企業市場營銷數據化管理與分析研究Thetitle"EnterpriseMarketingDataManagementandAnalysisResearch"referstothesystematicapplicationofdata-drivenstrategiesinmarketingwithincorporateenvironments.Thisscenarioisparticularlyrelevantintoday'sdigitalagewherebusinessesrelyheavilyondatatounderstandconsumerbehavior,optimizemarketingcampaigns,andenhanceoverallbusinessperformance.Theresearchaimstoexplorehowcompaniescanleveragedatamanagementandanalysistomakeinformedmarketingdecisionsandachievesustainablegrowth.Theresearchfocusesonvariousaspectsofdatamanagement,includingdatacollection,storage,andprocessing,aswellastheanalyticaltoolsandtechniquesusedtoderiveactionableinsights.Byanalyzingmarketingdata,enterprisescanidentifytrends,patterns,andcorrelationsthatcaninformtheirmarketingstrategies.Thisapproachiscrucialforstayingcompetitiveinarapidlyevolvingmarketlandscapewheredata-drivendecision-makingisbecomingincreasinglyimportant.Toconducteffectiveresearchinthisarea,itisessentialtohaveasolidunderstandingofbothmarketingprinciplesanddataanalysismethodologies.Thestudyshouldencompassthedevelopmentofrobustdatamanagementframeworks,theapplicationofadvancedanalyticaltechniques,andtheintegrationoftheseelementsintothebroadermarketingstrategy.Bymeetingtheserequirements,theresearchcanprovidevaluableinsightsintohowdatacanbeutilizedtoenhancemarketingeffortsanddrivebusinesssuccess.企業市場營銷數據化管理與分析研究詳細內容如下：第一章市場營銷數據化管理概述1.1市場營銷數據化管理的意義在當今信息時代，市場營銷數據化管理作為一種新興的管理模式，對于企業的發展具有重要的戰略意義。市場營銷數據化管理主要是指運用現代信息技術，對企業市場營銷活動中的數據進行收集、整合、分析和應用，以實現市場活動的精細化管理。以下是市場營銷數據化管理的主要意義：（1）提高決策效率：通過收集和分析市場數據，企業可以快速準確地了解市場需求、競爭態勢和消費者行為，為決策者提供有力的數據支持。（2）優化資源配置：市場營銷數據化管理有助于企業合理配置資源，提高資源利用效率，降低運營成本。（3）提升市場競爭力：通過對市場數據的深入分析，企業可以精準把握市場動態，制定有針對性的市場策略，提高市場競爭力。（4）增強客戶滿意度：市場營銷數據化管理有助于企業深入了解消費者需求，提升產品和服務質量，從而提高客戶滿意度。1.2市場營銷數據化管理的原則為了保證市場營銷數據化管理的有效性，企業應遵循以下原則：（1）數據真實性：保證收集的數據真實、準確，避免因數據失真導致決策失誤。（2）數據完整性：盡可能全面地收集市場數據，包括消費者需求、競爭對手情況、市場趨勢等，以便進行綜合分析。（3）數據安全性：加強數據安全管理，保證數據不被泄露、篡改或丟失。（4）數據及時性：及時收集、整理和分析市場數據，以便快速應對市場變化。（5）數據應用性：將數據分析成果應用于市場營銷實踐，指導企業制定和調整市場策略。1.3市場營銷數據化管理的流程市場營銷數據化管理流程主要包括以下幾個環節：（1）數據收集：通過各種渠道收集市場數據，如問卷調查、在線監測、競爭對手分析等。（2）數據整理：對收集到的數據進行清洗、分類和整合，形成統一的數據格式。（3）數據分析：運用統計、預測等分析方法，對整理好的數據進行分析，挖掘市場規律和趨勢。（4）數據可視化：將分析結果以圖表、報告等形式呈現，便于決策者理解和應用。（5）數據應用：根據數據分析結果，制定和調整市場營銷策略，優化市場活動。（6）數據反饋：對市場營銷活動的效果進行跟蹤和評估，收集反饋數據，進一步完善數據化管理。（7）數據優化：根據反饋數據，持續優化數據收集、整理、分析和應用流程，提升市場營銷數據化管理的有效性。第二章市場營銷數據收集與整合2.1數據收集的渠道與方法2.1.1數據收集的渠道市場營銷數據的收集渠道主要包括以下幾種：（1）企業內部數據：包括銷售數據、客戶數據、產品數據、財務數據等，這些數據通常存儲在企業內部的信息系統中。（2）外部公開數據：包括國家統計局、行業報告、市場研究機構發布的數據，以及社交媒體、新聞網站等公開渠道的數據。（3）第三方數據服務提供商：如數據挖掘公司、市場調研公司等，他們提供的數據通常具有較高價值，但需要支付一定費用。2.1.2數據收集的方法（1）問卷調查：通過設計問卷，收集消費者對產品、服務、品牌等方面的意見和建議。（2）訪談：與消費者、行業專家進行一對一或小組訪談，獲取深層次的市場信息。（3）市場觀察：對市場現象進行實地觀察，了解消費者行為和市場競爭狀況。（4）數據挖掘：運用計算機技術，從大量數據中提取有價值的信息。2.2數據整合的技術與策略2.2.1數據整合的技術（1）數據清洗：去除重復、錯誤、不完整的數據，提高數據質量。（2）數據轉換：將不同格式、結構的數據轉換為統一格式，便于分析和處理。（3）數據關聯：將不同數據源的數據進行關聯，形成一個完整的數據集。（4）數據倉庫：構建數據倉庫，實現數據的集中存儲、管理和分析。2.2.2數據整合的策略（1）制定統一的數據標準：保證不同數據源的數據在格式、結構、含義等方面保持一致。（2）建立數據共享機制：打破信息孤島，實現部門間數據共享。（3）數據治理：對數據質量、安全性、合規性等方面進行管理，保證數據的可靠性和可用性。（4）技術支持：采用先進的數據整合技術和工具，提高數據整合效率。2.3數據清洗與預處理數據清洗與預處理是保證數據質量的重要環節，主要包括以下步驟：（1）數據篩選：根據研究目的和需求，篩選出與研究相關的數據。（2）數據去重：去除重復的數據，避免數據冗余。（3）數據校驗：檢查數據中的錯誤和不一致性，如數據類型錯誤、異常值等。（4）數據填充：對缺失的數據進行合理填充，如使用平均值、中位數等。（5）數據轉換：將數據轉換為適合分析和處理的格式。（6）數據標準化：對數據進行標準化處理，消除不同數據源之間的量綱和單位差異。通過以上步驟，為后續的數據分析和挖掘提供高質量的數據基礎。第三章市場營銷數據分析方法3.1描述性統計分析描述性統計分析是市場營銷數據分析的基礎環節，旨在對收集到的數據進行整理、概括和描述，以便更好地理解數據的基本特征。本節將從以下幾個方面展開討論：3.1.1數據整理在描述性統計分析中，首先需要對數據進行整理，包括數據清洗、數據篩選和數據轉換等。數據清洗是指消除數據中的錯誤、遺漏和重復記錄；數據篩選是根據研究目的選擇相關變量；數據轉換是將數據從一種形式轉換為另一種形式，以便于分析。3.1.2數據描述數據描述包括頻數分布、圖形描述和數值描述。頻數分布是對數據中各個類別的頻數進行統計，以了解數據的分布情況；圖形描述通過繪制直方圖、箱線圖等圖形，直觀展示數據分布特征；數值描述通過計算均值、方差、標準差等統計指標，對數據進行量化描述。3.1.3數據可視化數據可視化是將數據以圖形、圖表等形式展示，便于理解數據之間的關聯和趨勢。常用的數據可視化方法有散點圖、折線圖、柱狀圖等。3.2摸索性數據分析摸索性數據分析（EDA）是對數據進行摸索性的挖掘，以發覺數據中的潛在規律和模式。本節將從以下幾個方面展開討論：3.2.1數據摸索數據摸索主要包括分析數據的基本分布特征、異常值檢測、數據關聯性分析等。通過對數據的摸索，可以為后續的分析提供依據。3.2.2數據可視化在摸索性數據分析中，數據可視化同樣具有重要意義。通過繪制散點圖、箱線圖、熱力圖等，可以直觀地觀察數據特征和關系。3.2.3相關性分析相關性分析是摸索性數據分析的重要組成部分，主要用于研究變量之間的線性關系。常用的相關性分析方法有皮爾遜相關系數、斯皮爾曼秩相關系數等。3.3假設檢驗與模型構建假設檢驗與模型構建是市場營銷數據分析的核心環節，旨在通過對數據進行統計分析，驗證研究假設和構建預測模型。本節將從以下幾個方面展開討論：3.3.1假設檢驗假設檢驗是根據樣本數據對總體參數的假設進行驗證。常用的假設檢驗方法有t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等。通過對假設的檢驗，可以判斷研究假設是否成立。3.3.2模型構建模型構建是根據收集到的數據，構建能夠反映市場現象的數學模型。常見的模型有線性回歸模型、邏輯回歸模型、時間序列模型等。通過模型構建，可以對市場現象進行定量描述和預測。3.3.3模型評估與優化在模型構建完成后，需要對模型進行評估和優化。評估指標包括擬合優度、預測精度、泛化能力等。通過模型評估和優化，可以保證模型在實際應用中的有效性和準確性。3.3.4模型應用將構建的模型應用于實際市場分析，為企業的市場營銷決策提供支持。模型應用包括市場預測、客戶細分、產品定位等方面。通過對模型的實際應用，可以為企業創造價值。第四章客戶細分與市場定位4.1客戶細分的方法與策略客戶細分是市場營銷中的重要環節，其目的是識別和區分具有相似需求和特性的客戶群體。以下是幾種常見的客戶細分方法與策略：（1）人口統計細分：根據客戶的人口統計數據，如年齡、性別、職業、收入、教育程度等，對客戶進行分類。這種方法便于企業了解不同人群的需求，制定針對性的營銷策略。（2）地理細分：根據客戶的地理位置，如城市、鄉村、區域等，對客戶進行分類。這有助于企業把握地域差異，優化市場布局。（3）心理細分：根據客戶的心理特征，如個性、價值觀、生活方式等，對客戶進行分類。這種方法有助于企業深入了解客戶的內在需求，提升產品競爭力。（4）行為細分：根據客戶的行為特征，如購買頻率、使用場合、忠誠度等，對客戶進行分類。這有助于企業發覺潛在市場，提高客戶滿意度。4.2市場定位的原則與步驟市場定位是指企業根據目標客戶的需求，設計產品、服務和營銷策略，以在客戶心中樹立獨特的形象。以下是市場定位的幾個原則與步驟：（1）原則：（1）目標客戶導向：市場定位應圍繞目標客戶的需求展開，保證產品和服務滿足客戶期望。（2）差異化：企業應突出自身產品的獨特性，與競爭對手形成明顯差異。（3）可持續性：市場定位應具有長期性，不易被競爭對手模仿。（2）步驟：（1）分析目標客戶：了解目標客戶的需求、喜好和消費習慣，為企業定位提供依據。（2）識別競爭對手：分析競爭對手的市場定位，找出自身的優勢和劣勢。（3）確定定位策略：根據目標客戶和競爭對手分析結果，制定合適的市場定位策略。（4）實施定位策略：通過產品設計、營銷傳播等手段，將市場定位策略付諸實踐。4.3客戶價值分析與評估客戶價值分析是企業評估客戶對企業貢獻的重要手段。以下是對客戶價值分析與評估的幾個方面：（1）客戶生命周期價值：分析客戶從初次購買到終止購買整個過程中為企業帶來的總收益。（2）客戶滿意度：調查客戶對企業產品或服務的滿意度，以了解客戶需求是否得到滿足。（3）客戶忠誠度：評估客戶對企業品牌和產品的忠誠程度，預測客戶流失率。（4）客戶貢獻度：分析客戶購買行為對企業利潤的貢獻程度，為企業資源分配提供依據。通過以上分析，企業可以更好地了解客戶價值，優化客戶關系管理，提高市場競爭力。第五章產品策略數據化管理5.1產品生命周期管理產品生命周期管理是企業對產品從研發、生產、銷售到退出市場的全過程進行系統管理的一種策略。在數據化管理中，產品生命周期管理主要包括以下幾個方面：（1）產品研發階段：通過對市場需求的調查和分析，運用大數據技術對潛在客戶的需求進行挖掘，為產品研發提供數據支持。（2）產品生產階段：根據產品生產數據，優化生產流程，提高生產效率，降低生產成本。（3）產品銷售階段：收集產品銷售數據，分析銷售趨勢，調整銷售策略，提高市場份額。（4）產品退出市場階段：根據產品銷售數據和市場反饋，評估產品生命周期，合理規劃產品更新換代。5.2產品組合策略分析產品組合策略是企業根據市場需求和自身資源，對產品線進行調整和優化的一種策略。數據化管理在產品組合策略分析中的應用主要包括以下幾個方面：（1）產品結構分析：通過收集和分析產品銷售數據，了解各類產品的銷售情況，為企業調整產品結構提供依據。（2）產品市場占有率分析：運用大數據技術，分析產品在各個市場細分領域的占有率，為企業制定市場拓展策略提供數據支持。（3）產品盈利能力分析：根據產品銷售數據和成本數據，計算各類產品的盈利水平，為企業優化產品組合提供參考。（4）產品競爭力分析：通過收集競品信息，分析競品的市場表現，為企業制定有針對性的競爭策略提供數據支持。5.3產品競爭力評估產品競爭力評估是企業對自身產品在市場中的競爭力進行評價的一種方法。數據化管理在產品競爭力評估中的應用主要包括以下幾個方面：（1）產品功能分析：通過收集產品功能數據，與競品進行對比，找出自身產品的優勢和劣勢。（2）產品質量分析：根據產品質量數據，評估產品在市場中的口碑，為企業改進產品質量提供依據。（3）產品價格分析：運用大數據技術，分析產品價格與市場需求的關系，為企業制定合理的價格策略。（4）產品銷售渠道分析：收集銷售渠道數據，分析各類渠道對產品銷售的貢獻，為企業優化銷售渠道提供參考。（5）產品創新能力分析：通過對比企業產品創新速度與市場競爭對手，評估企業在產品創新方面的競爭力。第六章價格策略數據化管理6.1價格策略的類型與選擇6.1.1價格策略的類型價格策略是企業市場營銷的重要組成部分，其類型主要包括以下幾種：（1）成本加成定價策略：根據產品成本加上一定比例的利潤來確定產品價格。（2）市場導向定價策略：根據市場需求和競爭對手的價格來確定產品價格。（3）競爭對手定價策略：以競爭對手的價格為基準，制定本企業產品價格。（4）心理定價策略：根據消費者心理預期和消費習慣來確定產品價格。（5）階段性定價策略：根據產品生命周期和市場需求變化調整價格。6.1.2價格策略的選擇企業在選擇價格策略時，應考慮以下因素：（1）企業目標：如市場份額、盈利水平等。（2）市場競爭狀況：競爭對手的價格、市場份額等。（3）產品特性：如產品定位、功能、品質等。（4）消費者需求：消費者對產品的需求程度、消費能力等。（5）企業成本：產品的生產成本、運營成本等。6.2價格敏感度分析6.2.1價格敏感度概述價格敏感度是指消費者對價格變化的敏感程度。價格敏感度分析有助于企業了解消費者對價格變化的反應，從而制定合理的價格策略。6.2.2價格敏感度的影響因素（1）產品類型：不同類型的產品，消費者對價格的敏感程度不同。（2）消費者需求：消費者對產品的需求程度越高，價格敏感度越低。（3）替代品：替代品的存在程度越高，價格敏感度越高。（4）市場競爭：市場競爭越激烈，價格敏感度越高。6.2.3價格敏感度分析方法（1）實驗法：通過實際操作，觀察消費者對價格變化的反應。（2）調查法：通過問卷調查或訪談，了解消費者對價格變化的看法。（3）模型法：構建價格敏感度模型，預測消費者對價格變化的反應。6.3價格調整與優化6.3.1價格調整的必要性價格調整是企業適應市場需求、提高競爭力的有效手段。價格調整的必要性主要體現在以下幾個方面：（1）市場競爭：為了應對競爭對手的價格策略，企業需要調整價格。（2）成本變化：當生產成本發生變化時，企業需要調整價格以保持盈利。（3）消費者需求：消費者需求的變化導致企業需要調整價格以適應市場。6.3.2價格調整的方法（1）直接調整：直接降低或提高產品價格。（2）間接調整：通過優惠活動、贈品等方式調整實際售價。（3）價格歧視：針對不同消費者群體制定不同的價格。6.3.3價格優化策略（1）價值定價：根據產品價值和消費者需求制定合理價格。（2）差異化定價：根據產品特點和市場需求，制定差異化價格策略。（3）動態定價：根據市場需求和競爭狀況，實時調整價格。（4）聯合定價：與其他產品或服務捆綁銷售，實現整體優化。通過對價格策略的數據化管理與分析，企業可以更加精準地制定價格策略，提高市場競爭力和盈利水平。第七章渠道策略數據化管理7.1渠道選擇與優化7.1.1引言在企業的市場營銷策略中，渠道選擇與優化是的一環。市場競爭的加劇，企業需要充分利用數據化管理手段，對渠道進行合理選擇與優化，以提高市場競爭力。本文將從渠道選擇與優化的原則、方法及其實施步驟三個方面進行論述。7.1.2渠道選擇原則（1）市場需求導向：企業應選擇與市場需求相匹配的渠道，以滿足消費者的需求。（2）渠道互補性：企業應選擇與其他渠道相互補充、協同發展的渠道。（3）成本效益：企業在選擇渠道時，應充分考慮渠道的成本與效益，實現最大化利潤。（4）可持續發展：企業應選擇具有可持續發展潛力的渠道，以保證長期穩定的市場份額。7.1.3渠道選擇方法（1）數據挖掘：通過收集和分析市場數據，挖掘潛在的高效渠道。（2）實證分析：運用統計學方法，對渠道的效益、成本、市場適應性等方面進行實證分析。（3）經驗借鑒：借鑒同行業優秀企業的渠道選擇經驗，為企業提供參考。7.1.4渠道優化實施步驟（1）數據收集：收集渠道運營數據，包括銷售額、市場份額、客戶滿意度等。（2）數據分析：運用數據分析方法，找出渠道存在的問題和優化方向。（3）制定優化方案：根據數據分析結果，制定具體的渠道優化方案。（4）方案實施與跟蹤：實施優化方案，并持續跟蹤效果，對方案進行調整。7.2渠道績效評估7.2.1引言渠道績效評估是企業對渠道運營效果進行量化分析的重要手段。通過評估渠道績效，企業可以及時發覺渠道存在的問題，并為渠道優化提供依據。7.2.2渠道績效評估指標體系（1）銷售額：反映渠道的市場開拓能力和銷售水平。（2）市場份額：反映渠道在市場中的地位和競爭力。（3）客戶滿意度：反映渠道對消費者需求的滿足程度。（4）渠道運營成本：反映渠道運營效率。（5）渠道協同效應：反映渠道之間的協同發展水平。7.2.3渠道績效評估方法（1）數據分析方法：運用統計學方法，對渠道績效進行定量分析。（2）案例分析法：通過分析具體案例，對渠道績效進行定性評估。（3）指標評分法：根據渠道績效評估指標體系，對渠道進行評分。7.3渠道沖突與協調7.3.1引言渠道沖突是企業在渠道運營過程中常見的問題，嚴重影響渠道效率和市場競爭力。因此，對渠道沖突進行有效協調是企業渠道管理的重要任務。7.3.2渠道沖突類型（1）價格沖突：不同渠道之間的價格差異導致的沖突。（2）促銷沖突：不同渠道之間的促銷策略差異導致的沖突。（3）供應鏈沖突：渠道上下游企業之間的供應鏈問題導致的沖突。（4）渠道資源沖突：渠道資源分配不均導致的沖突。7.3.3渠道沖突協調方法（1）溝通協調：加強渠道內部溝通，消除信息不對稱，降低沖突。（2）制度協調：建立完善的渠道管理制度，規范渠道行為。（3）合作協調：通過合作共贏的方式，實現渠道之間的協同發展。（4）資源優化配置：合理分配渠道資源，緩解資源沖突。通過以上對渠道策略數據化管理的論述，企業可以更好地進行渠道選擇與優化、渠道績效評估及渠道沖突協調，從而提高市場競爭力。第八章推廣策略數據化管理8.1推廣渠道與方式選擇市場營銷活動的日益復雜化，企業需要通過數據分析對推廣渠道與方式進行精準選擇。以下是推廣渠道與方式選擇的數據化管理方法：8.1.1數據收集與分析企業應首先收集各類推廣渠道的投放數據，包括但不限于量、轉化率、成本、受眾覆蓋率等。通過對這些數據進行深入分析，找出具有較高回報率的推廣渠道與方式。8.1.2渠道匹配度評估根據目標受眾、產品特性等因素，評估各類推廣渠道與方式的匹配度。企業可以運用相關性分析、聚類分析等方法，確定最適合的推廣渠道與方式。8.1.3渠道組合策略在確定推廣渠道與方式后，企業還需制定渠道組合策略，實現多渠道協同作用。通過數據分析，優化渠道組合，提高整體推廣效果。8.2推廣效果評估推廣效果評估是數據化管理的重要環節，以下是對推廣效果進行評估的方法：8.2.1設定評估指標企業應根據推廣目標，設定相應的評估指標，如轉化率、ROI、成本效益等。這些指標應具有可量化、可比較的特點，以便于進行數據化管理。8.2.2數據收集與處理在推廣活動進行過程中，企業應實時收集相關數據，并對數據進行清洗、整理，以便于后續分析。企業還需關注數據質量，保證評估結果的準確性。8.2.3效果評估與分析通過對收集到的數據進行分析，評估推廣活動的效果。企業可以運用方差分析、回歸分析等方法，找出影響推廣效果的關鍵因素，為后續優化策略提供依據。8.3營銷活動策劃與實施在數據化管理的基礎上，企業需要對營銷活動進行策劃與實施，以下是相關方法：8.3.1市場調研在策劃營銷活動前，企業應進行市場調研，收集目標受眾、競爭對手等信息。通過數據分析，了解市場現狀，為活動策劃提供依據。8.3.2活動策劃根據市場調研結果，企業應制定具有針對性的營銷活動策劃方案。方案應包括活動目標、推廣渠道、活動內容、預算等要素。8.3.3實施與監控在活動實施過程中，企業需對推廣渠道、活動內容等進行實時監控，保證活動順利進行。同時企業還應收集活動數據，為后續評估和分析提供支持。8.3.4活動優化根據活動評估結果，企業應對營銷活動進行優化。通過數據分析，找出不足之處，調整推廣策略，提高活動效果。第九章市場營銷數據分析報告撰寫9.1報告撰寫的基本原則9.1.1保證真實性在撰寫市場營銷數據分析報告時，必須保證報告中所引用的數據和信息來源真實可靠。真實的數據是分析的基礎，也是報告質量的關鍵保證。9.1.2注重邏輯性報告應遵循邏輯性原則，從問題背景、數據來源、分析方法到結論與建議，每個部分都應緊密相連，形成完整的分析脈絡。9.1.3語言簡練在撰寫報告時，應使用簡練、明了的語言，避免冗長和復雜的句子結構。同時注意使用專業術語，以體現報告的專業性。9.1.4結構清晰報告結構應清晰明了，便于讀者理解和閱讀。合理劃分章節和段落，使用標題、小標題等元素，使報告層次分明。9.2報告結構設計與撰寫9.2.1封面及目錄報告封面應包含報告標題、撰寫人、單位、日期等基本信息。目錄部分應列出報告各章節及頁碼，方便讀者查找。9.2.2摘要摘要部分簡要概括報告的研究背景、目的、方法、主要結論和建議，字數控制在200300字以內。9.2.3引言引言部分介紹報告的研究背景、研究目的、研究意義，為報告主體內容做鋪墊。9.2.4數據來源與處理本部分詳細說明數據來源、數據采集方法、數據清洗與處理過程，保證數據的真實性和可靠性。9.2.5分析方法介紹報告所采用的分析方法，如描述性統計分析、相關性分析、回歸分析等，并對每種方法的適用性和局限性進行說明。9.2.6分析結果本部分呈現分析結果，包括數據分析圖表、文字描述等。報告應詳細闡述各項分析結果，并解釋其含義。9.2.7結論與建議根據分析結果，總結報告的主要發覺，提出針對性的改進建議和策略。9.2.8參考文獻列出報告中引用的文獻資料，包括書籍、期刊、網絡資源等。9.3數據可視化與呈現9.3.1圖表設計在報告中，合理運用圖表對數據進行可視化呈現。圖表設計應簡潔明了，避免過多的裝飾元素，突出數據本身。常見的圖表類型包括柱狀圖、折線圖、餅圖等。9.3.2圖表布局圖表布局應合理，避免擁擠或空曠。根據報告內容，將圖表與文字相結合，形成完整的分析過程。9.3.3圖表注釋