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第十章 線上行銷研究
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網路問卷問題內容需注意之處 線上行銷研究的優勢 可快速獲得調查結果 依受訪者方便回答,有效問卷回件率較高。
訪談可透過線上作答,降低人工成本。 可使用軟體協助問卷設計,利用網路收集資料。 互動性高,調查方式可隨時調整。 討論群組觀察容易。 可透過電子郵件進行調查。
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網路環境易產生問題 研究對象要慎選,否則因受訪者的 誤選使研究結果失當。 無法與受訪者面對面接觸,恐會衍生 問題,如:呼朋引伴串聯作答。
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網路問卷設計 注意事項: 問卷標題應出現問卷第一頁上方,以粗體字體表示。 面函說明千萬不可省略。 問卷題目內容要詳細審視,避免產生六大缺失。
問卷每個段落可選擇「傳送」或「消除重來」。 避免使用開放式問題回答。 在問卷面函前頭設立「計數器」。
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問卷設計如何以電腦套裝軟體處理 問卷 設計 資料分析 (SPSS) 網路問卷 資料收集 (DEES) 製作網路問 卷 (DED) 電腦軟體
製作網路問 卷 (DED) 電腦軟體 製作問卷 (DEB) 問卷 設計
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線上資料分析─資料採礦 資料採礦定義: 佳特納集團(Gartner Group):「資料採礦就是藉由統計學及數學技術針對大量的資料進行模式比對,以發現新而有意義的關係、模式和潮流的過程。」 Michael J.A.Berry & Gordon S.Linoff:「資料採擴是經由自動或半自動的方法探勘集分析大量資料,以建立有效的模型與規則。」
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監督式知識發堀過程 步驟別 內 容 步驟一 步驟二 步驟三 步驟四 步驟五 步驟六 步驟七 步驟八 步驟九 步驟十
內 容 步驟一 步驟二 步驟三 步驟四 步驟五 步驟六 步驟七 步驟八 步驟九 步驟十 確定「預先」分類的原始資料來源 彙總整理資料以供分析 依照資料特性和資料採礦目標,選擇適合的知識發掘技術 將原始資料區分成「訓練資料組」、「測試資料組」、「評估資料組」 利用「訓練資料組」建立電腦分析模式 利用「測試資料組」建立電腦分析模式 利用「評估資料組」建立電腦分析模式 依據資料採礦結果產生決策 評估決策成效 依據決策所產生的新資料,重新執行資料採礦作業
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非監督式知識發堀過程 步驟別 內 容 找出可獲得資料來源 彙總分析所需資料 依照資料特性和資料採礦目標,選擇適用的非監督式知識發掘過程
內 容 步驟一 步驟二 步驟三 步驟四 步驟五 步驟六 找出可獲得資料來源 彙總分析所需資料 依照資料特性和資料採礦目標,選擇適用的非監督式知識發掘過程 利用選定的技術找出原始資料未知的結構 確認監督式知識發掘的可能目標 產生假設,並進行檢定
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資料採礦所達成的六大任務 分類 (Classification) 推估 (Estimation) 預測 (Prediction)
關聯分組 (Affinity Grouping) 集群化 (Clustering) 描述 (Description)
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SPSS資料採礦軟體 Clementine
回歸分析 (Regression Analysis) 資料縮減分析 (Data Reduction Analysis) 決策樹分析 (Decision Tree Analysis) 類神經網路分析 (Neural Network Analysis) 群集分析 (Cluster Analysis) 關聯分析(Association Analysis) 序列分析(Sequence Pattern Analysis)
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文獻 前程企業 行銷研究-研究方法與實例應用 呂長民箸 民90
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