第一章 服装营销数据的来源 1
第一节 服装营销数据的涵义与分类 1
一、服装营销数据的涵义及特点 1
目录 1
二、服装营销数据源 2
三、服装营销数据的构成要素 3
四、服装营销数据的作用 4
五、服装营销数据的类型 5
第二节 服装市场问卷调查数据 6
一、市场问卷调查的含义 6
二、问卷调查程序 8
四、问题类别 9
三、问卷的构成及要求 9
五、问卷数据编码技巧 12
六、服装调查问卷及编码实例 14
第三节 观察调查数据 16
一、观察调查法含义 17
二、观察调查的程序 17
三、观察调查法的类型 19
四、观察调查误差及产生的原因 20
五、服装零售店服务水平观察调查实例 20
六、其他调查方法 23
第四节 服装企业的销售数据 23
二、数据库结构 24
一、服装企业销售数据的类型 24
三、服装商品编码 26
四、存货数据库结构 28
五、销售数据库结构 30
六、其他销售数据库 32
七、销售数据输出文件格式 32
第二章 服装营销分析数据库的建立 35
第一节 数据库变量的分类 35
一、根据数据的运算类型不同划分 35
二、根据数据的测量尺度不同划分 36
三、根据对变量特征描述的方法不同划分 37
一、变量与变量值 38
四、根据变量之间的关系划分 38
第二节 定义变量 38
二、定义变量名称的规则 40
三、变量定义的基本操作 41
四、对变量的编辑操作 46
五、SPSS编辑窗口的类型 46
六、SPSS数据库编辑的主菜单 49
第三章 服装营销分析数据的准备 52
第一节 分析数据的输入 52
一、直接调用数据文件 52
二、录入原始数据 58
三、有效数据的筛选 59
四、数据检查与异常数据的处理 60
第二节 数据整理 60
一、SPSS常见的对话框窗口 61
二、数据文件的排序 63
三、数据文件的合并 64
四、数据分类汇总 68
五、数据文件分割 70
六、数据筛选 71
七、数据结构重构 73
八、数据的加权 79
一、若干变量的计算转换 80
第三节 数据变换 80
二、若干变量的计数统计 85
三、变量值重新编码 87
四、数据秩变换 90
五、构造新的时间序列 91
六、缺失值转换 93
第四章 服装营销数据统计描述 95
第一节 数据分析中常用的统计量及其分布 95
一、描述总体集中趋势的统计量 95
二、描述总体离散程度的统计量 97
三、描述数据分布特征的统计量 97
四、常用统计量的分布函数 98
五、常用的检验统计量 100
第二节 频数变量数据特征描述 101
一、频数、频率及频数变量的涵义 101
二、频数表和频率图 102
三、多选题频数和频率 105
四、频数图表中的数据分析方法 106
第三节 综述变量数据特征的描述 107
一、综述变量数据特征的图描述 107
二、综述变量的统计参数描述 112
三、SPSS统计分析提供的各种参数 114
四、SPSS输出结果的引用 117
一、销售数据分析实例 118
第四节 数据分析过程的记录与重现 118
二、SPSS中常用的语法 122
三、SPSS语法文件的保存与调用 127
第五章 服装营销常用统计图绘制及编辑 129
第一节 条形图的绘制 129
一、条形图的概念 129
二、条形图分类变量划分 130
三、条形图特征值划分 134
第二节 线图 136
一、线图分类变量划分 137
二、线图特征值划分 141
三、其他图形的绘制 144
一、图元素编辑 147
第三节 统计图的编辑技巧 147
二、图形编辑 150
三、图模板的应用 153
第六章 服装营销常用统计表及编辑 155
第一节 频数报表 155
一、单变量频数报表 156
二、平行变量频数报表 156
三、多变量交叉频数报表 159
第二节 综述报表 162
一、原始数据报表 162
二、多变量分组汇总报表 164
三、多变量交叉分组汇总表 166
四、混合报表 168
第三节 表的编辑 171
一、表格的基本结构 171
二、表格的编辑 173
三、表格模板的应用 174
第七章 服装营销数据的报表分析 176
第一节 服装市场调查数据报表分析 176
一、服装市场调查目的 176
二、服装市场调查问卷 177
三、服装市场调查问卷分析数据库 177
四、服装市场调查问卷分析的基本思路 177
第二节 服装销售数据综述分析 186
五、服装市场调查分析报告 186
一、服装销售数据库结构 187
二、服装销售汇总报表分析 187
三、服装销售分类报表差异分析 194
第八章 服装营销数据的估计与检验 201
第一节 参数估计及应用 201
一、参数估计的含义 201
二、参数点估计 202
三、参数区间估计 204
第二节 假设检验的概念 208
一、假设检验的含义 208
二、假设检验中的两类错误 209
三、假设检验的方法 210
四、假设检验的步骤 211
第三节 样本均值检验及应用 212
一、样本均值检验的含义 212
二、单样本的均值检验 213
三、独立样本的均值检验 215
四、成对样本的均值检验 218
第四节 方差检验及应用 220
一、方差检验的意义 220
二、方差检验 221
三、方差齐性检验 222
四、单向方差检验 222
五、双向方差检验 226
第五节 非参数统计分析及应用 229
一、单样本的非参数检验 230
二、多样本的非参数检验 233
三、相关性或独立性检验 237
四、P—P图分布检验 239
第九章 服装营销数据的多变量统计分析 242
第一节 因子分析方法及应用 242
一、因子分析的含义 242
二、因子分析模型的基本概念 243
三、因子分析模型中参数的统计意义 244
五、因子分析的SPSS过程 245
四、负载系数的旋转 245
六、因子分析结果的解释 247
七、因子分析实例 248
第二节 聚类分析及应用 251
一、聚类分析的含义 252
二、聚类的原理 252
三、聚类方法 253
四、系统聚类分析实例 254
第三节 回归分析及应用 257
一、回归分析含义与分类 258
二、线性回归分析模型 259
三、线性回归分析的SPSS过程 259
四、回归分析实例 260
第一节 服装销售周期与波动分析 263
一、时间序列涵义 263
第十章 服装销售数据的时间序列分析 263
二、服装销售数据趋势变化观察 265
三、服装销售数据季节性、循环性波动观察 269
四、时间序列图观察 273
第二节 时间序列预测——指数平滑法 275
一、时间序列预测的特点 275
二、指数平滑法的含义 276
三、指数平滑法的模型 277
四、SPSS中指数平滑法时间序列分析的实现过程 277
二、直线趋势预测模型 279
第三节 时间序列预测——直线趋势法 279
一、时间序列直线趋势的含义 279
三、SPSS中直线趋势法时间序列分析的实现过程 280
第四节 时间序列预测——季节分解法 281
一、销售数据四种波动形式的分解 281
二、季节分解的思想 282
三、季节分解过程 282
四、季节分解的SPSS实现过程 282
五、销售数据的预测 285
附：案例数据库清单 286
参考文献 288