在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，以提升有效性。例如J.開普勒通過(guò)分析行星角位置的觀測(cè)數(shù)據(jù)，找出了行星運(yùn)動(dòng)規(guī)律。又如，一個(gè)企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定市場(chǎng)動(dòng)向，從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計(jì)劃。因此數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。

網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷

對(duì)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的意義在中國(guó)，盡管網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的概念很火，但網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的效率低于一些發(fā)達(dá)國(guó)家也是事實(shí)。無(wú)論是門戶廣告、搜索引擎廣告，還是廣告聯(lián)盟，從行業(yè)平均轉(zhuǎn)化率上看，都要低于國(guó)外較為成熟國(guó)家的水平。據(jù)估計(jì)，國(guó)內(nèi)的Bounce rate（蹦失率，即用戶只瀏覽第一頁(yè)即離開的比例）介于90%~99%之間，而歐美的Bounce rate則是70%左右。誠(chéng)然，國(guó)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷環(huán)境處于發(fā)展之中，環(huán)境不那么盡如人意，但中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心分析師孫秀秀認(rèn)為，出現(xiàn)這種情況的很多責(zé)任在投放廣告的企業(yè)方，在于對(duì)營(yíng)銷背后的數(shù)據(jù)分析工作的不重視，沒有精確定位有效的客戶群，導(dǎo)致大量的展示給了不相關(guān)的網(wǎng)民。

通常，廣告投放前的數(shù)據(jù)分析可以分為兩步走。

第一步：描述目標(biāo)群體。比如，目標(biāo)群體是18～25歲，上網(wǎng)購(gòu)物的年輕女性。第二步：描述此群體的網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)軌跡。也就是說(shuō)，知道目標(biāo)客戶群上什么網(wǎng)站、做什么事、在什么時(shí)間地點(diǎn)能夠找到他非常重要。實(shí)際上，論覆蓋面，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷還遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上傳統(tǒng)媒體。

2009年底中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)普及率為28.9%，而同期中國(guó)電視的普及率卻已經(jīng)超過(guò)80%。但是，仍舊有很多有遠(yuǎn)見的企業(yè)選擇網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷。其中的一個(gè)重要原因是，網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的全過(guò)程都可以被追蹤到，通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以隨時(shí)調(diào)整投放方式。

采用的分析方法如下：

1、描述性統(tǒng)計(jì)分析包括樣本基本資料的描述，作各變量的次數(shù)分配及百分比分析，以了解樣本的分布情況。此外，以平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)描述市場(chǎng)導(dǎo)向、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、組織績(jī)效等各個(gè)構(gòu)面，以了解樣本企業(yè)的管理人員對(duì)這些相關(guān)變量的感知，并利用t檢驗(yàn)及相關(guān)分析對(duì)背景變量所造成的影響做檢驗(yàn)。

2、Cronbach’a信度系數(shù)分析信度是指測(cè)驗(yàn)結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性及可靠性，一般多以內(nèi)部一致性（consistency）來(lái)加以表示該測(cè)驗(yàn)信度的高低。信度系數(shù)愈高即表示該測(cè)驗(yàn)的結(jié)果愈一致、穩(wěn)定與可靠。針對(duì)各研究變量的衡量題項(xiàng)進(jìn)行Cronbach’a信度分析，以了解衡量構(gòu)面的內(nèi)部一致性。一般來(lái)說(shuō)，Cronbach’a僅大于0．7為高信度，低于0．35為低信度（Cuieford，1965），0．5為最低可以接受的信度水準(zhǔn)（Nunnally，1978）。

3、探索性因素分析（exploratory factor analysis）和驗(yàn)證性因素分析（confirmatory factor analysis）用以測(cè)試各構(gòu)面衡量題項(xiàng)的聚合效度（convergent validity）與區(qū)別效度（discriminant validity）。因?yàn)閮H有信度是不夠的，可信度高的測(cè)量，可能是完全無(wú)效或是某些程度上無(wú)效。所以我們必須對(duì)效度進(jìn)行檢驗(yàn)。效度是指工具是否能測(cè)出在設(shè)計(jì)時(shí)想測(cè)出的結(jié)果。收斂效度的檢驗(yàn)根據(jù)各個(gè)項(xiàng)目和所衡量的概念的因素的負(fù)荷量來(lái)決定；而區(qū)別效度的檢驗(yàn)是根據(jù)檢驗(yàn)性因素分析計(jì)算理論上相關(guān)概念的相關(guān)系數(shù)，檢定相關(guān)系數(shù)的95%信賴區(qū)間是否包含1．0，若不包含1．0，則可確認(rèn)為具有區(qū)別效度（Anderson，1987）。

4、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling）由于結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)合了因素分析（factor analysis）和路徑分析（path analysis），并納入計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的聯(lián)立方程式，可同時(shí)處理多個(gè)因變量，容許自變量和因變量含測(cè)量誤差，可同時(shí)估計(jì)因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系。容許更大彈性的測(cè)量模型，可估計(jì)整個(gè)模型的擬合程度（Bollen和Long，1993），因而適用于整體模型的因果關(guān)系。在模型參數(shù)的估計(jì)上，采用最大似然估計(jì)法（Maximum Likelihood，ML）；在模型的適合度檢驗(yàn)上，以基本的擬合標(biāo)準(zhǔn)（preliminary fit criteria）、整體模型擬合優(yōu)度（overall model fit）以及模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合優(yōu)度（fit of internal structure of model）（Bagozzi和Yi，1988）三個(gè)方面的各項(xiàng)指標(biāo)作為判定的標(biāo)準(zhǔn)。在評(píng)價(jià)整體模式適配標(biāo)準(zhǔn)方面，本研究采用x2（卡方）/df（自由度）值、擬合優(yōu)度指數(shù)（goodness．of．f：iJt．in．dex，GFI）、平均殘差平方根（root—mean．square：residual，RMSR）、近似誤差均方根（root-mean—square-error-of-approximation，RMSEA）等指標(biāo)；模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)擬合優(yōu)度則參考Bagozzi和Yi（1988）的標(biāo)準(zhǔn)，考察所估計(jì)的參數(shù)是否都到達(dá)顯著水平