Информационное обеспечение международных маркетинговых исследований
Формирование баз данных
Качество маркетинговых исследований при прочих равных условиях на 90% зависит от качества информации. В этой связи автор счел целесообразным выделение темы, посвященной вопросам информационного обеспечения международных маркетинговых исследований.
Сбор данных является наиболее трудоемким и дорогостоящим процессом в исследовании, требует особой тщательности, так как от однородности информации, объема и качества, зависят не только выбор области ее эффективного использования и типа статистической модели, но и достоверность исследования. Сэндвич панели кровельные с утеплителем что нужно знать о кровле из сэндвич панелеи.
Рациональность использования тех или иных статистических методов при обработке информации в зависимости от ее структуры приведена в табл.2.3. Сущность сложных моделей, например “кластер-фактор-регрессия”, заключается в том, что на первом этапе на основе кластерного анализа исходную выборку информации делят на однородные классы, далее множество параметров описания представляют меньшим числом факторов, по которым впоследствии рассчитывают регрессионные зависимости.
Данные табл.2.3. констатируют, что для проведения качественных исследований сбор информации должен осуществляться по определенной системе и на регулярной основе, т.е. требуется создание системы информационного обеспечения. Вариант подобной схемы предлагается на рис.2.1.
Таблица 2.3
Рациональность использования статистических методов при обработке информации в зависимости от ее структуры
Характерис-тика исходной информации |
Р |
Ф |
К+Р |
К+Ф |
Ф+К+Ф |
Ф+Р |
К+Ф+Р |
Ф+К+Р |
Ф+К+Ф+Р |
Структура информации |
Однород-ная |
Однород-ная |
Неодно-родная |
Неодно-родная |
Неодно-родная |
Однород-ная |
Неодно-родная |
Неодно-родная |
Неодно-родная |
Линейность зависимости |
Линей-ная, нелиней-ная |
Линей-ная, нелиней-ная |
Линей-ная, нелиней-ная |
Линей-ная |
Линей-ная |
Линей-ная |
Линей-ная |
Линей-ная |
Линей-ная |
Количество точек выборки |
Большое, среднее |
Малое |
Большое |
Среднее |
Большое, среднее |
Большое, среднее |
Большое, среднее |
Большое, среднее |
Большое, среднее |
Количество показателей |
Среднее, малое |
Большое |
Малое |
Малое |
Большое, среднее |
Большое, среднее |
Малое |
Большое, среднее |
Большое, среднее |
*Примечание: Р-регрессивная модель, Ф-факторная модель, К-кластерная модель.