调查问卷分析报告
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。在做调查之前，相信大家都会有一个很大的问号，调查到底怎么才能发现问题？界定问题一个好答案需要一个好问题。很多时候甚至连问题都没看清楚就可以作答了，最后结果可想而知。我们举一个真实例子，下个月端午节，领导安排要做一个方案。任务下来，小A二话没说就开始做了。搞了两天，把方案交上去，却被领导瞬间怼回来，“你的活动目的是什么，这和上一次的活动有什么不同，是否可以帮助销量的提升？”几个问题过来，小A已经蒙了，想想还是回去重新写吧。但是几个方案下来总是不能让老板满意。这其实就是小A对问题的分析出了问题，没有对问题进行界定。其实问题的界定可以从4个层面进行分析。1、准确地描述问题将非量化、模糊化、有歧义的问题描述转化为可量化、可例证、清晰化的问题描述。eg：做一场活动，什么主题？主要目的是什么？衡量的标准是什么？2、明确问题的构成要素采用5W2H的框架明确问题的构成要素。why、what、when、where、who、how、how much.eg：什么时间开始？在哪个门店开展？给他们什么优惠？需要花多少预算？能完成上面两个层面的分析，一个问题基本上已经可以落地了。但是显然它还只是其中的一小块内容，还不够系统。更深层的是对问题提问？3、探究问题的问题5Why分析法，重复5次，问题的本质及解决办法随即显而易见。eg：我们为什么做这个活动？为了提升销量还有哪些方法？哪些方法是我们可以推动的？通过这个层询问，已经可以把一个问题提到更高的维度。4、显性化问题隐含的假设显性化隐含的环境假设、时间假设等，挖掘并分析假设。eg：活动就一定促销？说促销就一定是折扣+送礼？通过这个几个层次的分析，已经可以把问题进行清楚定义了。搭建问题框架确定问题之后就需要搭建一套问题框架，一步一步将问题进行分解。1、自下而上提炼框架自下而上提炼框架是一个先发散再收敛的思考过程，目的是提炼出一个结构完整、逻辑清晰的框架，以帮助下一步系统地解决问题。具体分为四大步：1.罗列要点 2.连接归类3.形成框架 4.检查框架2、自上而下选用框架自上而下选用框架具有要点质量高、框架完整易、思考速度快等特点。具体步骤：1.选择框架 2.分析问题 3.X思考（可选） 4.检查框架3、综合运用两种构建框架方法将上面两种方法综合起来使用，可以弥补思考的漏洞，提升系统性思考的效率，从而快速找到问题的子问题。4、明晰关键要素根据80/20法则，我们不可能把精力平摊到每一件事情上，我们只需要集中力量处理其中20%的问题就可以了，因此我们需要从纷繁复杂的因素中逐步明晰其中的关键要素。当然有一些我们可能还不太确定，那么就需要通过接下来的调研去解决掉。 制定调研方案调研根据目的可以分为探索性研究和总结性研究。探索性研究也就是平常说的定性分析，总结性研究就包括描述性研究和因果性研究。定性分析和定量分析简单来说了，定性研究主要回答“是什么”和“为什么”的问题，是对种类或者质的差异的分析，同时还可以深入探索背后的原因，一般通过对信息进行逻辑的梳理，推断事物之间的关系。而定量研究回答“是什么”，“是多少”的问题，一般通过数字或者实证模型将相关引子进行量化分析。为了更加清晰地了解两者的差异，我们将两者进行对比。 定性研究与定量研究不同的特点也决定了二者在支持重大决策的能力上，定量的位置会比定性的位置稍高。原则上，当定量研究与定性研究并行之时（配合解决同一个问题，面对相同的调研人X），只要定量研究的样本数量达到基本的统计要求，结论会以定量为主要方向。最典型的例子就是在传统的车展调研中，人流量统计与神秘顾客搜集的展台资料，都需要与定量拦X问中展台的评分能够相互对应，这不光是结论的要求，也是检验项目质量的重要标准之一。样本的代表性调研最重要的在于选取的样本是否有具有代表性，同时将样本数据的偏差控制在可接受范围内。定性分析，多采用实地观察和交流的方式，在地点和被调查者的选择性尤其需要考虑该样本是否能够代表这个X体样本。最好是选取已经具有显著性的样本，地点的问题突出，被调查者曾经采取相关行动。定量分析，多选择抽样方式。通过足够大的样本量弥补个体差异带来的偏差。 其中 n是样本量，p和q是成功率（失败率），通常都定义为0.5，E是最大容错率，一般定义为3%-5%，Z是置信水平的标准误差，按照95%的置信水平来算，就是1.96。而抽样无非就是概率抽样和非概率抽样。概率抽样：系统抽样，分层抽样，整X抽样，区域抽样，多级抽样……非概率抽样：便利抽样，判断抽样，配额（定额）抽样，小组抽样……制定调研计划一份比较完整的调研计划包括如下内容（1） 确定调查目的。（2） 确定调查对象和调查单位。（3） 确定调查项目，拟定调查表。（4） 确定调查时间和时限。（5） 确定调查的组织和时间节点。按照这个格式把内容填入即可。收集信息两种分析常用的信息收集方法，具体操作都不难百度一下就能理解，这里不再赘述。根据数据类型和结果类型我们就绘制下面这张图。其中用的比较多的问卷调查法和文献调查法问卷调查法这种调研的方法非常重视逻辑性，可能在具体呈现上会考虑到填写者的感受，但是整体设计需要严格符合逻辑。在实际操作上需要先设计筛选类问题，你是否使用过我们的产品。然后把简单的不用动脑的问题放在前面，随着被调查者的逐步适应调查，在最后可以放一些相对敏感类问题，比如被调查者的性别、年龄、居住地、工作状况、收入、家庭情况等一系列私人问题。这些问题有利于市场细分和产品定位，所以不得不问。所以一般会放到问卷的最后。文献调查法文献调查法最常用的网站就是知网（http://www.cnki.net）了，如果做研究不知道这个网站被笑话都是轻的，很可能就像某天临一样被沉默。除了知网之外还有一些比较常用的网址，这里做了一个简单的整理行业报告1.X研究院 http://www.aliresearch.com/blog.html2.腾讯研究院 http://www.tisi.org/3.艾媒咨询 http://www.iimedia.cn/#shuju4.艾瑞 http://report.iresearch.cn/5.199IT http://www.199it.com/趋势报告1 百度指数 http://index.baidu.com/2 头条指数 https://index.toutiao.com3 微指数（微博） http://data.weibo.com/index4 微指数（公众号） http://www.weizhishu.com/5 搜狗指数 http://zhishu.sogou.com/6 X指数 https://alizs.taobao.com/?spm=0.0.0.0.yhqwuK7 1688指数 http://index.1688.com/在线问卷调查1.麦客 http://www.mikecrm.com/2.金数据 https://jinshuju.net/3.问卷网 https://www.wenjuan.com/4.问卷星 https://www.wjx.cn/5.调查派 https://www.diaochapai.com/分析信息定性调查一般来说追求的是调查的深度，是对于现象的深刻理解，因此很难给问卷设计提供足够的广度。就可以将调查信息进行提炼，最后简化到关键字，然后通过思维导图和逻辑树工具进行整理，逐步顺利清楚每一个因子之间的关系。定量分析常用的分析方法有描述性统计，均数比较分析，相关性分析，因子分析等，前面2个都是日常用的比较多的方法，后面2个需要用到专门的统计软件（如：SPSS）。这些都只是工具，重要的还是紧抓调查的目的，洞悉数字之间的关系。定性与定量分析结合，摆事实讲道理，说服领导还不是分分钟的事情。找出答案庞杂的数据很容易让人感到崩溃，这时候需要根据调研的目的进行内容有效整理，将结论罗列清楚，不能乱。结论其实就是解决方案的起点，严谨地去掉有可能存在偏差的结论，留下可信度较高的结论，从而设想可能的方案进行有效评估。实施的过程最好进行A/B测试，然后制定时间表和预算方案，每天记录实施过程，把控实施的方向，执行PDCA循环。初阶数据分析：Excel图表之道统计数字会撒谎深入浅出数据分析深入浅出统计学大数据时代深入浅出SQL统计学方法与数据分析引论中阶数据分析：精益数据分析R语言实践利用Python进行数据分析统计学游戏数据分析的艺术网站分析实战用户体验度量度概率论与数理统计数据挖掘与数据化运营实践Head First Statistics：深入浅出统计学高阶数据分析：数据之美数据挖掘—市场营销、X与客户关系管理领域应用流量的秘密数据可视化之美集体智慧编程美克拉夫X与经济统计学R数据分析—方法与案例详解数据化管理：洞悉零售及电子X运营数据化决策机器学习移动大数据商业分析与行业营销：从海量到精准数据之魅-基于开源工具的数据分析
