顾客满意度影响程度的回归分析方法
顾客满意度研究的方法
顾客满意度研究的方法1. 研究背景顾客满意度是指顾客对于产品或服务的满意程度。
研究顾客满意度的方法对于企业来说非常重要，可以帮助企业了解顾客需求、改善产品和服务质量，并提高顾客忠诚度。
本文将介绍几种常用的研究顾客满意度的方法。
2. 问卷调查问卷调查是研究顾客满意度的常用方法之一。
通过设计合理的问卷并向顾客发放，可以收集到大量的数据用于分析。
问卷调查可以包括开放性问题和封闭性问题，既可以定量分析也可以定性分析。
问卷调查的优点是数据收集相对容易，成本较低，但也存在一定的缺点，如可能产生误导性问题、顾客对问卷的回答可能不真实等。
3. 面谈面谈是一种直接与顾客进行交流的方法。
通过与顾客面谈，可以更好地了解顾客的需求和体验，并获取详细的反馈。
面谈可以采取个别面谈或集体面谈的形式，个别面谈更加深入，能够针对个别顾客进行深入了解。
面谈的优点是可以获得详细的顾客反馈，但也存在一些局限性，如可能存在回忆偏差、顾客主观偏差等。
4. 客户投诉管理客户投诉是企业获得顾客满意度信息的重要渠道之一。
通过对客户的投诉进行分析，可以识别出存在的问题，并及时进行改善。
企业可以建立客户投诉管理系统，对投诉进行记录、分类和分析，以便进行相关的决策和改善。
客户投诉管理的优点是能够及时发现和解决问题，但也需要企业具备一定的管理能力和技巧。
5. 数据分析数据分析是研究顾客满意度的重要手段之一。
通过对顾客满意度的数据进行分析，可以找出其中的规律和趋势，并进行深入的研究。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、相关分析、回归分析等。
数据分析的优点是能够客观地分析和解释数据，但也需要具备一定的统计分析能力。
6. 客户关系管理系统客户关系管理系统是一种集成了顾客信息、销售管理、市场营销等功能的软件系统。
通过客户关系管理系统，企业可以更好地管理和维护顾客关系，并对顾客满意度进行监测和评估。
客户关系管理系统的优点是可以系统化地管理顾客数据和信息，但也需要一定的投资和实施成本。
22898658_正本清源，回归满意度测评初心
77中国电信业CHINA TELECOMMUNICATIONS TRADE2001年，原信息产业部率先国内其他行业建立我国电信用户满意指数模型（简称TCSI），在通信行业开展客户满意度测评，发布电信行业用户满意度指数，并把满意度纳入基础通信运营商的KPI，使得满意度测评在通信行业得到广泛推广和应用。
我国三家基础通信运营商都非常重视满意度测评及管理应用，尤其是最近几年，在打造“以客户为中心”“服务好不好客户说了算”理念的指导下，满意度测评的重要性上升到了前所未有的高度。
然而，在KPI 考核指挥棒之下，一些干扰测评的不和谐动作也时有出现。
本文通过回顾TSCI 模型及指标体系，跳出通信行业看满意度测评，提出通信行业满意度测评及应用的优化策略建议，以期让满意度测评回归初心，起到忠实反映客户声音、准确测量行业服务质量水平的作用，从而更好地发挥满意度管理工具的价值。
通信行业满意度测评模型及指标体系TSCI 模型（图1）包括7个结构变量及12种因果关系。
7个结构变量分别是品牌形象、预期质量、感知质量、感知价值、满意度、用户抱怨和忠诚度；12种因果关系即图中的箭头线，箭头是因，箭尾为果。
TSCI 模型中把消费者体验过程分成了满意度、满意度前提变量、满意度结果变量三部分，其中品牌形象、预期质量、感知质量与感知价值为满意度的前提变量，是影响满意度的原因；用户抱怨与忠诚度是满意度的结果变量，提高满意度，可减少抱怨，提升忠诚度。
（见图1）工信部针对固定语音、固定上网、移动语音、移动上网四个基础通信业务开展测评，7个结构变量（潜变量）对应的观测变量（显变量）以及各结构变量的测评分析应用如表1所示。
表1 TSCI 模型测评指标体系显变量测评分析应用品牌形象企业形象描述整体感知（1）反映用户对企业整体形象、期望以及用户对质量、价值的感知。
（2）从更高的视角分析四个前提变量对满意度的影响权重。
业务印象预期质量可靠性预期适用性预期感知质量可靠性感知适用性感知感知价值性价比相对性价比满意度总体评价满意度分数计算（1）根据用户回答结果计算用户满意度，衡量总体服务水平。
顾客满意度影响因素的理论分析及实证研究
顾客满意度影响因素的理论分析及实证研究一、本文概述随着市场竞争的日益激烈，顾客满意度已成为企业获取竞争优势的关键因素。
为了深入了解顾客满意度的形成机制，本文旨在探讨顾客满意度的影响因素，并对其进行理论分析和实证研究。
本文将首先梳理顾客满意度相关理论，构建影响顾客满意度的因素模型，然后通过实证研究方法，验证模型的有效性，并探讨各影响因素对顾客满意度的影响程度。
具体而言，本文将从产品和服务质量、顾客期望、顾客感知价值、企业形象和口碑、顾客关系管理等方面分析顾客满意度的影响因素。
通过文献回顾和理论推演，本文将构建一个全面、系统的顾客满意度影响因素模型。
在此基础上，本文将运用问卷调查、数据分析等实证研究方法，收集实际数据，对模型进行验证和修正。
通过本文的研究，我们期望能够为企业提供关于如何提升顾客满意度的有益建议，帮助企业更好地了解顾客需求，优化产品和服务，提升企业形象，从而获取更多的市场份额和竞争优势。
本文的研究也有助于丰富和完善顾客满意度理论，为未来的研究提供有益的参考和借鉴。
二、顾客满意度理论基础顾客满意度，作为衡量企业服务质量与顾客期望之间差距的重要指标，是现代营销学和管理学领域研究的热点。
在理解顾客满意度的过程中，需要借助一系列理论基础来深入探讨其影响因素及作用机制。
马斯洛的需求层次理论为顾客满意度研究提供了基础。
该理论指出，人的需求从低到高分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求五个层次。
顾客在选择产品或服务时，会根据自身需求层次进行权衡，而产品或服务满足这些需求的程度直接影响着顾客的满意度。
期望不一致理论是解释顾客满意度的重要框架。
该理论认为，顾客的满意度取决于其对产品或服务的期望与实际感知之间的差异。
当实际感知超过期望时，顾客会感到满意；当实际感知低于期望时，顾客则会感到不满意。
这一理论强调了企业在满足顾客期望方面的重要性。
服务质量差距模型也为顾客满意度研究提供了指导。
该模型指出，在服务传递过程中存在五个差距，即顾客期望与管理者感知的差距、管理者感知与服务规范的差距、服务规范与服务传递的差距、服务传递与外部沟通的差距以及顾客期望与服务感知的差距。
确定顾客满意度重要影响因素的方法
确定顾客满意度重要影响因素的方法何 桢,王文佳(天津大学管理学院,天津300072)摘 要:顾客满意度研究是目前质量领域和经济领域一个非常热门和前沿的话题,它对于企业确定影响顾客满意度的重要因素并采取相应的措施提高顾客的满意度、增加企业利润具有重大意义。
文章主要介绍了几种确定顾客满意度重要影响因素的方法,并详细分析了其优缺点,然后以顾客对天津市某培训机构教学满意度评价为例,利用主成分回归和偏最小二乘回归找出影响教学的重要因素。
结果表明偏最小二乘回归分析的方法更可靠、更合理一些。
关键词:顾客满意度;多元回归;主成分回归;偏最小二乘回归中图分类号:F406.3 文献标志码:A 文章编号:100824339(2004)0320254205On the Methods for Identifying Significant F actors of Customer SatisfactionHE Zhen ,W ANG Wen 2jiaΞ(School of Management ,T ianjin University ,T ianjin 300072,China )Abstract :Customer satis faction study is now a very popular and frontier topic in the field of quality and economics.It is very im 2portant for corporations to identify significant factors which affect customer satis faction because it can help them to take proper ac 2tions to improve their customer satis faction and gain m ore profits.The paper introduces several methods for identifying significant factors which affect customer satis faction.It analyzes both the advantages and disadvantages of the methods in detail.Then it takes an evaluation of students satis faction of a training center in T ianjin as an example ,and finds out the significant factors which affect customer satis faction by means of principal component regression (PCR )and partial least squares regression (P LSR ),the result indi 2cates that the method of P LSR is m ore reliable and reas onable.K eyw ords :customer satis faction ;multivariate regression ;principal component regression ;partial least squares regression 随着买方市场的形成以及对质量管理的研究的深入发展,国内外日益关注对顾客满意度的研究和实践[1]。
基于顾客感知价值的顾客满意研究
基于顾客感知价值的顾客满意研究一、本文概述1、研究背景：阐述顾客感知价值和顾客满意在市场营销中的重要性，以及两者之间的关系。
在市场营销的实践中，顾客感知价值和顾客满意是两个至关重要的概念。
顾客感知价值指的是顾客在购买产品或服务过程中，基于其对产品或服务的功能、质量、价格、品牌形象等各方面的综合评价，所形成的对产品或服务的整体价值感受。
而顾客满意则是指顾客在消费产品或服务后，其实际感受与期望之间的差距，如果实际感受超过了顾客的期望，那么顾客就会感到满意。
在现代商业环境中，企业间的竞争日益激烈，如何在众多竞争者中脱颖而出，赢得顾客的忠诚和信任，成为了每个企业必须面对的挑战。
而提升顾客感知价值和满意度，正是实现这一目标的关键。
这是因为，顾客的感知价值和满意度直接影响着他们的购买决策和购买行为，决定着他们是否会再次选择该产品或服务，以及是否会向他人推荐。
因此，深入研究和理解顾客感知价值和满意度的关系，对于企业制定有效的市场营销策略，提升品牌形象和市场竞争力具有重要意义。
在学术研究中，顾客感知价值和顾客满意也一直是市场营销领域的热点话题。
学者们通过大量的实证研究，发现这两者之间存在着密切的关系。
一般来说，顾客的感知价值越高，他们的满意度也就越高。
这是因为，当顾客认为他们购买的产品或服务具有较高的价值时，他们的期望就会得到满足，从而产生满意的感觉。
反之，如果顾客的感知价值较低，那么无论产品或服务的质量如何，他们都不太可能感到满意。
因此，企业在制定市场营销策略时，必须充分考虑如何提升顾客的感知价值，以提高他们的满意度和忠诚度。
2、研究目的：明确本文旨在探讨顾客感知价值对顾客满意的影响，以提高企业服务质量和市场竞争力。
在本文中，我们的研究目的旨在深入探究顾客感知价值对顾客满意度的影响，并据此为企业提供策略性的建议，以提升其服务质量和市场竞争力。
顾客感知价值是指顾客在购买和使用产品或服务过程中，基于其对产品或服务功能的认知，以及所付出的成本，所获得的总体价值感受。
基于主成分回归构建顾客满意度模型的实证
第32卷第2期2013年2月绵阳师范学院学报Journal of Mianyang Normal University Vol．32No．2Feb．，2013收稿日期：2012-09-12基金项目：安徽省自然科学研究项目（KJ2013Z265）作者简介：兰冲锋（1981－），男，讲师，硕士，主要研究方向：统计学．E －mail ：lchfym@sina．com．基于主成分回归分析构建顾客满意度模型的实证研究兰冲锋1，严云云2（1．阜阳师范学院数学与计算科学学院，安徽阜阳236000；2．桂林理工大学理学院，广西桂林541004）摘要：随着市场竞争的加剧，企业从关注产品转向关注顾客，顾客满意度正是从消费者角度来衡量企业产品和服务质量的评价指标．首先回顾了国内外顾客满意度的研究成果，并利用主成分回归法对顾客满意度指标进行测评，最后采用某省高速公路系统之一养护服务部门顾客满意度测评的数据，对养护服务部门的顾客满意度进行了实证分析．关键词：主成分回归;顾客满意度;权重系数中图分类号：C81文献标识码：A文章编号：1672-612x （2013）02-0026-061引言顾客满意（CS ，Customer Satisfaction ），是指顾客通过对一个产品或服务的感知效果/结果与其期望值相比较后所形成的愉悦或失望的感觉状态．顾客满意度指数（CSI ，Customer Satisfaction Index ）就是从总体、综合的角度，将顾客满意度的衡量指数化，即消费者对企业、行业、甚至国家在满足顾客需求方面进行评价，从顾客角度衡量产出的质量．顾客满意度研究的理论及实践在20世纪90年代的中国发展起来．在理论模型方面，易丹辉（2001）介绍了顾客满意度测评的方法［1］．白长虹、廖伟（2001）探讨了顾客价值感知与顾客满意的关系［2］．朱国锋、杨赞（2003）对各国的满意度指数体系作了介绍和评述，并就建立中国顾客满意度指数（CCSI ）提出了一些看法，展望了我国顾客满意度指数研究的发展方向［3］．这些研究初步引入了顾客满意度模型的方法，或者初步研究了模型中部分变量之间关系，但对顾客满意度理论模型在中国的适用性或国外顾客满意度模型应用到中国实践后存在的问题没有进一步探讨．改进CSI 模型是中国学者刘新燕、杨智、刘雁妮等在对SCSB 、ACSI 以及ECSI 改进的基础上建立起来的．该模型去掉了ACSI 模型中的感知价值，增加了一个潜在变量———感知价格．在保留对整体感知质量测度的同时，新模型增加了一些模糊的质量因子作为感知质量的前置因素．在保留顾客满意到顾客忠诚这条直接路径的同时，增加了两个潜在变量：顾客信任和顾客承诺［4］．在经济管理实践中，进行多元线性回归分析经常遇到的一个问题是模型中自变量之间的多重共线性问题，即由于许多经济变量之间都存在相关关系，使得线性回归模型中的自变量之间存在近似的线性关系，有可能使模型系数的估计值与实际不相符，不能进行推断．为解决上述构建模型中存在的多重共线性问题，本文对模型中的自变量进行主成分回归分析，从而很好解决此问题［5］．另外，权重系数的确定一直是研究者在进行综合评价时的难点问题之一，在评价过程中，权重系数是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待．本文在前人研究的基础上，另辟新径采取一种全新的客观赋权方法———主成分回归法．由于主观赋权法给出的指标权重仅是对评价指标反映内容的重要程度在主观上的判断，没有考虑评价指标间的内在联系，并无法显示评价指标的重要程度随时间的渐变性，以至于在使用过程中，对评价结果的认可性存在质疑．而对于上述这些缺陷，使用客观赋权法可以很好的解决．2主成分回归法在顾客满意度测评中的应用2．1数据的选取结合以上所述，本文选取某省高速公路系统之一养护服务部门顾客满意度测评项目调查数据，运用主成分回归法构建顾客满意度模型计算养护服务的总体满意度．本文分析所用数据是来自某省高速公路顾客满意度调查项目，选取样本为100个，使用李克特五级评价量表，即非常满意、比较满意、满意、不满意、非常不满意，分别赋予5分、4分、3分、2分、1分；对高速公路养护服务部门使用了11条评价语句进行顾客满意度测评（表1）．表1评价语句与变量名Tab．1Evaluation statements and variable names变量名评价语句a 11路面宽敞、平整a 12路面整洁、无抛撒物a 13路面通行非常平稳、舒适a 14路面坑槽修复很及时a 15道路警示、引导标志很清晰a 16路段标志、标线很清晰a 17道路保持畅通a 18道路排水系统完好，路面无积水a 19绿化带整齐有序、美化环境a 20绿化带有专人负责维护a 21绿化带枯死现象较少说明：每条评价语句作为一个数据分析的变量，被访者对每条评价语句评价结果构成了原始数据．2．2数据分析（1）对所分析数据进行KMO 检验和Barlett 球度检验（表2）表2KMO 检验和球形Bartlett 检验Tab．2Tests of KMO and sphere BartlettKMO 样本量足够性检验．582球度检验近似卡方值206．340自由度55P 值．000从表2分析结果可以看出，KMO =0．582，说明本次所取得样本量是比较合适的，各变量的偏相关系数符合要求；由P 值=0．000可知，变量相关矩阵所建立的模型是比较合适的．（2）特征值与贡献率运用主成分因子提取法，进行因子分析，处理得到各个变量的相关系数矩阵的特征值和方差贡献率，具体结果见表3：·72·兰冲锋等：基于主成分回归分析构建顾客满意度模型的实证研究第2期表3相关系数矩阵的特征值与贡献率Tab．3Proper values of correlation coefficient matrix and its contribution rate主成分初始特征值旋转后因子方差贡献率Total %of Variance Cumulative %Total %of Variance Cumulative %12．46922．44922．4492．18519．86419．86421．95317．75640．2051．83216．65836．52231．37312．48552．6901．63914．89651．41741．0559．58762．2771．19510．86062．2775．8998．17270．4496．7937．20777．6567．6796．17083．8258．6065．51089．3359．4684．25393．58810．4353．95497．54211．2702．458100．000Extraction Method ：Principal ComponentAnalysis．图1碎石图Chart 1Scree plot从表3可以看出，经过对因子载荷矩阵进行旋转，各变量的相关系数矩阵的特征值有4个大于1，故提取出4个主成分，它们共解释了原始变量62．277%的信息．可见，这4个主成分能反映出原始数据所提供的主要特征信息．（3）主成分碎石图图1为主成分碎石图，该图中横坐标为因子序号，纵坐标为各因子对应的特征值．在图中根据因子序号和对应特征值描点，然后用直线相连，即为碎石图．从碎石图中可以比较直观地看出因子的重要程度．前4个因子之间连线的坡度比其他点间的连线要陡得多，说明前4个因子是主要因子，结果与表3的分析结果相一致．（4）因子载荷矩阵（表4）表4旋转后的因子载荷矩阵Tab．4Rotated factor loading matrix变量提取的因子1234a 13．771．077．144－．139a 12．726－．072－．137．003a 11．671－．004．095．012a 14．615－．061．251－．187a 19－．102．879－．122－．010a 21－．040．837．072－．094a 20．240．544－．329．357a 16．020－．072．879．069a 15．234－．049．774．033a 18－．009．098．155．816a 17．332．180．061－．577·82·第32卷绵阳师范学院学报（自然科学版）表4中第一个因子在a11，a12，a13，a14上有较高的载荷，它体现的主要是高速公路路面状况方面的情况，是评价路面平整性能的主要方面；第二个主因子在a19，a20，a21上有较高的载荷，它主要反映高速公路绿化带情况，是评价高速公路周围绿化的重要方面；而第三个因子在a15，a16上有较高的载荷，它反映道路标志清晰程度，是评价高速路端提示性标志的重要内容；第四个因子在a17，a18上有较高的载荷，它反映道路畅通方面的情况，是评价高速公路畅通无阻的主要方面．2．3主成分回归模型的构建利用SPSS统计软件［6］输出结果，可得到因子得分系数矩阵（表5），从而可以计算出4个主成分得分．表5因子得分系数矩阵Tab．5Factor score coefficient matrix变量因子1234a11．324－．013－．018．096a12．380－．078－．184．105a13．346．042．015－．029a14．253－．018．091－．089a15．030．048．474．037a16－．084．051．565．039a17．077．123．038－．470a18．080．037．088．702a19－．064．487．028－．056a20．188．249－．197．330a21－．066．486．146－．126利用因子得分系数矩阵计算各因子得分，即如下的线性组合：F 1=0．324a11+0．38a12+0．346a13+0．253a14+0．03a15－0．084a16+0．077a17+0．08a18－0．064a19+0．188a20－0．066a21．同理，可以表示出F2、F3、F4．其中F1、F2、F3、F4是主成分得分．利用这四个主成分作为自变量，用其得分值作为样本数据，原始各变量均值（CSI）作为因变量．构建主成分回归模型，计算高速公路养护服务顾客满意度指标CSI，模型如下：CSI=α+β1F1+β2F2+β3F3+β4F4使用最小二乘法得到如下回归结果，见表6：表6主成分回归结果Tab．6Results of principal component regression模型非标准化系数标准化系数B标准误差Beta统计量截距项3．555．005648．332．000 F1．259．006．77846．950．000F2．164．006．49429．767．000F3．117．006．35221．229．000F 4－．007．006－．022－1．322．189·92·兰冲锋等：基于主成分回归分析构建顾客满意度模型的实证研究第2期由表6建立的主成分回归模型如下：CSI =3．555+0．259F 1+0．164F 2+0．117F 3－0．007F 4．由4个主成分的系数向量组成的矩阵（见表5）和主成分回归系数向量估计量得到原自变量表示的回归方程模型：CSI =3．555+0．1538a 11+0．107a 12+…+0．0173a 20+0．0848a 21．说明：利用上述顾客满意度模型可以计算出各样本的顾客满意度CSIi ，（其中，CSIi =（CSI /5）*100），然后再进行平均，即得到了目前高速公路养护服务顾客满意度为：71．1（以100为标准值）．可以得出，目前高速公路养护服务顾客满意度水平处在一个较高的层次．2．4不同确定权重系数方法计算顾客满意度比较（表7）表7不同顾客满意度测评方法结果比较Tab．7Comparison of different customer satisfaction measurement测评方法高速公路养护服务顾客满意度主成分回归法71．1层次分析法75．8主观赋权0．6，0．472．6从表7比较结果可以看出，不同方法计算顾客满意度结果相差不大．在原调查报告中所使用的方法是层析分析法和主观赋权法（0．6，0．4）计算顾客满意度．在本文中使用主成分回归法对顾客满意度进行了试算，得到结果与后两种主观赋权法很接近，可以认为应用主成分回归法构建顾客满意度模型计算顾客满意度是比较合理的．主观赋权法在很大程度上依赖于人们的经验，主观因素的影响很大，无法排除决策者个人可能存在的严重片面性．层次分析法（AHP ）至多只能算是一种半定量（或定性与定量结合）的方法．而本文采用的主成分回归法基于数据信息，建立模型得出的权重系数具有客观合理性．并在比较和判断过程都以数据为依准，结果更容易被人接受．3结束语随着中国市场经济的制度完善，金融、电信、房地产等行业逐步由关注企业的规模、价格、利润等指标转向关注企业的顾客这一种重要资源．而政府部门作为市场经济的监管者，也负有监督各种产品与服务产出质量的责任．因此，顾客满意度应用领域越来越广泛，成为直接影响人们对企业产品或服务满意程度的重要指标之一．例如，在金融证券方面关于银行顾客满意度调查研究、银行员工满意度调查研究以及顾客满意度与证券关系研究等；在政府部门方面关于政府部门行政效能建设测评，政府部门作风建设测评以及高速公路系统顾客满意度研究等；在其他行业方面，关于医院满意度研究、学校满意度研究、消费品系列顾客满意度研究以及家用电器等方面的顾客满意度研究．参考文献：［1］易丹辉．构建中国顾客满意度指数（CCSI ）测评体系的思考［J ］．中国质量，2001，8（3）：9－11．［2］白长虹，廖伟．基于顾客感知价值的顾客满意研究［J ］．南开学报（哲社版），2001（6）：14－20．［3］朱国锋，杨赞．顾客满意度指数研究的现状及展望［J ］．浙江交通职业技术学院学报，2003，4（2），1－4．［4］刘新燕，杨智，刘雁妮，等．大型超市的顾客满意度指数模型实证研究［J ］．管理工程学报，2004，18（3）：96－101．［5］雷钦礼．经济管理多元统计分析［M ］．中国统计出版社，2004：45－62．［6］卢纹岱．SPSS for Windows 统计分析［M ］．北京：电子工业出版社，2008：391－502．·03·第32卷绵阳师范学院学报（自然科学版）Empirical Study on Modal of Customer Satisfaction Basedon principal Component RegressionLAN Chong －feng 1，YAN Yun －yun 2（1．School of Mathematics ＆Computer Science ，Fuyang Teachers College ，Fuyang ，Anhui 236000；2．School of Science ，Guilin University of Science and Engineerinbg ，Guilin ，Guangxi 541004）Abstract ：With the intensity of market competition ，businesses owners begin to turn their attention on prod-ucts to customers ，and customer satisfaction is the evaluation index for measuring the quality of products and serv-ice．In this paper ，the research results of customer satisfaction in China and abroad are firstly reviewed ，then ，by using principal component regression ，the index is tested ，and in the end ，the empirical study of road mainte-nance ，taking the highway system of a certain province as the case ，is conducted．Key words ：Principal component regression ；customer satisfaction ；weight coefficient（上接第3页）On Extreme Property of Van der WaerdenFunction and Its ApplicationCHEN Hui（Anhui Business College of Vocational Technology ，Wuhu ，Anhui 241002）Abstract ：The property of Van der Waerden function was discussed in this paper and it is proved that the decimal fractions of limit digits are all the local minimum points of Van der Waerden function．It is deduced that the local extreme points of a continuous function can be infinite and at most denumerable ，and the local extreme points can be dense in the domain of the continuous function．Thus the present result in the bibliography was ex-tended ，and the character of the function which is continuous everywhere and derivable nowhere was illustrate in a new way．Key words ：Local minimum points ；Van der Waerden function ；dense ；Weierstrass function·13·兰冲锋等：基于主成分回归分析构建顾客满意度模型的实证研究第2期。
六西格玛方法论
六西格玛强调从全局的角度来看待问题，通过流程图、流程模型等工具来分析整个流程，以便找出问 题的根源和最优解决方案。
事实和数据驱动
数据为基础
六西格玛强调以数据为基础，通过收集和分析数据来支持决策和改进。
定量分析
六西格玛使用定量分析的方法来评估和改进流程，通过数据分析和统计方法来找 出问题的根源和最优解决方案。
FMEA分析
识别和评估潜在的设计和流程故障，以及 这些故障发生的可能性和影响程度。
假设检验
01
假设检验的基本步 骤
提出原假设，构造检验统计量， 确定显著性水平，做出决策，以 及解释结果。
02
假设检验的优缺点
能够严格控制犯第一类错误的概 率，但无法完全避免第二类错误 的发生。
03
假设检验的应用范 围
了解并满足顾客的需求
六西格玛将顾客满意度作为核心驱动力，致力于了解并满足顾客的需求，通过改进产品和服务来提高顾客的满 意度和忠诚度。
关注顾客的声音
六西格玛强调倾听和理解顾客的声音，通过数据分析和市场调研来获取顾客的需求和反馈，以便更好地满足他 们的需求。
关注流程
流程导向
六西格玛将流程作为改进的对象，通过对流程的优化和改进来提高效率和减少浪费。
THANKS.
找出问题的根本原因
通过分析找出问题的根本原因，确定主要影响 因素。
确定主要影响因素
根据分析结果确定主要影响因素，为改进阶段提供依据。
改进阶段
制定改进方案
根据分析阶段的结果制定改进方案，明确改进的目标和措施。
通过实验设计等方法验证方案的有效性
通过实验设计等方法验证改进方案的有效性，确保方案能够达到预期的效果。
03 六西格玛的组织结
cem统计方法
cem统计方法CEM统计方法是指通过顾客体验管理（Customer Experience Management，简称CEM）来对顾客的满意度和体验进行统计和分析的一种方法。
CEM统计方法的目的是通过对顾客的意见、反馈和行为进行数据分析，以便企业可以更好地了解顾客需求和期望，从而改进产品和服务，提升顾客满意度和忠诚度。
CEM统计方法主要包括以下几个步骤：数据收集、数据分析、结果呈现和改进措施制定。
数据收集是CEM统计方法的第一步。
企业可以通过多种途径收集顾客的意见和反馈，例如顾客满意度调查、投诉管理系统、社交媒体监控等。
这些数据可以帮助企业了解顾客对产品和服务的评价、意见和建议。
数据分析是CEM统计方法的核心步骤。
企业需要对收集到的数据进行统计和分析，以便发现潜在的问题和机会。
统计方法可以包括描述性统计、相关性分析、回归分析等。
通过数据分析，企业可以发现顾客的偏好、痛点和需求，为后续的改进措施提供依据。
然后，结果呈现是CEM统计方法的重要环节。
企业需要将数据分析的结果进行可视化呈现，以便更好地理解和传递。
常用的结果呈现方法包括图表、报告和演示文稿等。
通过结果呈现，企业可以向内部员工和外部利益相关方展示顾客满意度和体验的情况，促进共识和行动。
改进措施制定是CEM统计方法的最终目标。
企业需要根据数据分析的结果，制定相应的改进措施。
改进措施可以包括产品升级、服务改进、流程优化等。
通过持续改进，企业可以不断提升顾客满意度和体验，增强市场竞争力。
需要注意的是，CEM统计方法的有效性和可靠性取决于数据的准确性和代表性。
因此，企业在进行CEM统计方法时应确保数据的采集方法科学可靠，样本量足够大且具有代表性。
同时，企业应注重数据的分析和解读，以确保得出准确和有意义的结论。
CEM统计方法是一种通过数据分析来评估和改进顾客满意度和体验的方法。
通过数据收集、数据分析、结果呈现和改进措施制定等步骤，企业可以更好地了解顾客需求和期望，并采取相应的措施提升顾客满意度和忠诚度。
如何使用逻辑回归模型进行情感分析(五)
情感分析是一种非常有用的技术，它可以帮助企业了解消费者的情感和态度，从而更好地满足客户的需求。
逻辑回归模型是一种常用的机器学习算法，可以用来进行情感分析。
本文将介绍如何使用逻辑回归模型进行情感分析，并进行案例分析和实际应用。
一、逻辑回归模型简介逻辑回归模型是一种用于处理分类问题的统计模型。
它可以用来预测一个二元变量的概率，比如“是”或“否”、“成功”或“失败”。
逻辑回归模型的输出是一个介于0和1之间的概率值，通常被解释为一个事件发生的可能性。
逻辑回归模型的数学表达式为：\[P(y=1|x) = \frac{1}{1+e^{-\beta^Tx}}\]其中，\(P(y=1|x)\)表示在给定输入变量x的条件下，y取值为1的概率；\(\beta\)是模型的参数向量；x是输入变量的特征向量。
二、如何使用逻辑回归模型进行情感分析情感分析是一种对文本进行情感和态度分析的技术。
在情感分析中，逻辑回归模型可以被用来判断文本中的情感是积极的、消极的还是中性的。
首先，需要对文本进行预处理。
这包括去除文本中的标点符号、停用词和数字，对文本进行分词和词干提取等操作。
接下来，需要构建特征向量。
逻辑回归模型的输入是特征向量，因此需要将文本转换成数字特征。
常用的方法包括词袋模型和TF-IDF模型。
词袋模型将文本表示为一个词频向量，TF-IDF模型将文本表示为一个词的重要性向量。
然后，需要训练逻辑回归模型。
训练数据集通常包括标注好情感的文本数据，可以使用一些机器学习库如scikit-learn或TensorFlow来训练逻辑回归模型。
最后，可以使用训练好的逻辑回归模型来预测新的文本情感。
给定一个新的文本，可以将其转换成特征向量，然后使用逻辑回归模型来预测其情感。
三、案例分析假设我们有一个餐厅的评论数据集，其中包含顾客的评论和他们对餐厅的评分。
我们可以使用逻辑回归模型来进行情感分析，预测评论的情感是正面的还是负面的。
首先，我们需要对评论数据进行预处理，包括去除标点符号和停用词，进行分词和词干提取等操作。
客户满意度研究中的PLS方法
客户满意度研究中的PLS方法客户满意度研究是企业和服务提供者经常进行的一项重要任务。
了解和满足客户需求是企业成功的关键因素之一。
为了评估和提高客户满意度，研究者和企业可以利用多种方法。
其中，PLS（Partial Least Squares）方法被广泛应用于客户满意度研究中。
PLS方法是一种基于结构方程模型（Structural Equation Modeling，简称SEM）的数据分析方法。
与传统的SEM方法相比，PLS方法具有更广泛的适用性和灵活性。
在客户满意度研究中，PLS方法可以用于构建和验证满意度模型，识别影响客户满意度的关键因素，并分析不同因素之间的相互作用。
使用PLS方法进行客户满意度研究的第一步是确定研究目标和构建测量模型。
研究人员需要确定满意度的关键维度和相关变量，并设计合适的问卷或观察指标来衡量这些变量。
然后，研究人员可以利用PLS方法通过计算变量之间的隐含关系来构建测量模型。
在确认测量模型后，研究人员可以使用PLS方法进行结构模型的估计和验证。
结构模型用于分析满意度的影响因素和关系，可以探索变量之间的直接和间接关系。
研究人员可以利用PLS 方法估计结构模型中的参数，并通过检验内部一致性、模型拟合度和预测功效来验证模型的合理性和有效性。
除了建模和验证，PLS方法还可以用于分析因素的重要性和效果。
通过计算权重和路径系数，研究人员可以确定哪些因素对满意度具有最大的影响，并探索不同因素之间的交互作用。
这有助于企业和服务提供者在改进和优化服务过程中做出更明智的决策。
总而言之，PLS方法是一种强大的工具，可以在客户满意度研究中发挥重要作用。
它不仅可以用于构建和验证满意度模型，还可以用于分析影响因素和评估效果。
通过利用PLS方法，企业和服务提供者可以更好地理解客户需求，提高服务质量，并实现客户满意度的持续改进。
PLS方法在客户满意度研究中的应用还包括模型测试和结果解释。
在研究中，研究人员经常需要验证模型的有效性，并解释结果。
顾客价值评估步骤
顾客价值评估步骤引言顾客价值评估是一种重要的市场研究方法，它帮助企业了解顾客对其产品或服务的价值认知。
通过对顾客价值的评估，企业可以更好地满足顾客需求，提升产品或服务的竞争力。
本文将介绍顾客价值评估的步骤，并详细探讨每一步的内容和方法。
顾客需求识别在进行顾客价值评估之前，首先需要明确顾客的需求。
只有了解顾客的需求，企业才能设计出符合市场需求的产品或服务。
顾客的需求可以通过以下几种方式识别：1. 市场调研市场调研是最直接、最常用的识别顾客需求的方法。
企业可以通过问卷调查、深度访谈、焦点小组等方式获取顾客的反馈和意见，从而了解他们的需求和期望。
市场调研可以在广泛的顾客群体中开展，以确保得出准确的结论。
2. 竞争对手分析竞争对手的产品或服务也反映了市场的需求。
通过对竞争对手的分析，可以了解他们的产品特点和市场反应。
这有助于企业发现自身的不足和改进空间，更好地满足顾客的需求。
3. 顾客投诉和反馈顾客投诉和反馈是宝贵的资料，可以帮助企业了解顾客对其产品或服务的不满和期望。
企业可以通过客服部门或在线平台收集顾客的投诉和反馈，并进行分析和整理，以确定改进的方向。
顾客价值要素分析在明确了顾客的需求之后，进一步对顾客价值要素进行分析是顾客价值评估的重要步骤。
顾客价值要素是指影响顾客对产品或服务价值认知的各种因素。
以下是一些常见的顾客价值要素：1. 产品特性产品的功能、性能、质量等特性对顾客的价值认知产生重要影响。
例如，一个功能齐全、性能卓越的产品可能被认为是高价值的，而一个功能简单、性能一般的产品可能被认为是低价值的。
2. 价格价格是顾客决定购买与否的重要因素之一。
顾客对于产品或服务价值的认知往往受到价格的影响。
例如，一个价格高昂的产品可能被认为是高价值的，而一个价格低廉的产品可能被认为是低价值的。
3. 品牌形象品牌形象是企业信誉和声誉的象征，对顾客的价值认知产生一定影响。
一个知名度高、口碑好的品牌往往被认为是高价值的，而一个口碑差的品牌可能被认为是低价值的。
基于多元回归分析的顾客满意度研究——以移动通信行业为例
２ 纪８ Ｏ世 Ｏ年代 以来 ，学术 界通过建立理 论模型来解 释顾客满意度 的形成过程并量化满意度 的研究成 果已十分
丰富。代表性的有 “ 期望不 一致” 模 型 （ ｌ ｅ：１８ ） Ｏｉ ｒ ９０ 、 ｖ
Ｋｎ ａｏ模型 （ ａ ｏ Ｎ ｒ ｌ ｔ ，１ ８ 、Ｅ Ｋ ｎｔ ｏｉ ｉ ａ ９４） Ｐ模 型 （ ｈ ｒ — ａｅ ｌ Ｃ ｕｃ ｈ ｉ ，１８ ） Ｑ模型 （ ｏ ｌ ９ １ 、服务作 业 特性 绩 ｌ ９ ２ 、Ｎ ｌ Ｆ ｍｅ ，１８ ） ｌ
基 于 多 元 回 归分 析 的 顾 客 满 意 度 研 究
以移 动通 信 行 业 为例
韶关 ５２２ ） １１６
【 摘 要】对移动通信行 业顾客 满意度 的调 查数据 进行 因子分析 ，并在相 关分析基础 上构建 了以价格 水
平、产品质量、服务质量和企 业形 象为 自变量，顾客 满意度 为 因变量 的多元 回归分析 模型 方
效模型 （ ａｓｒ ｌ ｎ ９ ７）和 服 务水 平 的顾 客 模 型 Ｓｓｅ、Ｏｓ ，１８ ｅ
（ ａｓｒ Ｏｓｎ Ｗｙｋ ，１７ 。 １８ 年 Ｐ ｒ ｔａ ｎ Ｓｓｅ、 ｌ 、 ｃ ｏ ９ ８） ９６ ｅ ａ ｓｒ ａ ｔｍａ 、 Ｂ ｒ 、Ｚｉ ａ ｌ ｅｒ ｅｔ ｒ 三位学者分析了顾客满意度 、服务质 量与 ｙ ｈｎ
作为测评信息来源 ，以因果关系为基础 ， 总体顾客满意 将 度置于一个 因果关 系链 中考虑 ， 使用结构方程进行计算的 模型结 构。因果关系链开始于影 响顾客满意度 的前期因素 （ 顾客期望、感 觉价值 、感 受质量 等 ） ，终止 于满 意度所 影响的最终 因素 （ 顾客抱怨 、顾客忠诚等 ） ，总体顾 客满
中心 ” ，营销管理工作 就是要 明确 企业 的客户 ，了鳃 客户
旅游目的地游客满意度及影响因子分析_以西安地区国内市场为例
评价
评价因子
期望 实际感 差异
项目
名称
编号 均值 知均值 均值
景观价值
1
4139
3179 - 01604
旅游 景观丰富程度 景观 景观特色
2
4120
3163 - 01574
3
4133
3176 - 01567
门票价格
4
3166
3108 - 01584
城市风貌
5
4111
3158 - 01534
环境 整洁卫生 气氛 空气质量
导游素质
26
3183
3135 - 01473
居民热情友好
27
3185
3164 - 01208
旅游解说系统
28
3177
进一步强调游客满意是“积极的”感知或感觉 ,是建 立在游客期望和实际体验相比较的正效应基础上 的[2] ;乔恩 (Chon) 等研究旅游目的地形象在游客满 意中的作用时提出一个解释游客满意的调和理论框 架[3] 。皮赞姆 ( Pizam) 等提出海滩 、机会 、成本 、好客 度 、餐饮设施 、住宿设施 、环境 、商业化程度是影响海 滨旅游地游客满意的 8 个影响因子 ;波恩 (Bowen) 将 游客满意的影响因子归纳为 :期望 、绩效 、不一致 、特 性 、情绪和公平 6 个方面[4] ; 马佐斯基 (Mazursky) 发 现过去的经历对游客的满意度的影响不容忽视[5] 。 韦尔顿 (Wilton) 提出感知绩效模型[6] ;奥立弗 (Oliver Swan) 提出花费 —收获模型[7] 。 112 国内相关研究进展
第 23 卷 2008 年第 4 期 月刊
旅 游 学 刊 TOURISM TRIBUNE
基于偏最小二乘回归分析法的汽车4S店客户满意度研究
标数值 。其中三级指标 １ 个 ， ７ 如表 １ 所示 。通过软件 Ｐ Ｗ 中单 Ｅ 因变量的偏最小二乘 回归计算顾客满意度 ， 如图 ２ 所示 。
负责军民融合重大问题的决策和协调 ， 负责方针政策的制定 ； 建
（
沭
立部际联席会议制度和联合稽查制度 ， 设立办公室 ， 重大装 加强
【 摘要 】客 户满意度（ ｓ） ｃ Ｉ始终是汽车销售企业 最为关注 的
备计划与科技计划的沟通和协调机制 ，由有关部门 （ 总装备 管理 指 标 之 一 。 采 用偏 最 小二 乘 法 回 归 分析 的 方 法 ， 以就 目前 如 可 部、 工信 部 、 科技部 等部 门 ） 加 ， 参 协商处理 重大计 划决策 问题 顾 客 满 意度 多项 指 标 建 立数 学分 析 模 型 ， 而建 立 良好 的 顾 客 满 从 （ 如法律法规 、 重要政策的制定 ） 。 意度 指 数 测 评 体 系。 过 该 测 评体 系 ， 车 ４ 通 汽 ｓ店 可 以 回 归分 析 和
【 关键词】客户满意度
一
偏最小二 乘法 回归分析
、
引 言
顾客满意度作为顾客满意的量化 统计指标 ， 描述 了顾 客对产
期望值 ） 和感知 （ 实际感受值 ） 间的差异 ， 之 可以测量顾 军工企业 ， 能够 自主地退 出武器装备生产领域 。 同时建立科学的 品的认知（ 当顾客的认知小于感知时 ， 顾客的满意度就高 ； 反 行业准入制度 ， 允许进入军品市场的民用企业参与 竞标 ， 并享有 客满意的程度。
衡量顾客的满意度及忠诚度方案
衡量顾客的满意度及忠诚度方案引言在如今竞争激烈的市场中，企业的成功与否往往取决于其顾客的满意度和忠诚度。
满意度和忠诚度是衡量顾客对企业产品或服务满意程度和对企业的忠诚度的重要指标。
因此，开发一套有效的方案来衡量顾客的满意度和忠诚度对于企业的发展至关重要。
本文将介绍一种衡量顾客满意度和忠诚度的方案，以帮助企业更好地了解顾客的需求并制定相应的改进措施。
1. 顾客满意度的定义顾客满意度是指顾客对企业产品或服务的感知和评价，它反映了顾客与企业之间关系的良好程度。
满意度通常通过收集顾客对产品或服务的评价和反馈来进行衡量。
为了衡量顾客满意度，企业可以采取以下措施：•定期开展顾客调查，获取顾客对产品或服务的评价和建议。
•组织客户满意度小组，跟踪顾客的投诉和问题，并及时解决。
•建立客户关系管理系统，记录顾客的反馈和沟通记录。
2. 顾客忠诚度的定义顾客忠诚度是指顾客对企业的忠诚度和再购买意愿的度量。
忠诚度高的顾客通常会选择继续购买企业的产品或服务，并成为企业的品牌大使。
为了衡量顾客忠诚度，企业可以采取以下措施：•追踪顾客的购买行为和消费习惯，了解其购买频率和购买金额。
•分析顾客反馈和评价，了解他们对企业品牌的认知和态度。
•通过客户关系管理系统，实时跟踪顾客的互动和参与度。
3. 综合指标：NPSNPS（Net Promoter Score）是一种常用的衡量顾客忠诚度的指标。
它通过顾客对企业的推荐度来评估顾客的忠诚程度。
NPS的计算公式如下：NPS = %Promoters - %Detractors其中，Promoters是指高分（9-10分）给企业的顾客比例，Detractors是指低分（0-6分）给企业的顾客比例。
NPS的取值范围是-100到+100，分数越高表示顾客的忠诚度越高。
4. 数据收集与分析为了有效衡量顾客的满意度和忠诚度，企业需要进行数据收集和分析。
数据收集可以通过以下途径进行：•定期开展顾客调查，收集顾客对企业产品或服务的评价和建议。
回归分析在统计学中的重要性与应用
回归分析在统计学中的重要性与应用回归分析是一种统计学方法，广泛应用于各个领域，包括自然科学、社会科学和商业等。
它旨在探索变量之间的关系，并通过建立数学模型来预测和解释因果关系。
本文将探讨回归分析在统计学中的重要性与应用，以及它对研究者和决策者的意义。
一、简介回归分析是一种用来研究两个或多个变量之间关系的方法。
它通过找出自变量与因变量之间的数学关系，建立回归方程来预测因变量的值。
回归分析的核心思想是通过找到最佳拟合线或曲线，将自变量的变化与因变量的变化联系起来。
这种方法能够帮助研究者找到变量之间的关联性，并进行定量分析。
二、重要性1. 预测与预测精度：回归分析可以通过建立模型来预测未知的因变量值。
这对于商业和经济决策非常重要，因为它可以帮助企业做出战略规划和投资决策。
通过回归分析，我们可以预测销售额的增长趋势、股票价格的波动等。
此外，回归分析还可以评估预测模型的精度，帮助人们了解预测值与实际值之间的差异。
2. 因果关系的解释：回归分析可以帮助研究者理解变量之间的因果关系。
通过分析自变量对因变量的影响，我们可以确定某个因素对研究问题的重要性。
例如，在医学研究中，回归分析可以帮助我们理解某个药物对疾病治疗的效果，或者某项指标对健康状况的影响程度。
3. 假设检验与变量重要性：回归分析还可以用于假设检验，帮助研究者确定自变量对因变量的显著性。
通过检验各个自变量的系数，我们可以判断它们对因变量的重要性。
这对于关键因素的筛选和决策制定至关重要。
在市场营销中，回归分析可以帮助企业确定哪些因素对顾客满意度和忠诚度有显著影响。
三、应用案例1. 金融领域：回归分析在金融领域中得到广泛应用。
例如，通过回归分析可以探索股票价格与各种因素（如利率、公司盈利等）之间的关系，并进行预测。
此外，回归分析还可以帮助分析贷款利率与各种变量（如信用评级、收入水平等）之间的关系。
2. 医学研究：回归分析在医学研究中扮演重要角色，帮助研究者确定治疗方案和预测疾病进展。
IPA分析法的修正及其在游客满意度研究的应用
IPA分析法的修正及其在游客满意度研究的应用作者：陈旭来源：《旅游学刊》2013年第11期[摘要]传统的重要性绩效（IPA）分析法以受访者自述满意度和重要性评价来衡量各评价要素对提升客户满意度的意义。
多数学者指出，这种分析方法存在两个弊端：一是重要性评价受满意程度的影响，二是单个评价要素的满意与否不一定能带来整体满意度相对称的变化，因此，单个评价要素的重要性也应当有所不同。
所以，采用自述重要性的分析方式并不能反映客户的真实感受，分析方法需要改进。
该研究以一山地景区的游客满意度为例，使用对数转化和偏相关系数法从满意度评价计算出引申重要性评价，去除满意度的影响，从而能较为客观地反映出游客对评价指标重要性感知。
该研究对两种IPA分析方法进行了实证比较研究，并指出了结果存在差异性的原因，为完善使用IPA方法提供了有价值的理论阐述和实践检验。
[关键词]游客满意度；IPA分析；偏相关系数[中图分类号]F59[文献标识码]A[文章编号]1002-5006（2013）11-0059-08Doi：10.3969/j.issn.1002-5006.2013.011.0071.引言游客满意度分析通过服务对象对整个服务过程的效果反馈，在衡量旅游企业服务质量和发展质量中发挥着愈来愈重要的作用，也愈加受到旅游企业的重视。
学界对游客满意度的研究主要集中在以下5个方面：（1）了解和掌握游客的需要、要求和期望；（2）发现和识别游客需求的发展趋势和潜在的市场机会；（3）制定游客满意的服务基准；（4）寻找准确的市场定位，辨识影响旅游景区游客满意度的关键性指标；（5）满意度衡量方法的研究。
目前，业界应用较多的游客满意度测评模型主要包括美国消费者满意度模型（American consumer satisfaction index，ACSI）、服务质量法（Service qualily，SERVQUAL）、重要性一绩效性分析法（Importance-performance analysis，IPA）等。
基于多元回归的影响因素分析方法研究
基于多元回归的影响因素分析方法研究近年来，数据分析与挖掘技术发展迅猛，其中基于多元回归的影响因素分析方法在许多领域得到广泛应用。
本文将深入介绍该方法及其应用场景，希望为相关研究提供参考。
I. 方法介绍多元回归分析是一种通过建立数学模型来表征响应变量与多个自变量之间关系的统计方法。
在实际应用中，多元回归可以被用来分析各种问题，例如商品价格、房屋租赁费用等。
在此类问题中，价格可以被视为响应变量，而影响价格的因素则可以被视为自变量。
在进行多元回归分析时，通常需要先选出自变量。
一种可行的方法是通过进行先验分析和特征选择来确定哪些变量对于预测响应变量最有价值。
在实际应用中，选择自变量需要结合模型目的、数据类型以及分析结果等多个因素进行综合考虑。
II. 应用场景多元回归分析方法在许多领域得到广泛应用。
以下为几个应用场景的介绍：1. 商品定价在商品定价中，多元回归可用于分析不同自变量对价格的影响。
例如，在考虑手机价格时，可以考虑厂商、型号、配置等因素对价格的影响。
2. 市场营销在市场营销中，多元回归可以被用来预测销售额、顾客满意度等重要指标。
例如，在分析某个地区房屋销售市场时，可以从地理位置、周边环境、房屋面积、房屋类型等因素中选出对销售额影响最大的自变量。
3. 生产优化在生产优化中，多元回归可以用于分析影响生产效率的各类因素。
例如，可以通过建立数学模型，预测在生产环境中什么因素会对生产效率产生影响，进而进行优化。
III. 实例分析为了更好地说明多元回归分析方法的应用，下面举一个实例进行说明：某家公司想要分析哪些因素对平台上商品价格有影响，他们收集了以下数据：销售量、生产成本、销售区域、商品品牌、商品类型。
在这些自变量中，公司认为这五个因素对商品价格的影响最大。
将数据输入建模软件中，设置合适的参数后，得到以下数学模型：Price = 300 + 3.4 * SalesVolume + 0.8 * ProductionCost -20 * SalesRegion + 5 * Brand + 15 * ProductType在这个数学模型中，每一个自变量的系数都表示价格上升或下降的幅度。
确定顾客满意度重要影响因素的方法
确定顾客满意度重要影响因素的方法
何桢;王文佳
【期刊名称】《天津大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2004(006)003
【摘要】顾客满意度研究是目前质量领域和经济领域一个非常热门和前沿的话题,它对于企业确定影响顾客满意度的重要因素并采取相应的措施提高顾客的满意度、增加企业利润具有重大意义.文章主要介绍了几种确定顾客满意度重要影响因素的方法,并详细分析了其优缺点,然后以顾客对天津市某培训机构教学满意度评价为例,利用主成分回归和偏最小二乘回归找出影响教学的重要因素.结果表明偏最小二乘回归分析的方法更可靠、更合理一些.
【总页数】5页(P254-258)
【作者】何桢;王文佳
【作者单位】天津大学管理学院,天津,300072;天津大学管理学院,天津,300072【正文语种】中文
【中图分类】F406.3
【相关文献】
1.评价不确定型顾客满意度的证据推理方法 [J], 何建民;方琴芬;杨善林
2.基于不确定信息和可信性理论的顾客满意度测评方法 [J], 邵民智
3.确定电信顾客满意度及其关键因素的模型和方法 [J], 龚益鸣;刘来发
4.考虑顾客满意度的顾客需求重要度确定方法 [J], 耿秀丽; 邱华清
5.运用联合分析确定在顾客满意度调查中测量的服务属性的相对重要性 [J], 王海峰;徐济超;常广庶
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