Анкета Доброго дня, шановні Пані та Панове! Відділ маркетингу стартапу «3d-on»

1
Доброго дня. Починаючи із ПР3 наші роботи будуть стосуватися програмного комплексу IBM SPSS Statistics. Результатом виконання робіт з
SPSS буде проходження Вами тестувань у Google формі. Тестування містять і теоретичні, і практичні питання.
Спочатку прошу Вас ознайомитися із загальним інтерфейсом SPSS у цьому відео. Воно на англійській мові, але тут важливіше те, що демонструється, а не те, що йде паралельно озвучкою. Відео коротке і не потребує якісного інтернету: https://www.youtube.com/watch?v=ttfvL1i2TV4
Завдання, які стосуються програмного комплексу IBM SPSS Statistics, створено на прикладі стартап-проєкту 3D-On. Анкета складена таким чином, щоб максимально зрозуміло показати Вам процес вирішення конкретних завдань в SPSS. Тому не використовуйте її безпосередньо як зразок для складання анкет. Приклади й інструкції, які Ви можете використати при складанні анкет у Вашій професійній діяльності, наведено у відповідній презентації у курсі.
Кожна наступна практична з SPSS є продовженням попередньої роботи.

2
Анкета
Доброго дня, шановні Пані та Панове!
Відділ маркетингу стартапу «3D-On» проводить дослідження з метою
розробки веб ресурсу та мобільного додатку для створення 3D моделей для
подальшого друку на 3D принтері. Дайте будь ласка відповіді на запитання в
анкеті. Дякуємо заздалегідь за те, що погодилися нам допомогти!
Просимо відмічати правильні відповіді так
Увага! Вибирайте лише одну правильну відповідь, крім тих питань,
що передбачають власноручне заповнення поля.
1. Чи зацікавлена Ваша організація у створені та друці 3D моделей?
Так (переходимо до наступних питань)
Ні
2. Якщо так, чи є у Вашій організації доступ до 3D принтеру?
Так, у нас є власний 3D принтер
Так, ми орендуємо 3D принтер
Ні, але ми можемо роздруковувати у 3D принтцентрі
Ні
3. Який з нижче наведених варіантів створення 3D моделей найкраще
підходить Вашій організації?
За допомогою комп’ютера (переходимо до пит. №4)
За допомогою смартфону чи планшету (переходимо до пит. №5)
4. Яка операційна система встановлена на комп’ютерах Вашої організації,
які планується використовувати для створення моделей?
Windows
Ubuntu
Mac OS
Інше
V

3
5. Яка операційна система встановлена на більшості cмартфонів та
планшетів, які планується використовувати для створення моделей?
Android
Apple iOS
Windows Phone
Інше
6. Вкажіть будь-ласка Вашу посаду
Менеджер вищої ланки
Менеджер середньої ланки
Менеджер нижчої ланки
Інше
7. Вкажіть будь-ласка вид Вашої компанії
Локальна
Національна
Інтернаціональна
Інше
8. Який пакет послуг найкраще підходить Вашій організації?
Базовий з мінімальним набором функцій
Базовий Плюс з розширеним набором функцій
Преміум з повним набором функцій
9. Як часто Ви збираєтесь використовувати послугу?
Кожного місяця
Кілька разів за півроку
Кілька разів на рік
Рідше, ніж кілька разів на рік

4
10. Чи було Вам відомо про нашу компанію?
Так
Ні
11. Якщо так, як Ви дізнались про нашу компанію?
З реклами
З Інтернет сайту
Порекомендували знайомі
Свій варіант: ______________________________
12. Оцініть будь-ласка від 1 до 20, наскільки важливими для Вас є
нижченаведені параметри? (1 це найнижча оцінка, а 20 - найвища)
№
Критерій
1 5
10 15 20 1
Ціна програмного забезпечення
2
Популярність торгової марки
3
Функціональність програмного забезпечення
4
Мультиформатність програмного забезпечення
5
Якість та чіткість створеної 3D моделі

5
Практична робота № 3
Задача 1. Ми займаємось розробкою веб ресурсу та мобільного додатку для створення 3D моделей для подальшого друку на 3D принтері. Визначимо розмір пакету послуг, який слід надавати. Для цього визначаємо:

1) слід використовувати недиференційований маркетинг чи сегментований маркетинг?
2) типовий розмір пакету послуг (математичне очікування).
Алгоритм:
- визначаємо тип розподілу випадкової величини;
- визначаємо параметри розподілу випадкової величини;
- визначаємо наскільки великою є дисперсія відносно мат. очікування;
- приймаємо рішення.
У табл. 1.1 наведено вихідні дані, отримані в результаті обробки анкет. На рис. 1.1 наведено скріншот із програми SPSS Statistics з вихідними даними.
Таблиця 1.1 – Вихідні дані
№
Зацік авле ність
Дост уп
Варіант створен ня
ОС на комп.
ОС на смарт. та пл.
Пос ада
Вид комп.
Пакет послуг
Частота викор.
Відо мість
Джерел о відом.
1.
1 3
1 1
2 2
2 2
1 2
2.
1 3
1 1
2 2
2 2
2 3.
1 1
1 1
2 1
2 2
2 4.
1 1
1 3
2 1
1 2
2 5.
1 1
2 1
2 1
1 3
2 6.
1 1
1 1
3 1
2 3
1 2
7.
1 1
1 1
1 2
2 2
2 8.
1 1
1 1
1 3
3 1
2 9.
2 10.
1 2
2 1
2 1
2 4
2 11.
1 1
2 1
3 1
1 4
1 2
12.
1 4
1 1
2 2
1 4
1 1
13.
2 14.
1 1
2 2
1 2
2 3
1 3
15.
1 2
1 2
1 1
1 2
1 1
16.
1 4
1 3
1 1
1 2
1 1
17.
1 4
2 3
2 1
2 2
2 18.
1 4
1 1
2 3
3 1
2 19.
1 3
1 1
2 3
2 1
2

6
№
Зацік авле ність
Дост уп
Варіант створен ня
ОС на комп.
ОС на смарт. та пл.
Пос ада
Вид комп.
Пакет послуг
Частота викор.
Відо мість
Джерел о відом.
20.
1 3
1 1
2 1
1 2
2 21.
1 3
1 1
2 1
1 2
1 2
22.
1 3
1 1
2 2
1 2
2 23.
1 1
2 2
2 2
2 2
1 2
24.
1 2
2 2
2 2
2 3
1 2
25.
1 2
2 1
3 1
1 4
1 2
26.
1 3
1 3
3 1
2 4
1 2
27.
2 28.
1 1
2 1
3 1
1 2
1 1
29.
1 4
1 3
1 1
2 2
1 3
30.
2 31.
1 1
1 1
2 2
1 1
1 3
32.
1 1
1 1
2 1
1 1
2 33.
1 2
1 1
2 1
1 1
2 34.
1 4
1 1
2 2
2 2
1 1
35.
2 36.
1 3
2 1
2 1
1 4
2 37.
1 3
1 2
1 2
2 1
2 38.
1 3
2 3
1 2
3 1
2 39.
1 3
2 1
1 2
1 1
2 40.
1 2
2 1
2 2
1 1
2 41.
1 4
1 3
3 2
1 2
1 2
42.
2 43.
1 1
1 3
3 1
1 3
1 2
44.
1 3
1 1
3 1
2 2
1 2
45.
1 3
1 1
3 2
1 2
1 1
46.
1 3
1 1
3 2
1 2
2 47.
1 3
1 1
3 1
2 1
2 48.
1 2
2 1
2 1
2 2
1 2
49.
1 1
1 1
2 2
1 2
2 50.
1 4
2 2
2 1
1 4
1 2
Для аналізу даних у програмі SPSS Statistics використаємо такий алгоритм.
1. Graphs – Legacy Dialogs – Histogram – Переносимо змінну (Пакет
послуг), відмічаємо Display Normal Curve – Аналізуємо наскільки наш розподіл близький до нормального (як наші дані розподілені відносно нормальної кривої). Як видно з рис. 1.2, наш розподіл «далекий» від нормального.
Математичне очікування М(x) = x = 1,55;
Середньоквадратичне відхилення:

= 0,627;
Дисперсія: D =
2

= 0,627 2
= 0,393;
Кількість відповідей респондентів: N = 44.

8 2. Analyze – Descriptive Statistics – Frequencies – Переносимо змінну
(Пакет послуг) – Знаходимо як часто зустрічається певна величина.
Рисунок 1.3 – Результат аналізу частоти зустрічі величин
3. Analyze – Descriptive Statistics – Descriptives – Переносимо змінні
(Пакет послуг та Варіант створення) – Отримуємо мат. очікування та середньоквадратичне відхилення. Визначаємо чи можна застосовувати недиференційований маркетинг.
Рисунок 1.4 – Описові статистики
З рис. 1.2 – 1.4, а також визначених параметрів розподілу випадкової величини видно, що дисперсія варіаційного ряду значна, так як знаходиться в межах трьох

. Це означає, що не можна використовувати недиференційований маркетинг і треба шукати сегменти. Типовий розмір пакету послуг складає 1,55.
Це означає, що найбільшу увагу слід звернути на Базовий та Базовий Плюс пакети послуг. Але, все ж таки, серед цих двох на перше місце виходить Базовий
Плюс пакет послуг, який і є типовим в даному випадку.

9
Щоб перевірити нашу гіпотезу відносно закону розподілу, використаємо тест Колмогорова-Смірнова. Алгоритм: Analyze – Nonparametric tests –
1-Sample K-S – рис. 1.5. Ми висунули гіпотезу, що наш розподіл не є нормальним. Тому перевіримо це. Як видно з рис. 1.6, K-S Z = 2,192; асимптотичне значення Asymp. Sig. (2-tailed) менше 0,05. Це означає, що розподіл не є нормальним.
Рисунок 1.5 – Перевірка гіпотези тестом Колмогорова-Смірнова
Рисунок 1.6 – Результат перевірки гіпотези тестом Колмогорова-Смірнова