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问卷调研的兴起让我们可以使用问卷作为背景案例进行阐述，不仅可以将各类分析方法融入问卷研究，还可以将分析思路进行梳理，以“傻瓜”式的文字进行讲解，从而解决实际问题。
在某问卷收集平台上，每天都会产生上万份问卷和过百万份答卷。但在运营过程中，我们也发现大部分用户的数据分析仅仅停留在简单的频率分析上，数据中隐藏的巨大价值还在默默“沉睡”，等待被人挖掘
造成这种窘境的原因可能是我们在关注各种数据概念的同时，并没有以科学的研究方法来处理这些数据。
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首先一定要明确自己调查的目的，全程要带着目的、围绕主要问题去分析。
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根据调查结果对主要问题的回答情况进行统计，通过这些数据可以直观看出调查者的心理状况和对这个调查的认知程度。
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问卷法中最重要的一点，就是对收集到的一系列数据进行整理和分析，因为从得出的数据反映出的情况就是问卷发布想要得到的结果。
首先我们需要做的就是将问卷数据导入电脑成为表格数据。
如果你是线下发放的纸质问卷，可以先通过一些OCR文字扫描转换工具来把纸质文档转化为电子文档，节约打字浪费的时间，再整理录入形成excel文档。
如果你使用的是电子问卷，直接将数据导出excel文档即可。
定性分析的特点是具有探索性的一种调研方法，是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。
定性分析主要是解决研究对象“有没有”“是不是”的问题，定性研究分为三个过程：
1、分析综合
2、比较
3、抽象和概括
虽然定性分析的目的是为了对问题定位和启动能有更深入的认识和理解，但其准确性会比较模糊不定，因为选取的样本数量比较少，比较依赖于统计者的天赋眼光和对资料特殊的理解，所以定性分析需要有一定的专业水平才能去做的。
定量分析分为简单定量分析和复杂定量分析。
简单定量分析就是对调查问卷做一些比较简单的分析，例如平均数、百分比、频数这些来进行比较基础的分析。
复杂定量分析会涉及到常用的两种，就是多元分析和正交设计分析。
在我们的日常工作中，简单定量分析就已经足够我们做回收的问卷调查结果了，所以下面小九主要给大家解释一下如何用简单定量分析去分析问卷。
封闭问题指的是题目已经将问题答案都给出，调查者只能从选项里选出答案。
例如：
您使用我们产品的频率如何？（只能选一项）
A. 每天一次
B. 几天一次
C. 每月一次
D. 两周一次
从图中可以直接看出超过一半调查者一直在使用我们的产品，这部分用户就是（潜在）深度用户，可以进行深层次的转化。
这是问卷调查分析中最常用的方法，简单又实用，用九数云就可以轻松完成。
1、导入一张Excel表格，必须包含字段【您使用我们的产品的频率】
2、选取字段后，使用【列转行】功能将所有字段转换。
3、使用【分类汇总】功能，按照【问卷问题】和【填写信息】分类，将【填写信息】计数。
4、再次使用【分类汇总】功能，按照【问卷问题】分类，将【填写信息计数】字段汇总。
5、新增字段【占比情况】，计算出每个问题每个选项所有被访者回答的比例。
6、使用【排序】功能，按照【问卷问题】升序排列，并按照【占比情况】降序排列。
7、创建分析表，选择字段【问卷问题】、【填写信息】、【占比情况】。
8、创建图表，使用【饼图】，在维度中拖入【填写信息】字段，在指标中拖入【占比情况】字段。
像上图是调查的总的分析情况，但很多时候仅仅只是对调查结果进行整体的分析是不够的，经常会需要将不同的被访人群进行比较，这就需要用到较为复杂一点的交叉分析了。
交叉分析是指分析三个变量之间的关系，即引入第三种变量。
例如我们分析一个公司的员工的通勤方式，在统计完每个通勤方式的人数占比之后，假如我们要从工作年限群去分析，对工作时间超过1年以上的人群进行分析或者针对职业、性别这些变量进行分析，结果就会有所不同。
而且交叉分析还能同时研究多个变量之间的关系，可以说是很便于调查的比较分析。
开放问题指不给出选项可以自由回答的问卷题目。
面对这种问题是回收的问卷很容易出现有几百个人几百种答案这种现象，那么这时候我们就需要对这些答案做个大概的分类处理，例如分为时间因素、金钱因素、个人因素等再去做分析得出结果。
数量回答问题指的是回答结果涉及到数字的问卷题目。
对于这类可以将数字进行数值区间处理，就划分范围来进行结果的统计分析。
问卷调查是了解客户对于公司产品/服务感受的最直观最简洁的方法。
通过此种方式收集到的数据如果仅仅只是简单统计，没有去深究数据背后的意义，那前期投入的种种努力就等同于白费。
如果你没有任何方法或者思路，小九推荐你可以使用九数云的案例模板。
如果希望提升自我的分析能力，或是有针对性的需求，也可以参考帮助文档进行自助分析。
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