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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