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市場調查與預測本科課程教學內容優化的探討論文
【論文摘要】市場調查與預測是一門重要的專業基礎課程，實踐中有著廣泛的實用性。市場調查與預測本科課程教學內容中，存在著數據資料整理的量化分析較弱、對營銷專題調研內容分析不深入等問題，對其應采取完善數據資料的量化分析、加強營銷專題調研內容的研究等優化措施，建立起科學的、合理的和動態的市場調查與預測本科課程教學內容體系。
【論文關鍵詞】調查 預測 內容 問題 措施
一、引言
市場調查與預測是市場營銷等專業的一門專業基礎課程，課程的重點是培養學生市場調研與預測的綜合能力，同時，又為營銷專業后續及管理類的各門專業課程學習打下一定的基礎。它培養學生對市場的認識、調查方案設計、信息搜集、資料整理與分析、市場分析決策等綜合能力。
市場調查與預測是一門實踐性極強的課程，在生產實踐中有著廣泛的應用，企業在對經營活動進行決策時，必須對市場情況進行調研并給予充分的掌握，才能有助于形成正確的決策。市場調查與預測本科課程教學內容的設置，應與企業實際工作中的應用緊密的聯系，以培養技能為主線，并建立一種動態的更新機制，形成在理論上、方法上較完備的科學體系。
市場調查與預測本科課程教學內容還存在案例分析薄弱、營銷專題研究不深入等諸多問題，為了適應市場調查與預測課程的教學，應對市場調查與預測本科課程內容進行優化，找出存在的問題，提出優化措施，把一些新的市場調查與預測教學內容研究成果及時補充到教學中去，將有利于市場調查與預測理論和方法的進一步完善，有利于提高課程教學質量。
二、市場調查與預測本科課程教學內容中存在的問題
1.市場調查與預測案例分析內容薄弱
在現行的市場調查與預測本科課程教學內容體系中，市場調查與預測案例分析內容較薄弱。主要表現在：現行主要教材中案例分析較少；案例分析中對表面現象定性提問的較多，對定量數據分析的提問較少；聯系具體公司生產實際問題的市場調查與預測案例分析缺乏。案例分析對市場調查與預測課程理論和方法的學習有重要的作用，這些問題出現將不利于市場調查與預測課程的學習和研究。
2.對數據資料整理的量化分析較弱
在現行的市場調查與預測課程中，對數據資料整理的量化分析部分較弱。主要表現在：現行教材數據資料方面的量化分析闡述較弱，加之教學時數的限制，無法對數據量化分析方法進行細致的介紹。這種情況的出現不利于學生量化分析能力的培養。例如，抽樣調查中，抽樣數目的確定，對抽樣數目公式的應用和分析，因涉及總體方差、概率度、平均數允許誤差等量較難分析，一般在教材中都是匆匆而過，沒有結合實例加以分析和應用。
3.軟件分析工具的應用流于形式
隨著計算機應用的普及，市場調查與預測與計算機的應用聯系更為緊密，例如，互聯網調研的應用；調查表的制作；表格及圖形分析；數據資料的量化分析；時間序列法、回歸預測法、因子分析法等均可運用計算機來進行。這些內容在計算機基礎教學中是無法顧及的，在現行的市場調查與預測本科課程教學內容體系中，象Excel、SPSS等軟件沒有很好的結合課程內容得以充分的、系統的展示和應用，而是流于形式象征性的提及。
4.市場營銷專題調研內容分析不深入
現行的市場營銷專題調研主要有消費者行為、營銷戰略、目標市場營銷、營銷策略（4P）等內容。在市場調查與預測本科課程教學內容中，對市場營銷專題調研內容分析不深入，不是從市場調查的角度來研究市場營銷的專題，市場營銷的專題調研似乎成了市場營銷學課程中相關內容的重復，給人的印象是市場調查與預測的理論和方法在市場營銷專題調研中找不到用武之地，產生脫節的現象。
三、市場調查與預測本科課程教學內容的優化措施
1.增強市場調查與預測案例分析內容
市場調查與預測本科課程教學內容應增強案例分析部分，市場調查與預測是一門與生產實際結合很緊密的課程，通過案例分析，有助于對市場調查與預測中一些抽象的概念、原理和方法的理解及深化，有助于提高學生運用市場調查與預測的理論和方法，分析和解決實際問題的能力。筆者認為，根據課程內容的設置，市場調查與預測中的案例分析，大致可以分為5類：第一，基本理論類。運用市場調查與預測的基本理論，主要針對案例素材中的一些概念、基本現象等進行評價分析；第二，基本方法類。對案例素材中的方法，如抽樣法、實驗法、德爾菲法等方法運用是否合理、恰當等進行分析；第三，調查表設計類。主要是分析調查表問題設計的科學性和合理性，能否達到調查的目的等；第四，數據分析類。對案例素材給出的數據資料，進行結構性、差異性、相關性、趨勢性等數據分析；第五，綜合類。就是基本理論、基本方法、調查表設計、數據分析等類型案例的綜合，該類分析一般是以一個完整的調查報告為素材，對素材進行全面的分析。案例編寫中，應配合教學目的，可以是針對某一個知識點，也可以針對幾個知識點或針對一個較為全面的知識點（涉及基本理論、方法、調查表設計、數據分析、報告結論等問題）來編寫。案例編寫應以內容短小精煉、有利于教學為原則。 2.完善對數據資料的量化分析
對數據資料的量化分析，主要涉及：中心趨勢、離散程度、區間估計、Z檢驗與t檢驗、卡方檢驗、相關分析（相關系數、偏相關系數）、回歸分析、方差分析、因子分析、聚類分析、聯合分析等方法對數據資料的分析。在這些分析中，現行大多數教材，只對相關分析和回歸分析提及較多，而其余較少，量化分析還沒有得到充分的重視；在個別量化分析提及較多的教材中，舉例較少，不便于教學，可增加舉例。對數據的量化分析是市場調查與預測課程中一項重要的內容，在經營決策中占有舉足輕重的地位，通過調研得到的數據，必須經過歸納整理，從中篩選出與市場調查與預測的目的、所研究問題一致的內容，并進行量化分析，通過數據量化分析才能有助于對所研究問題的決策。
3.注重軟件分析工具系統化的應用
隨著計算機的普及，市場調查與預測涉課程中涉及軟件應用的內容較多，如何把市場調查與預測的方法與Excel、SPSS等相關軟件的應用結合起來，是一個值得關注的焦點。應用中應注意：第一，專業性。要結合市場調查與預測的內容來運用相關軟件，防止相關軟件的應用與市場調查與預測內容的脫節，應把相關軟件應用到解決市場調查與預測的問題中；第二，系統性。現行教材中對Excel、SPSS等相關軟件的應用有所提及，但不系統，應對其系統化。相關軟件的應用應具有系統性，要注重全過程、系統化的介紹相關軟件在市場調查與預測中應用，形成一個運用相關軟件來解決市場調查與預測中的問題的系統；第三，關系性。要正確處理好市場調查與預測原理和方法與相關軟件應用的關系，市場調查與預測應以原理和方法的教學為主，而軟件是為其服務的，不能因為有了軟件的應用，而省略一些市場調查與預測原理和方法的介紹。例如，在趨勢分析中，不能因為有了軟件求解，就省略掉一些參數公式的介紹。
4.加強營銷專題調研內容的研究
對營銷專題調研內容的研究，主要涉及研究方法的問題，這方面，筆者認為，中山大學管理學院教授鄭宗成等著《市場研究實務》一書，值得借鑒，例如，在耐用消費品使用習慣和態度分析一節中，首先給出19個問題的問卷，在此基礎上對市場規模和市場占有率、市場變化趨勢、未來需求預測、產品在市場上的地位、地區市場重要性等進行分析。[1]圖形、表格、指標、預測方法的應用渾然天成，圖文并茂，充分展示了市場調查與預測的理論和方法，在對耐用消費品使用習慣和態度分析中的應用。對營銷專題調研內容的研究，重點要注重的是運用市場調查與預測的理論和方法對營銷問題的研究，而不應是市場營銷學中相關營銷內容的重復。
四、市場調查與預測本科課程教學內容的展望
市場調查與預測在企業經營決策中發揮著重要作用，市場調查與預測是進行經營決策的前提，只有通過正確的市場調查與預測，才能使企業做出科學合理的決策。市場調查與預測本科課程教學內容，應隨著時代的發展，新科研成果的運用，進行動態的優化。市場調查與預測本科課程教學內容，應是符合企業生產經營決策需要的，有利于在實踐中運用和解決實際問題的，科學的、合理的、動態的理論和方法體系。
參考文獻：
[1]鄭宗成,陳進.市場研究實務[M].廣州:中山大學出版社,2002.
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