【论文关键词】调查 预测 内容 问题 措施

【论文摘要】市场调查与预测是一门重要的专业基础课程，实践中有着广泛的实用性。市场调查与预测本科课程教学内容中，存在着数据资料整理的量化分析较弱、对营销专题调研内容分析不深入等问题，对其应采取完善数据资料的量化分析、加强营销专题调研内容的研究等优化措施，建立起科学的、合理的和动态的市场调查与预测本科课程教学内容体系。

一、引言

市场调查与预测是市场营销等专业的一门专业基础课程，课程的重点是培养学生市场调研与预测的综合能力，同时，又为营销专业后续及管理类的各门专业课程学习打下一定的基础。它培养学生对市场的认识、调查方案设计、信息搜集、资料整理与分析、市场分析决策等综合能力。

市场调查与预测是一门实践性极强的课程，在生产实践中有着广泛的应用，企业在对经营活动进行决策时，必须对市场情况进行调研并给予充分的掌握，才能有助于形成正确的决策。市场调查与预测本科课程教学内容的设置，应与企业实际工作中的应用紧密的联系，以培养技能为主线，并建立一种动态的更新机制，形成在理论上、方法上较完备的科学体系。

市场调查与预测本科课程教学内容还存在案例分析薄弱、营销专题研究不深入等诸多问题，为了适应市场调查与预测课程的教学，应对市场调查与预测本科课程内容进行优化，找出存在的问题，提出优化措施，把一些新的市场调查与预测教学内容研究成果及时补充到教学中去，将有利于市场调查与预测理论和方法的进一步完善，有利于提高课程教学质量。

二、市场调查与预测本科课程教学内容中存在的问题

1.市场调查与预测案例分析内容薄弱

在现行的市场调查与预测本科课程教学内容体系中，市场调查与预测案例分析内容较薄弱。主要表现在：现行主要教材中案例分析较少;案例分析中对表面现象定性提问的较多，对定量数据分析的提问较少;联系具体公司生产实际问题的市场调查与预测案例分析缺乏。案例分析对市场调查与预测课程理论和方法的学习有重要的作用，这些问题出现将不利于市场调查与预测课程的学习和研究。

2.对数据资料整理的量化分析较弱

在现行的市场调查与预测课程中，对数据资料整理的量化分析部分较弱。主要表现在：现行教材数据资料方面的量化分析阐述较弱，加之教学时数的限制，无法对数据量化分析方法进行细致的介绍。这种情况的出现不利于学生量化分析能力的培养。例如，抽样调查中，抽样数目的确定，对抽样数目公式的应用和分析，因涉及总体方差、概率度、平均数允许误差等量较难分析，一般在教材中都是匆匆而过，没有结合实例加以分析和应用。

3.软件分析工具的应用流于形式

随着计算机应用的普及，市场调查与预测与计算机的应用联系更为紧密，例如，互联网调研的应用;调查表的制作;表格及图形分析;数据资料的量化分析;时间序列法、回归预测法、因子分析法等均可运用计算机来进行。这些内容在计算机基础教学中是无法顾及的，在现行的市场调查与预测本科课程教学内容体系中，象Excel、SPSS等软件没有很好的结合课程内容得以充分的、系统的展示和应用，而是流于形式象征性的提及。

4.市场营销专题调研内容分析不深入

现行的市场营销专题调研主要有消费者行为、营销战略、目标市场营销、营销策略(4P)等内容。在市场调查与预测本科课程教学内容中，对市场营销专题调研内容分析不深入，不是从市场调查的角度来研究市场营销的专题，市场营销的专题调研似乎成了市场营销学课程中相关内容的重复，给人的印象是市场调查与预测的理论和方法在市场营销专题调研中找不到用武之地，产生脱节的现象。

三、市场调查与预测本科课程教学内容的优化措施

1.增强市场调查与预测案例分析内容

市场调查与预测本科课程教学内容应增强案例分析部分，市场调查与预测是一门与生产实际结合很紧密的课程，通过案例分析，有助于对市场调查与预测中一些抽象的概念、原理和方法的理解及深化，有助于提高学生运用市场调查与预测的理论和方法，分析和解决实际问题的能力。笔者认为，根据课程内容的设置，市场调查与预测中的案例分析，大致可以分为5类：第一，基本理论类。运用市场调查与预测的基本理论，主要针对案例素材中的一些概念、基本现象等进行评价分析;第二，基本方法类。对案例素材中的方法，如抽样法、实验法、德尔菲法等方法运用是否合理、恰当等进行分析;第三，调查表设计类。主要是分析调查表问题设计的科学性和合理性，能否达到调查的目的等;第四，数据分析类。对案例素材给出的数据资料，进行结构性、差异性、相关性、趋势性等数据分析;第五，综合类。就是基本理论、基本方法、调查表设计、数据分析等类型案例的综合，该类分析一般是以一个完整的调查报告为素材，对素材进行全面的分析。案例编写中，应配合教学目的，可以是针对某一个知识点，也可以针对几个知识点或针对一个较为全面的知识点(涉及基本理论、方法、调查表设计、数据分析、报告结论等问题)来编写。案例编写应以内容短小精炼、有利于教学为原则。

2.完善对数据资料的量化分析

对数据资料的量化分析，主要涉及：中心趋势、离散程度、区间估计、Z检验与t检验、卡方检验、相关分析(相关系数、偏相关系数)、回归分析、方差分析、因子分析、聚类分析、联合分析等方法对数据资料的分析。在这些分析中，现行大多数教材，只对相关分析和回归分析提及较多，而其余较少，量化分析还没有得到充分的重视;在个别量化分析提及较多的教材中，举例较少，不便于教学，可增加举例。对数据的量化分析是市场调查与预测课程中一项重要的内容，在经营决策中占有举足轻重的地位，通过调研得到的数据，必须经过归纳整理，从中筛选出与市场调查与预测的目的、所研究问题一致的内容，并进行量化分析，通过数据量化分析才能有助于对所研究问题的决策。

3.注重软件分析工具系统化的应用