关于广告推广的回归分析开题报告

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1、理学院学士学位论文开题报告课题名称关于广告推广的回归分析学号姓名专业信息与计算科学导师职称教授选题时间2013年_月日XX大学X学院2013年X月XX日一、选题背景、目的和意义广告推广是营销计划中非常重耍的步骤，广告推广效果的好坏甚至影响到整个营销计划的成功。一个好的广告背后，需要经历着从广告概念挖掘、故事板测试、广告投放前测、广告效果测试等多个不同阶段的努力。媒体选择研究经常在广告概念形成之前的U&A研究中就会完成，因为只有明确了S标用户群才能通过对这些0标用户群的研究形成广告概念。近20年来，以互联网、无线通信为传播载体，以数字化多媒体内容为核心的数字媒体产业在全球范围内快速

2、崛起，并以潜移默化的方式对当代人们的生产生活方式产生巨大的影响。广告业作为信息经济产业的重要组成部分，在媒体数字化大潮的推动K正处于一个变革性的阶段，市场上各类宣传方式、各种营销理念纷繁杂乱、层出不穷，如何清晰准确地洞察和把握未来广告的发展趋势和潮流，对当代广告教育者和从业人员变得必需而紧迫。回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元冋归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只铋括一个自

3、变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而冋归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定艽因果关系，并用数学模型来表现其A体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。公司评定广告推广影响的时候，往往只注重某一个指标，而不注重其他指标，

4、这导致评定广告推广效果不全面。为解决此问题，论文中可通过多元回归分析来分析出广告推广中各种指标对影响，接着推测出计算广告推广效果的公式，计算数值，与规定的值作比较,评定广告推广效果优劣。此方法可以预测出最适合的广告推广方式，使广告投放得更有效率，为公司带来更大的收益。二、论文（设计）的研究内容论文首先对冋归分析法进行具体研究，包括主冋归分析法中各种指标的选取、回归方程的模型、指标的性质、计算步骤。论文第二部分，对回归分析法在广告推广中进行研究,对其基本方法、研究对象和结果进行系统研宄。论文第三部分，主要写回归分析法在广告推广中的应用，将计算结果进行比较，较之用单一指标作会更加行之

5、有效的确定广告推广的优劣，使广告推广的效果达到最好。三、论文（设计）的研究方法、技术路线及可行性分析（可加页）（1）论文研宄方法基于回归分析法基本原理的基础上，建立回归模型，首先构建评价指标，我选择了7项指标作为广告推广所影响的因素。x,:注册；x2:点击；%3:PV；x4:UV；•r5:激活；x6:充值；%7:兑换；变量样本，即为不同广告推广方式所对应的不同数据。增设如下常量：a指标注册前常量，b指标点击前常量，c指标PV前常量，d为指标UV前常量，e为指标激活前常量，f为指标充值前常量，g为指标兑换前常量，R为随机误差。自己定义给y—个规定值，作为比较广告推广效果好坏的标准。

6、回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立网归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。回归模型为：j=ax,+bx2+cx3+Jx4+ex5+fx6+gx7+R四、预期成果(1)预测结论根据对多组数据进行回归分析计算出常量a、b、c、d、e、f、g，确定随机变量R的值，再将新数据带入，计算y值，与规定值比较。若y值比规定值大，则说明该种广告推广效果好，若比规定值低，则说明该种广告推广效果差。通过计算所得常量，如果常量值相对较小，则说明广告推广对该指标影响较大；若常量

7、值相对较小，则说明广告推广对该指标影响较小。随机变量R的取值要小于规定值，且为正数，对最后y值比较不造成影响。每组数据相互独立，不互相影响。(2)总结回归分析是一种传统的应用性较强的科学方法，是现代应用统计学的一个重要的分支，在各个科学领域都得到了广泛的应用。它不仅能够把隐藏在大规模原始数据群体中的重要信息提炼出来，把握住数据群体的主要特征，从而得到变量间相关关系的数学表达式，利用概率统计知识对此关系进行分析，以判别其有效性，还可以利用关系式，由一个或多个变量值去预测和控制男一个