使用的文献，以确保学术诚信和正确的引文风格。

注意文献年代：确保使用最新的文献，特别是在快速发展的领域。

定期更新：不断更新文献综述，以反映最新研究和信息。

文献研究是一种有用的研究方法，特别适用于了解背景、构建理论、评估政策和编写综述文章。然而，它需要小心选择文献、筛选信息和引用文献，以确保研究的质量和可信度。

6、实地调查

实地调查涉及到前往实际研究场地，进行现场调查和数据收集，例如生态学研究或地理调查。

（1）实地调查的优势：

真实性：实地调查提供真实世界的数据，反映了实际情况，而不是受到实验室或模拟环境的影响。

深度理解：通过亲自前往现场观察，研究者可以获得深入的理解、详细的信息和上下文。

多元数据源：实地调查通常结合多种数据收集方法，如观察、采访、问卷调查等，以获得全面的数据。

问题解决：实地调查可用于解决现场出现的问题，如环境调查、社会问题研究等。

生态有效性：适用于生态学研究和自然环境中的数据收集，如生物多样性研究或地质调查。

（2）实地调查的劣势：

资源需求：实地调查可能需要大量资源，包括时间、人力、资金和装备。

时间消耗：实地调查通常需要更多的时间，因为它涉及到前往现场和数据采集的时间。

困难和风险：某些实地调查可能在困难或危险的环境中进行，可能对研究者的安全构成风险。

样本局限性：实地调查通常涉及有限的样本，可能无法代表整体群体。

（3）适用场景：

生态研究：适用于研究野生动物、植物和生态系统，以监测生态变化。

社会研究：用于研究社会问题、文化现象、社区发展等，需要深入理解的问题。

地质和地理研究：适用于地质调查、地理数据收集、土地利用研究等。

环境评估：用于评估环境影响、污染和自然资源管理。

（4）注意事项：

安全优先：在进行风险较高的实地调查时，确保研究者的安全是首要考虑。

计划和准备：精心计划和准备实地调查，包括所需的装备、资源和许可证。

采样方法：选择适当的采样方法，以确保样本的代表性。

伦理问题：在进行社会研究时，尊重被调查者的权益和隐私，遵守伦理规范。

数据记录：确保准确记录和保存数据，以防止数据丢失或损坏。

实地调查是一种非常有价值的数据收集方法，适用于需要深入了解现实世界情况的研究。然而，它需要谨慎的计划、资源和安全措施，以确保研究的成功和有效性。

7、传感器数据

使用传感器设备（如温度计、GPS、心率监测仪等）来自动收集数据，通常用于环境监测、健康研究和工程应用。

（1）传感器数据收集的优势：

实时数据：传感器可以提供实时数据，使研究者能够及时了解和响应事件或现象。

准确性：传感器提供的数据通常具有较高的准确性，因为它们不受主观干扰。

自动化：传感器数据采集可以自动进行，减少了人工数据收集的劳动成本。

大规模数据：传感器可以同时采集大规模数据，适用于大型实验或监测项目。

多种数据类型：传感器可以采集多种类型的数据，包括声音、图像、位置、运动等。

（2）传感器数据收集的劣势：

设备成本：传感器设备通常需要高成本，包括设备购置、维护和校准。

数据处理：大规模传感器数据需要高效的数据处理和存储设备，以处理和存储庞大的数据量。

隐私问题：一些传感器数据涉及隐私问题，如位置数据，需要妥善处理以保护个人隐私。

数据误差：传感器可能受到环境条件、噪声或设备故障的影响，可能导致数据误差。

（3）适用场景：

环境监测：传感器可用于监测空气质量、水质、气象条件、噪音水平等环境参数。

健康监测：用于监测个体健康，如心率、血压、体温等生理参数。

智能城市：用于城市基础设施管理、交通监控、能源效率和安全。

工业自动化：在工厂和制造领域中用于监测生产过程、设备状态和质量控制。

运动和运动科学：用于监测运动员的运动、姿势、速度和其他生理参数。

（4）注意事项：

设备选择：选择适当的传感器设备，以满足研究需求和环境条件。

数据安全：确保传感器数据的安全性，特别是涉及隐私的数据。

数据处理：实施有效的数据处理和分析方法，以提取有用信息。

设备维护：定期校准和维护传感器设备，以确保数据的准确性和可靠性。

伦理问题：在处理涉及人类参与者的传感器数据时，遵循伦理规范，尊重隐私权。

传感器数据收集是一种强大的方法，适用于多种应用领域，可以提供实时和准确的数据。然而，需要关注成本、数据处理和隐私问题，以确保成功的数据采集和研究。

8、分析和模拟

通过分析和模拟数据来收集信息通常意味着使用现有的数据或创建模型来模拟某个过程或情境，以获得洞见或结果。

（1）通过分析和模拟数据收集的优势：

成本效益：相对于采集新数据的方法，分析和模拟通常成本较低，因为它利用已有数据或虚拟模型。

时间效益：这种方法通常能够更快地获得结果，因为它不需要等待实际数据的收集。

复杂性处理：分析和模拟可以用于处理大规模、复杂性高的数据，包括大量变量和多层次模型。

控制性：研究者可以更好地控制实验条件，修改模型参数或输入数据以测试不同情景。

风险降低：在某些情况下，这种方法可以减少对参与者或研究对象的风险，因为不涉及实际干预。

（2）通过分析和模拟数据收集的劣势：

模型准确性：分析和模拟结果的准确性受模型的质量、输入数据的质量和模型假设的限制。

缺乏实际性：模拟结果可能不完全反映真实世界情况，因为它们基于模型和假设。

数据限制：分析和模拟依赖于可用的数据，可能受到数据不完整或不准确的限制。

专业知识需求：创建和解释模型通常需要专业知识和技能，因此可能不适用于所有研究者。

假设检验：必须明确模型中的假设，并确定它们是否与研究目标一致。

（3）适用场景：

气候模拟：用于模拟气候变化、天气模式和环境模型，以进行预测和政策评估。

金融建模：用于分析金融市场、风险管理和投资策略。

工程设计：用于创建和测试产品、建筑物和系统的虚拟原型。

医学研究：用于生物模型、药物测试和疾病建模。

社会科学：用于建立和测试社会科学理论、政策模型和人类行为模型。

（4）注意事项：

数据源：确保使用的输入数据质量良好，最好是来自可信赖的来源。

模型选择：选择合适的模型类型，确保它们与研究问题一致。

验证和验证：对模型进行验证和验证，以确保其准确性和有效性。

假设检验：明确和检验所有模型中的假设，以确保它们符合研究目标。

解释结果：对分析和模拟的结果进行解释和解读，以了解它们的现实意义。

通过分析和模拟数据收集是一种有用的方法，适用于多种研究场景，特别是在需要对复杂系统或大规模数据进行深入分析和建模时。然而，模型的准确性、数据质量和假设的清晰性是需要特别关注的因素。

9、焦点小组讨论

焦点小组是一种集体讨论方法，研究人员组织小组会议，邀请参与者共同讨论特定话题，以获取观点和见解。

（1）焦点小组讨论的优势：

深入理解：焦点小组允许研究者获得深入理解参与者的看法、态度和观点。

互动和交流：参与者可以在讨论中相互交流和互动，产生丰富的讨论内容。

多元观点：焦点小组通常由不同背景和观点的人组成，可以获得多元的观点。

快速数据收集：相对于一对一访谈，焦点小组通常可以更快地收集数据，因为多个参与者同时讨论同一话题。

集体观点：研究者可以捕捉到集体观点，而不仅仅是个体的看法。

（2）焦点小组讨论的劣势：

群体压力：有些参与者可能因群体压力而不愿意表达自己的真实看法，导致内容受到限制。

分析复杂性：分析焦点小组数据可能更为复杂，因为需要处理多个人的观点和互动。

样本局限性：焦点小组的样本通常较小，不一定代表整体人群的观点。

主持技巧：主持焦点小组讨论需要特殊技巧，以促进参与和管理讨论。

依赖于参与者：研究的质量和结果依赖于参与者的贡献，如果参与者不积极，数据可能受到影响。

（3）适用场景：

市场研究：用于了解客户需求、产品反馈和市场趋势。

产品开发：用于收集用户反馈，改进产品设计和功能。

社会科学研究：用于研究社会问题、文化现象和政策影响。

教育研究：用于了解教育问题、学生反馈和教学效果。

政策制定：用于收集政策建议、公众意见和利益相关者观点。

（4）注意事项：

样本选择：选择代表性的参与者，以确保讨论的多样性和代表性。

主持技巧：训练有素的主持人是关键，他们应该能够引导讨论、保持中立和促进参与。

保密性：强调参与者的回答将保密，以促进坦诚的讨论。

数据记录：记录讨论内容，以便后续分析。

分析方法：选择适当的分析方法，以从讨论中提取有用的信息和洞见。

焦点小组讨论是一种有价值的数据收集方法，特别适用于深入了解群体观点、观点和态度。然而，它需要适当的计划、主持技巧和分析方法，以确保研究的质量和有效性。

不同的研究问题和目标可能需要不同的数据收集方法。选择适当的方法需要考虑数据的可靠性、有效性、可行性和道德问题。此外，研究人员还需要设计适当的数据收集工具和流程，以确保数据质量和可用性。

常用的数据分析方法有哪些？

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

二、对比分析

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。

三、A/Btest

A/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。A/Btest的流程如下：

（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了

（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。

（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。
流程图如下：

四、象限分析

通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常与产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。比如，下图是一个广告点击的四象限分布，X轴从左到右表示从低到高，Y轴从下到上表示从低到高。

高点击率高转化的广告，说明人群相对精准，是一个高效率的广告。高点击率低转化的广告，说明点击进来的人大多被广告吸引了，转化低说明广告内容针对的人群和产品实际受众有些不符。高转化低点击的广告，说明广告内容针对的人群和产品实际受众符合程度较高，但需要优化广告内容，吸引更多人点击。低点击率低转化的广告，可以放弃了。还有经典的RFM模型，把客户按最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额 (Monetary)三个维度分成八个象限。

象限法的优势：
（1）找到问题的共性原因

通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因。例如上面广告的案例中，第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略，第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道；

（2）建立分组优化策略
针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略，例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型。给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等。给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归。

五、帕累托分析

帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析中，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果需要围绕这20%的数据进行挖掘。往往在使用二八法则的时候和排名有关系，排在前20%的才算是有效数据。二八法是抓重点分析，适用于任何行业。找到重点，发现其特征，然后可以思考如何让其余的80%向这20%转化，提高效果。

一般地，会用在产品分类上，去测量并构建ABC模型。比如某零售企业有500个SKU以及这些SKU对应的销售额，那么哪些SKU是重要的呢，这就是在业务运营中分清主次的问题。

常见的做法是将产品SKU作为维度，并将对应的销售额作为基础度量指标，将这些销售额指标从大到小排列，并计算截止当前产品SKU的销售额累计合计占总销售额的百分比。

百分比在 70%（含）以内，划分为 A 类。百分比在 70~90%（含）以内，划分为 B 类。百分比在 90~100%（含）以内，划分为 C 类。以上百分比也可以根据自己的实际情况调整。

ABC分析模型，不光可以用来划分产品和销售额，还可以划分客户及客户交易额等。比如给企业贡献80%利润的客户是哪些，占比多少。假设有20%，那么在资源有限的情况下，就知道要重点维护这20%类客户。

六、漏斗分析

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

上图是经典的营销漏斗，形象展示了从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节。相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的。

整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。比如分析电商的转化，我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户，专门绘制他们的转化模型，缩短路径提升用户体验。

还有经典的黑客增长模型，AARRR模型，指Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral，即用户获取、用户激活、用户留存、用户收益以及用户传播。这是产品运营中比较常见的一个模型，结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置，来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。

从下面这幅AARRR模型图中，能够比较明显的看出来整个用户的生命周期是呈现逐渐递减趋势的。通过拆解和量化整个用户生命周期各环节，可以进行数据的横向和纵向对比，从而发现对应的问题，最终进行不断的优化迭代。

七、路径分析

用户路径分析追踪用户从某个开始事件直到结束事件的行为路径，即对用户流向进行监测，可以用来衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，其最终目的是达成业务目标，引导用户更高效地完成产品的最优路径，最终促使用户付费。如何进行用户行为路径分析？

（1）计算用户使用网站或APP时的每个第一步，然后依次计算每一步的流向和转化，通过数据，真实地再现用户从打开APP到离开的整个过程。
（2）查看用户在使用产品时的路径分布情况。例如：在访问了某个电商产品首页的用户后，有多大比例的用户进行了搜索，有多大比例的用户访问了分类页，有多大比例的用户直接访问的商品详情页。
（3）进行路径优化分析。例如：哪条路径是用户最多访问的；走到哪一步时，用户最容易流失。
（4）通过路径识别用户行为特征。例如：分析用户是用完即走的目标导向型，还是无目的浏览型。
（5）对用户进行细分。通常按照APP的使用目的来对用户进行分类。如汽车APP的用户可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行不同访问任务的路径分析，比如意向型的用户，他进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，依据访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。

以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
用户行为路径图示例：

八、留存分析

用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：
第一种日留存，日留存又可以细分为以下几种：
（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数
（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（3）第7日留存率：（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（4）第14日留存率：（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
（5）第30日留存率：（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数

第二种周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。

第三种月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。留存率是针对新用户的，其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率。正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。下面以月留存为例生成的月用户留存曲线：

九、聚类分析

聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，我们利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分类问题、网页的点击行为关联性问题以及用户分类问题等等。其中，用户分类是最常见的情况。

常见的聚类方法有不少，比如K均值（K-Means），谱聚类（Spectral Clustering），层次聚类（Hierarchical Clustering）。以最为常见的K-means为例，如下图：

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

市场调查的步骤和方法是什么？

1．市场调查的步骤

市场调查的步骤没有固定的模式，要根据调查的内容、时间来确定。一般说来，市场调查分为三个阶段，即准备阶段、调查阶段和资料处理阶段。

（1）准备阶段

这一阶段的任务，主要是制订调查计划和进行试验调查。调查计划要按照调查的要求制订，计划作出后要进行试验调查。

进行试验调查是为了验证调查计划、调查表格制订得是否正确，以免盲目进行正式调查，走了弯路。进行试验调查，一般以收集第二手资料为主，同时通过与人员交谈收集一些第一手资料。试验调查要严格按照规定的要求进行，以保证试验结果的准确性。

（2）调查阶段

这一阶段应一边收集整理第二手资料，一边开展第一手资料的调查收集工作。在调查工作中，如发现计划不周，应及时加以修正或补充。

（3）资料处理阶段

资料处理是调查的最后阶段，也是重要的环节之一。因为如果没有这一阶段，调查就没有结果，调查中的一切耗费也就没有收获。

资料处理阶段有两项工作，一是整理分析研究资料，二是提出调查报告。

整理资料、分析研究是资料处理工作的第一步。将调查收集的资料进行分类、整理、制表、统计，然后通过去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的分析研究过程，既要剔除调查资料中可查出的错误部分，又要找出资料间的内在联系，从而得出合乎客观事物发展规律的结论。

在分析整理资料时，要估计可能的误差。调查中的误差主要来自三个方面，一是因抽样调查中选取样本没有代表性引起的；二是因调查者的技术不高造成的，例如调查表设计不当，调查者在整理数据时对不完整的答案作出不符合实际的主观推断等；三是由被调查者疏忽、遗漏、拒绝回答而造成的。

在整理资料的基础上要提出调查报告。调查报告有专题报告和综合报告两种形式，具体采取哪种形式由调查的目的和要求来决定。在调查报告中要回答调查计划中所提出的问题，并尽可能用准确的调查数字来说明：文字应简明扼要，重点突出；分析问题力求客观，避免主观武断和片面性：要提出解决问题的具体意见，避免不着边际、模棱两可的空谈。

调查报告的结构大致包括以下几个方面：调查的目的和范围，使用的方法，调查的结果，提出的建议和必要的附件。

2．市场调查的方法

市场调查的方法很多，从取得资料的方法来看，可分为三大类：询问法、观察法和实验法。

（1）询问法

询问法是一种最直接的调查方法，是了解被调查者的购买动机、意向和行为时常用的方法，其特点是被调查者知道自己正在被调查。根据调查人员与被调查者的接触方式不同，询问法又可分为以下几种：

①面谈调查法。面谈指调查者与被调查者直接交谈。面谈调查法有多种分类，例如，从人数上分为个人面谈和小组面谈，从时间上分为一次面谈与多次面谈等。面谈调查的好处很多，一是当面听取被调查者的意见，印象深刻，也比较详细；二是被调查者对问题理解不够透彻时，可以当面解释，回答的内容不够明确时，可以当场要求补充，因而获得的资料比较准确；三是可以采取灵活的方式，根据被调查者的态度，有简有繁地进行，并可使被调查者相互启发，取得一些可以回忆或较机密的资料。面谈调查也存在一些缺点，主要表现在：第一，对调查人员的要求较高，要求其具有较高的文化水平、技术水平和良好的工作态度，而这么多称职的人员很难找到；第二，有很多被调查者因外出或工作关系不能接受调查；第三，会出现因工作人员在谈话记录上的失误而使资料不准确的情况。

②邮寄调查法。是将设计好的调查表格，通过邮寄送到被调查者手中，由被调查者填好后寄回。这种方法的优点是调查成本较低，节约人力和时间，同时被调查人员有足够的时间考虑问题，回答问题相对比较慎重。缺点是回收率低，影响调查的代表性，并且花费的时间较长。因此，采用这种方法时必须给被调查者一定的物质利益，以补偿被调查者邮寄费用的支出。

③电话调查法。由调查人员按照规定的样本范围，用电话询问被调查者的意见。这种方法的优点是成本比面谈低，调查速度快，并可克服被调查者不便接待或不愿接待的困难，对不明确的问题可以作适当解释，比邮寄调查灵活。缺点是交谈比较简单，容易引起偏见，且并非可以轻易获得全部的电话号码，因而调查范围受到限制。

④问卷留置调查法。由调查人员将调查表当面送交被调查人，说明调查要求，留给被调查者自己填写，然后由调查人员按照规定的时间收回。

⑤日记调查法。由被调查人把需要调查的内容采用日记的形式连续记录下来，然后定期寄给调查者。这是一种固定样本连续调查的方法，需要与被调查者建立固定的联系，并给被调查者一定的报酬。记录的日记主要包括购买日记、消费日记和广告日记三种内容。购买日记中记录的是消费者的购买方式、购买时间、购买地点、购买数量、购买品种等；消费日记记录每一时期的平均消费数量和总消费数量；广告日记提供收看电视、收听广播或阅读其他宣传资料的情况。日记调查的优点是容易得到连续性资料，调查的结果也比较可靠。缺点是成本较高，花费时间较长，被调查者会感到厌烦而采取敷衍的态度，使资料失真。

（2）观察法

观察法的主要特点是调查者到现场观察对方的行动，而对方并不感到自己正在被调查，因而有一定的客观性，所得到的结果准确性较高。这种方法的缺点是调查的面较为狭窄，花费的时间较长。常用的观察法主要有以下两种：

①直接观察法。又叫做顾客动作观察法，通常用于调查消费者的购买行为。消费品的包装、商标和橱窗陈列对用户的吸引力等。通过对顾客动作的观察。决定自己的营销决策。例如，可以通过顾客提出的订货单或询问所需要的品种、牌号、色泽、包装等要求，来研究商店的备货；从观察不同类型的顾客对不同商品的购买情况和橱窗布置的吸引力，决定广告的内容；从观察街道行人的穿着和携带商品的情况，来研究产品的设计，等等。

对消费者行为的直接观察包括销售现场观察、使用现场观察和供应现场观察三个方面。销售现场主要观察顾客购买商品、携带商品的状况等，以此来确定本企业产品的式样、色彩和包装装潢；使用现场主要观察用户对本企业产品或竞争对手产品的使用状况及意见和要求，以此确定本企业产品的质量和要求；供应现场主要观察竞争对手购买生产资料的状况，以判断竞争对手的产品发展方向，并确定本企业的营销战略和策略。

②行为记录法。即采用各种仪器或人工来记录消费者行为的方法。一般用于调查消费者的流量、消费者的行为变化、广告的效率等。例如，某街道或某商店在一定时间内经过的行人或用户有多少，什么时候最多，什么时候最少，以此确定商店的营业时间和进货量；又如，记录广播电台或电视台在什么时候听众或观众最多，以此确定如何安排广告节目；再如在两种以上广告媒体（如报纸、杂志、图书等）上刊登广告，广告中附有回条，凭回条到公司购买商品享受九折优待，公司根据回条各占的比例，即可知道哪一种广告媒体能更好地把商品信息传递给消费者。

（3）实验法

这是一种通过小规模的“实验”而获得有价值的数据和资料的方法。实验法来源于自然科学的实验求证，把它推广应用到市场调查中，就成为市场调查实验。

实验法现已成为市场调查中用途很广的方法。凡是某种商品改变品种、质量、包装、设计、价格、商标、广告等时，都可运用这种方法做小规模的试验性销售，来了解顾客的反应，决定本企业的营销策略。这种方法可同时使正常生产、正常销售与市场调查结合进行，取得良好的效果。

实验法在营销活动中有多种功能，但最重要的是试销。试销的具体形式有多种，例如新产品试销专柜、试销门市部、展销会等。在试销过程中既可以预测某种新产品的市场潜量，也可以比较哪一个市场的销路大，哪一种式样、色彩、包装的销路好，等等。

研究性学习的方法和手段有哪些?

研究性学习的研究方法各类研究方法： 1．经验性方法（1）观察法从观察进行的方式来看，可以分为直接观察和间接观察（又称肉眼观察和仪器观察）。所谓直接观察，是指凭借人们的感官直接对研究对象进行描述。随着观察工具的发展，仪器设备的出现，在观察者和观察对象之间出现了中间环节——仪器。仪器在观察方法中的使用，使人们的观察能力大大跃进了一步，由直接观察发展到了间接观察。直接观察的优点是感官能够对所观察的事物进行直接作用，可以避免由于运用中间环节——仪器所引起的误差。但是直接观察有它的局限性，它使人们只能观察分辨5——100U左右的点，只能听到200——2000赫兹频率范围具有一定音响的声波。因