marketing data analysis
���������
��
��
������
���
�������������������������� �!�”!��#$%�&�’����(�)��!��� �!��� !)�*+����’�%!�+,� ��-./0� !��12���������������������� �!��3��(��4�!���#’�5�’�!6���5�’�%0�’���!��*��0+�7��8�%�*�!9� !�%!�+,� ��(��4,�3 �:��’�4 � �!�+�;�!� !)�#’�5�’�!6��$����-.<�0� !��1.���������������������� �!��:'���#'�5�'�!6���5�'�=�3�# >>�8�%�*�!9� !��%!�+,� ��(��4,3 �:�=�3�?����@�’���#’�5�’�!6��$����-./�0� !��1AB �A�� ���C�DBE
�������F���GBH�����I=�����: �������:��������� ��4���J,�� 4! ):��(���’4�,K�2L�”6��J�’�2<2<��#+�������J� ��,��'�'�0�'� !�� �:�'�& 6'���5��@�'4��'�#$M�5�'������!+ !��N ��O��P��K
�������
���K��!4���� ��
�������QI�������RS�
�F�C�P�CB���DBE
�������5�+4�’�M�’���6:��5��:���:’���T���� �!�� !��:��5 !�+��7��K�,��’�’�0�’���:��+4K������� ! ���K�6�!�� !�20�)����”!��:����:�’�:�!4K�4��!���9���� !6+�4���++��:��(#((����0��� !�,��’�’�0�’���U!����4K�,��”�0�’���:��+4� !6+�4��V76�+���J+����!4�6:�’����:���,���6’�����J���4��!��:��’�+�N�!��(#((�4����!�+,� �����0���M�’���6:��5��:���:’���T���� �!�K�,��’�’�0�’���:��+4� !6+�4���:��4�!4’�)’���- ���K��’���4 �)’��1��!4�6’���0+���-����#��+W��V76�+�M +��5�’��:��(6’���#+��� !�X ��Y�� �HZ����[�� G����5�+4�’��!*�!N��1����9��� 5,�,��’�6+����’���+�� �!����M�’���K�,���6�!��+�������\�B�]��RSH ���
̂ ��� �_�G�̀a�b ̂�G�� !��:
��������
���K��!4��� ��
��������QI�������RS�
�F�C�P�CB���DBE
�������5�+4�’��!�*�!N������0’���!���:�%=”c%��!4�6’�����J�’���+���2��M�’��2��!4��.K�,���6�!��+��������!�V76�+�5 +��� � +�’�����:��O��d�����eB�̂B��_�G�R�HZD �
��fS��S� !�X ��g�hai�A������� ��5�+4�’��!�*�!N������0’���!���:��6�!9� !���!�+,� �’���+���.��M�’��.K�,����’��’�T� ‘�4����0’���!���:��/��44 � �!�+�’��0�!���� !�,��’�’�0�’���� !)�����J+�5�’�����M�’�,��’�6�!N�! �!6�K�UWN��0’�0�’�4��!�V76�+����0+����5 +���5�CC�������jkjb �̂��� �fS��S� !��:��������
���K��!4���� ��
��������QI�������RS�
F�C�P�CB���DBE
�������5�+4�’��!�*�!N�������N� 4�0+�) �’ ��K�0+������������’��,���3′ ���,��’��3!�’�0�’�� !4�0�!4�!�+,��!4�4��!��4 �6+����,��’�’�0�’������!,�!���+����=����,���:�N���!+,��!�������0�����������:���!+ !����J� �� �!�!4�,��’���J� �� �!�3 ++�J����’��4�J���4��!�� � +�’ �,�’�0�’��)�!�’���4�J,���’! � !K���0+�) �’ ��4���6� �!���5�3�’��
��������
�� �
�
�
���������
�����������
������
��
��������� ���������� �
! ” �
���� �
��
���� �
��
���� �
��
���� �
�� ���� �
��
#��������”����
$ ���������
%$ ����& �
��� ������
� �
�
�
����’����
���� “� ”
����!$��
���������
�� �����
����� ���
�������������� ���������
���������
�� ���������� �� ��������� ��� ��������
������������
��
�
����
������������
�
��������������
���������
���� ������������ ����������� ��������
�����
�
����������
����
����������������������������� �����������
����
����������������������
���
��������
�
����� ���� ��
\\Client\C$\s
\\Client\C$
����������
�
����� �
�����
�������
���������� ������
���� ������� � ���������������� ������������� �
�����������
����
������������������������� ���������������� �!���”#��#����#�$����%�&&�%������’���()�#���*#�+�#��%��$”�”�+#�,�-� ..�����
���/��.�����0�”%�����$��������&$�%�&&�%��$�++�#����#��*��$�����”�$�*#�1�$��������)�$”�”����!��##�*�#�2�”�$�”$�������)�$”�”����*�33″456�”1�”1″�&”‘&��+#�,�7″�1″������8�9�����(�������9���� �:�;
�<��
�=> 9�?����9 �����+�&$�#646�@��$�������)�,”�!���A,�������$�#&�������$”�”�”�$B6�C�������%��D�����”�”&!����+�#��”%����A,���6�@�#��”%��%&����#�0,”#E�����A,���2 �$��%#�’�����#�&”��1����3��0#�&”��1��+#�����%!����*�#%���”A�2�”�$�����,����*#�+�##�$�*�33″�+�#�������A,���6F6�@�#��”%���+���#�����,�&”�����%”#$��0�6�6 ���#���*#�$�%��%��%�*��2 �)��%����A,���G%&����#�������,����”**#�*#�”����”#A���,”#E��H
Question 3
- temp01
- temp02
- temp03
- temp04
From this page, you can find the relevant data files for each exam questions in
Final_Exam_24757
.
Final Take Home Exam Data Files:
· Q1: PDA Market Segmentation
·
pda2.sav
·
pdaw.sav
You are recommended to use pda2.sav because it already contains the standardized x-variables.
· Q2: Student Preferences for Apartment Complexes
·
apt.sav
·
aptplan.sav
·
SPSS_Syntax_for_Q2.txt
Note aptplan.sav is the design file and apt.sav is the ranking preference data file.
· Q3: Preference for New Pizza
·
Call_for_Group_Project_Proposal
·
pizaplan.sav
·
pizza10.sav
·
pizzabiby
·
pizzabiby.xlsx
·
pizza10x.txt
(SPSS Syntax for Q3)
The design and initial data files are stored here. You need to use pizzabiby
or pizzabiby.xlsx
file to collect additional Best-Worst data from 5 new respondents and then add them to pizza10.sav before you do the analysis for this question. The Call_for_Group_Project_Proposal
file contains the 3 new product concepts.
· Paul’s Excel Template for Q1 Report
·
Paul’s Excel Template for Q1 Profiling Results.xlsx
· Paul’s Excel Template to Report the 5 Additional Responses in Q3
·
Additional_5_Responses.xlsx