旅游模型 旅游产品举例

旅游消费者行为模型

第四章消费者行为理论

一,主要问题提示:

1.基数效用论和序数效用论

(1)基数效用论是研究消费者行为的一种理论.其基本观点是:效用是可以计量并加总求和的,因此,效用的大小可以用基数(1,2,3……)来表示.所谓效用可以计量,就是指消费者消费某一物品所得到的满足程度可以用效用单位来进行衡量.所谓效用可加总求和是指消费者消费几种物品所得到的满足程度可以加总而得出总效用.根据这种理论,可以用具体的数字来研究消费者效用最大化问题.基数效用论采用的是边际效用分析法.

(2)序数效用论是为了弥补基数效用论的缺点而提出来的另一种研究消费者行为的理论.其基本观点是:效用作为一心理现象无法计量,也不能加总求和,只能表示出满足程度的高低与顺序,因此,效用只能用序数(第一,第二,第三……)来表示.序数效用论采用的是无差异曲线分析法.

2.效用,总效用与边际效用

(1)效用的含义.

效用是一个人消费某种物品所得到的满足程度,它是主观的,效用因人,因时,因地而不同.

(2)总效用的含义.

总效用是指从消费一定量某种物品中所得到的总满足程度.

(3)边际效用的含义.

边际效用是指某种物品的消费量每增加一单位所增加的满足程度.边际的含义是增量,指自变量增加所引起的因变量的增加量.在边际效用中,自变量是某物品的消费量,而因变量则是满足程度或效用.消费量变动所引起的效用的变动即为边际效用.

(4)边际效用与总效用的关系.

当边际效用为正数时,总效用是增加的;当边际效用为零时,总效用达到最大;当边际效用为负数时,总效用减少.

3.边际效用分析与效用最大化的条件

(1)消费者行为理论主要有:基数效用论和序数效用论;基数效用论采用的是边际效用分析法,序数效用论采用的是无差异曲线分析法;

(2)边际效用递减规律.

随着消费者对某种物品消费量的增加,他从该物品连续增加的消费单位中所得到的边际效用是递减的.这种现象普遍存在,被称为边际效用递减规律.

(3)消费者均衡.

消费者均衡所研究的是消费者在既定收入的情况下,如何实现效用最大化的问题.在运用边际效用分析法来说明消费者均衡时,消费者均衡的条件是:消费者用全部收入所购买的各种物品所带来的边际效用,与为购买这些物品所支付的价格的比例相等,或者说每1单位货币所得到的边际效用都相等.用公式表示为:

上述(1)式是限制条件,说明收入是既定的,购买X与Y物品的支出不能超过收入,也不能小于收入.超过收入的购买是无法实现的,而小于收入的购买也达不到既定收入时的效用最大化.(2)式是消费者均衡的条件,即所购买的X与Y物品带来的边际效用与其价格之比相等,也就是说,每1单位货币不论用于购买X商品,还是购买Y商品,所得到的边际效用都相等.

4.无差异曲线的含义与特征

(1)无差异曲线的含义.

无差异曲线是用来表示两种商品的不同数量的组合给消费者所带来的效用完全相同的一条曲线.在这一概念中,无差异的含义就是对消费者来说效用是相同的,满足程度是无差别的.

(2)无差异曲线的特征:

第一,无差异曲线是一条向右下方倾斜的曲线,其斜率为负值.这就表明,在收入与价格既定的条件下,消费者为了得到相同的总效用,在增加一种商品的消费时,必须减少另一种商品的消费.两种商品不能同时增加或减少.

第二,在同一平面图上可以有无数条无差异曲线.同一条无差异曲线代表相同的效用,不同的无差异曲线代表不同的效用.离原点越远的无差异曲线,所代表的效用越大;离原点越近的无差异曲线,所代表的效用越小.

第三,在同一平面图上,任意两条无差异曲线不能相交,因为在交点上两条无差异曲线代表了相同的效用,与第二个特征相矛盾.

第四,无差异曲线是一条凸向原点的线.这是由边际替代率递减所决定的.

5.消费可能线

(1)消费可能线的含义.

消费可能线又称家庭预算线,或等支出线,它是一条表明在消费者收入与商品价格既定的条件下,消费者所能购买到的两种商品数量最大组合的线.

(2)注意消费可能线的形状,能够根据给出的条件画出一条消费可能线;

(3)消费可能线的移动.

如果商品价格不变而消费者的收入变动,则消费可能线会平行移动.收入增加,消费可能线向右上方平行移动;收入减少,消费可能线向左下方平行移动.

如果收入不变,而两种商品的价格同比例上升或下降,则其结果与收入变动相同.

如果收入不变而两种商品的价格变动,则消费可能线也要移动,但并不是平行移动的.

6.序数效用分析与效用最大化的条件

(1)序数效用论采用的无差异曲线分析法.

(2)无差异曲线分析法用无差异曲线表示偏好,用消费可能线表示收入与价格既定的限制条件,当无差异曲线与消费可能线相切时,消费者实现了效用最大化.

(3)要求能够用图形说明.(参阅教材中P100图4-10)

7.消费者剩余

(1)消费者剩余的含义.

消费者愿意对某物品所支付的价格与他实际支付的价格的差额就是消费者剩余.

(2)消费者剩余并不是消费者实际收入的增加,只是一种心理感觉.

(3)消费者剩余是衡量消费者福利的指标,即消费者剩余的增加就是消费者福利的增加.

8.消费者行为与需求定理的关系

(1)需求定理表明:一种商品的需求量与价格之间成反方向变动.

(2)消费者购买各种物品是为了实现效用最大化,或者也可以说是为了消费者剩余最大.当某种物品价格既定时,消费者从这种物品中所得到的效用越大,即消费者对这种物品评价越高,消费者剩余越大.当消费者对某种物品的评价既定时,消费者支付的价格越低,消费者剩余越大.因此,消费者愿意支付的价格取决于他以这种价格所获得的物品能带来的效用大小.消费者为购买一定量某物品所愿意付出的货币价格取决于他从这一定量物品中所获得的效用,效用大,愿付出的价格高;效用小,愿付出的价格低.随着消费者购买的某物品数量的增加,该物品给消费者所带来的边际效用是递减的,而货币的边际效用是不变的.这样,随着物品的增加,消费者所愿付出的价格也在下降.因此,需求量与价格必然成反方向变动.

9.消费者行为理论对企业决策的启示

(1)在市场经济中,消费者主权是指企业要根据消费者的需求进行生产.消费者行为理论告诉我们,消费者购买物品是为了效用最大化,而且,物品的效用越大,消费者愿意支付的价格越高.

(2)根据消费者行为理论,企业在决定生产什么时首先要考虑商品能给消费者带来多大效用.效用是一种心理感觉,取决于消费者的偏好.所以,企业要使自己生产出的产品能卖出去,而且能卖高价,就要分析消费者的心理,能满足消费者的偏好.消费者的偏好首先取决于消费时尚.不同时代有不同消费时尚,一个企业要成功,不仅要了解当前的消费时尚,还要善于发现未来的消费时尚.这样才能从消费时尚中了解到消费者的偏好及变动,并及时开发出能满足这种偏好的产品.同时,消费时尚也受广告的影响.一种成功的广告会引导着一种新的消费时尚,左右消费者的偏好.从这个社会来看,影响消费者偏好的是消费时尚与广告,但从个人来看,消费者的偏好要受个人立场和伦理道德观的影响.所以,企业在开发产品时要定位于某一群体消费者,根据特定群体的爱好来开发产品.

(3)消费者行为理论还告诉我们,一种产品的边际效用是递减的.如果一种产品仅仅是数量增加,它带给消费者的边际效用就在递减,消费者愿意支付的价格就低了.因此,企业的产品要多样化,即使是同类产品,只要不相同,就不会引起边际效用递减.边际效用递减原理启示企业要进行创新,生产不同的产品.

10.工资决定劳动供给

(1)每个人的时间可以分为两部分:工作以及闲暇.一个人把多少时间用于工作,多少时间用于闲暇取决于工资.

(2)工资的变动通过替代效应和收入效应来影响劳动供给.闲暇是没有收入的,享受闲暇就必须放弃工作所能得到的工资.替代效应指工资增加引起的工作对闲暇的替代.因此,随着工资的增加,替代效应使劳动供给增加.另一方面,随着工资增加,人们的收入增加,收入增加引起人们对各种物品与劳务的需求增加.闲暇也是一种正常物品.因此,随着收入增加,对闲暇的需求也增加.增加闲暇必定减少劳动时间,这就是工资增加引起的收入效应,收入效应使劳动供给随工资增加而减少.

(3)随着工资增加引起的替代效应和收入效应对劳动供给起着相反的作用.如果替代效应大于收入效应,则随着工资增加,劳动供给增加.如果收入效应大于替代效应,则随着工资增加,劳动供给减少.工资作为劳动的价格决定了劳动供给决策.

旅游产品举例

旅游产品，亦称旅游服务产品。旅游产品有以下五种类型：

1、观光旅游产品（自然风光、名胜古迹、城市风光等）

2、度假旅游产品（海滨、山地、温泉、乡村、野营等）

3、专项旅游产品（文化、商务、体育健身、业务等）

4、生态旅游产品：生态旅游最初作为一种新的旅游形式出现，主旨是保护环境、回归自然，变革了以往的旅游发展模式。但如今的生态旅游无论从概念、方式、要求等方面都有很大的创新，成为旅游业可持续发展的核心理论。

5、旅游安全产品：旅游保护用品，旅游意外保险产品，旅游防护用品，这些保障旅游游客安全的工具产品。

扩展资料：

旅游产品类型

1、按旅游产品组成状况分类：整体旅游产品和单项旅游产品。

2、按旅游产品形态分类：团体包价旅游，散客包价旅游，半包价旅游，小包价旅游，零包价旅游，组合旅游，单项服务。

此外，旅游还可以按距离、计价形式、费用来源、和旅游方式来分类。

在中高端市场，以度假享受为主的人群更看重休闲服务的品质。为了满足中高端市场的需求，高端酒店、各大旅游网站针对目标人群纷纷推出了一些相应的旅游产品。高端酒店开始注重整合酒店内的资源，发掘周边的旅游资源。酒店内一日游以及周边一日游市面上层出不清。

参考资料：

百度百科-旅游产品

人民网-健身游教育游等特色产品正在引爆旅游市场

八大数据分析模型

「过去」以往在增量时代，每天都有新的领域、新的市场被开发。尤其是在互联网、电商等领域的红利期，似乎只要做好单点的突破就能获得市场。这个蛮荒时代，业务运营主要依靠是经验和直觉驱动。比如跨境电商领域初期，凭借世界工厂平台的优势，国内厂家似乎只需基于经验选品即可大卖。

「现在」但是随着规则的成熟，更多玩家的进入，市场从蓝海变为红海，进入到存量期，仅靠经验驱动的增长模式不再有效。还是拿跨境电商举例，由于卖家的剧增，海外市场的饱和，跨境电商就进入存量运营时代，已经不存在绝对的蓝海市场，每个细分领域都有许多竞争对手。此时，要求商家从粗放运营转为精细化运营，也就是用数据分析报告决定市场是否值得投入，用数据选品，用数据做经营分析，用数据库存管理。

当然，不是说纯定量的数据分析决定了一切，经验就不重要了。而是说在决策的过程中，数据结论占据的比例与以往相比更大，同时业务经验也是必不可少的部分。

「未来」互联网逐渐成为“传统行业”的未来，人工智能、元宇宙等由数据驱动的行业越来越依赖数据分析。还有众多制造业亟待数字化转型，以期在全球供应链中提高制造环节的附加值。也就是说，在未来，数据驱动业务将更频繁。

数据分析的本质是「沙盘演练」：战场上，指挥员们在指挥部的地形模型前「推演」敌我双方的趋势确定作战方案；商场上，管理层通过数据间的运算关系「推断」运营的发展进而做决策。

基于这样的定义可以知道数据分析的目的是为了做对当下运营发展有利的决策，那它是如何做到的呢？为了解答这个问题，可以从前面的定义中引申出几个关键概念：数据，运算关系，推断，决策。

最通用的理解，数据是被存储起来的信息。从应用的角度，数据是把事物做量化处理的工具，万物皆可数据化：数值数字是数据，文本、图像、视频等同样都是数据。

按字段类型划分，可以把数据分为：

按结构划分，可以把数据分为：

根据数据连续的属性不同，还可以分为：

孤立的数据往往没有参考价值，比如量化一个人，身高是180cm，并不能意味什么。比如网易云音乐的用户，每个用户的年龄是数据，对使用产品的人群年龄进行分段比如18-24岁，该年龄段人数占比的指标对网易云音乐来说才有价值。从数据到指标的计算过程，就是数据间的「运算关系」，也叫「指标」。

指标的作用在于「度量」业务的发展：

这些指标（点）通过一定的结构可以编织而成指标体系（线、面）衡量局部、甚至是全局的业务。

「沙盘演练」中，指挥员通过军事沙盘上的地形，及敌我双方的工事、兵力部署、火器配置等情况，分析敌情，制定作战方案。数据把现实中的运营抽象到数字世界中，通过指标体系，应用各种分析方法（业务分析、产品分析、用户分析、经营分析......），帮助经营做决策。

赵括熟读兵书，却不能活用，沦为纸上谈兵的笑话。所以获得分析能力后，不能照本宣科，要结合实际业务场景做决策。

数据分析落地涉及流程创新、变革管理，用新的思维解决业务问题。但这个过程并不是强迫变革，需要借助对业务的理解及软性的能力来使分析平滑落地。

站在“前人”的肩膀上，可以走得更远。饼干哥哥根据多年数据分析工作经验沉淀出了数据分析师能力模型，跟着它“按图索骥”，补充自身缺失的能力，最终形成独立、落地的数据分析能力。

完整的数据分析师能力体系应该包括底层认知、业务场景及能力三板斧。

在建立数据分析思维之前，应该先在底层认知达成共识。

什么是认知？是对事物底层逻辑的了解，是对是世界万物的判断，认知的本质就是做决定。也就是说，为了帮助数据分析中每个决策的有效性（选择什么指标、分析方法？接下来做什么？等等），需要先建立底层认知。

这一步，我们需要去明确数据分析的定义：数据分析是什么？目的/产出？分析流程？

同学们在求职过程中会发现，同样是数据分析师岗位，但是面试的内容千差万别，有考察机器学习、统计学等专业能力的，也有考察市场/行业分析的，还有考察产品分析的。

此时就有同学问，这些真的是数据分析该做的吗？

我们从字面上拆解，数据分析=数据分析，进一步拆：

这就是认知上的偏差：当一些同学认为数据分析就是用Excel做表、python写脚本、机器学习建模时（其实这些只是组成数据分析能力的一部分），求职市场对数据分析师的要求更为完整。

回过头来看，数据分析到底是什么？笔者认为，数据分析是一个过程，是利用数据能力做分析的过程：从发现问题、分析原因，到落地建议；这还是一个“解构”的过程：从整体拆到局部，从一般到特殊，从面到线到点，不断下钻剖析，找到具体可落地的点。

了解完什么是数据分析后，深入思考一个问题：这个过程的最终产出的交付物是什么？

要回答这个问题，我们需要回到数据分析的本质：解决业务问题。也就是回到业务层面的需求是什么，才能决定最后落地交付物：

最常见的数据分析场景，就是业务发现销售额下降、用户流失、产品跳失率高，也就是业务层面出现了一个问题待解决，此时需要数据分析师介入帮助从数据层面挖掘原因、给出解决建议。

分析过程可能是做一些探索性数据分析、统计分析、机器学习建模，甚至是做AB测试实验，最终交付分析报告，或者模型部署上线。

有时业务可能并不存在确切的“问题”，更多旨在通过加深对现有场景的理解，来提高现有业务模型、策略的效果；比如，现在业务使用的是客单价平均值将客户分为高、低两个人群进行营销，此时数据分析师通过对消费者的洞察分析，给予更精准的人群划分方案：利用客单价分位数，将客户分为三个人群，这样业务利用更新后的策略进行营销设计，提高转化效果。

分析过程可能是做相关分析、回归分析，甚至是无监督的聚类，来对现状进行解释。

按照需求的时效性，可以把业务需求分为临时需求和常规需求，而前面两者属于业务的临时需求，或者说是专项分析需求。对于常规需求，主要旨在提高业务流程的效率，比如对于电商运营中的商品库存管理业务，运营需要及时查询库存情况，并结合销售趋势对低库存量的商品进行补单；此时，数据分析师可以通过交付“低库存预警报表”来帮助优化该流程效率。

支持诊断的内容主要集中在自动化的报表，甚至是商业智能（BI）体系的搭建。

如果说前面是基于已知模式的分析，那么业务中还存在一种需求，就是对未知的探索。最为典型的场景则是对市场、对消费者的洞察后，给出品牌及业务增长的策略。

分析过程更多是基于行业、基于市场，使用如PEST、SWOT、波特五力等商业分析模型。

至此，我们知道了数据分析是什么，以及最终的产出交付物，那这个过程如何实现的呢？从落地的角度来看，数据分析是一个从发散到收敛的过程：业务理解-数据探索-分析模型-落地交付-产品生命周期

数据分析是从业务到数据再回到业务的过程，所以理解业务是数据分析的起点。

“无场景不分析”、“脱离业务场景的分析都是耍流氓”等资深数据分析师的建议无不说明业务场景的重要性。数据分析能力模型中的业务场景模型：用户-产品-场景，就是为了帮助读者理解业务场景而设计的，在这里不赘述。

不知道读者有没这样的体验？就是领导交代任务给你，或者是朋友有求于你时，执行力强的人很快就完成了任务请求，但是最后却被告知这结果并不是对方想要的？这种情况很常发生在初入数据分析岗位的新同学身上，原因归根结底就是没有做好问题定义！

在理解了需求所处的业务场景后，可以借助逻辑树工具来对问题进行拆解，拆解的过程尽量要遵循MECE、“相互独立,完全穷尽”的金字塔原理。

如果说前面定义问题是明确做什么，那在这一步就是要明确做到什么程度？

比如面对销售额下降的问题，做数据分析，最终是产出一份数据分析报告就好了，还是说需要介入到测试实验，给出增长策略？如果是后者，那对销售额的提升幅度要提升多少才有价值？是不痛不痒的1%还是要达到显著的10%？

如果不在价值层面做思考，并付诸价值落地的行动，最后很容易产生“价值在哪”的灵魂拷问，面临被优化的风险。

在业务理解阶段，我们是站在业务层面与需求方沟通，但是数据分析的核心部分都是在数据层面进行的。所以在正式开始分析之前，我们需要把业务需求转成数据需求，这个过程就是数据探索。

拿到业务需求时的定义问题阶段，需要数据的辅助：用数据透视业务，判断现状与描述是否一致。比如，业务说销售额下降了需要分析，但是这个下降是和谁比？环比下降但是同比提升，同比下降，但是和竞品相比是提升的。

这个步骤比较多的是使用探索性数据分析（Exploratory data analysis），或者说通过常见的统计指标来对数据现状进行剖析。

如果说第一步是在用数据验证需求的有效性，那这一步则是真正把业务问题转为数据需求。

此外，还需要判断数据质量及能做的特征工程，比如某些字段缺失率太高，这会影响特征的构建。

了解业务、明确数据需求后，就可以挑选合适的武器（分析方法、模型框架）上阵。

概括来说，有四种分析方法：

指标的好坏、特征是否显著等都可以通过比较分析的方法来实现，比如常见的归因业务场景，本质就是做比较，通过横向、纵向的比较找出原因。

分析方法：比如T检验、方差分析、同比环比、同期群分析等

分析变量之间的相关性是重要的分析场景。比如业务中想知道提高广告预算是否能、甚至是能提升多少的销售业绩？这样的相关性分析或许能找到最优投放ROI的配置方案。

分析方法：卡方、皮尔逊(Pearson)相关系数、斯皮尔曼(Spearman)相关系数、结构分析等

不论是对企业销售的预测、还是对用户行为的预测，都能帮助提升业务效率，比如常见的预测用户流失分析，及时得到高概率流失的人群名单，运营通过提前营销干预，提高用户留存率；常见的销售预测能帮助企业在供应链侧做准备。这类场景主要应用的是机器学习中的有监督分类模型。

分析方法：线性/逻辑回归、决策树、时间序列分析、贝叶斯等；

前面三种都是基于企业已知模式的分析逻辑，还有一种分析方法——无监督的机器学习模型，可以应对未知模式的分析。比如不知道应该把现有人群分成多少个组来进行营销最合适，就可以对人群基于核心特征做无监督的聚类分析，得出有效分组的界限。

分析方法：Kmeans聚类、DBScan聚类等；

交付落地的最佳实践是让数据和分析从理论渗透到业务中，对流程进行变革提效。

在交付给业务之前，需要先对给出的解决方案做有效性评估：

分析如果涉及模型的开发使用，需要通过AB测试，或者ROC等指标来证明模型在数据层面上的有效。在数据层面完成验证后，回到业务分析需求，评估交付的方案在业务层面上的有效落地。

数据分析是围绕业务价值而展开的，所以在最后的落地，也得就价值进行讨论，回答这个方案解决业务问题的途径和程度：

A.途径是对流程的优化（降本提效）还是对数据的优化（数据体系效率、数据质量）？

B.这方式能多大程度上帮助解决？比如对业务的提升是10%还是30%？是对单次项目的应用，还是说可以部署到日常流程中，在更长时间、更广范围内影响业务？

C.此外，要实现这样的效果，需要投入的资源是什么

分析项目的落地需要多方参与，即使是业务能力丰富的分析师，由于流程边界的存在也不可能每步都参与执行。因此，确保项目能否有效落地的一个重要因素则是能否和业务达成共识。

如何做到？讲数据故事：起因(需求定义)、过程(分析逻辑)、结局(重要结论)是否引人入胜(被认可)。

这个过程需要制作PPT向上汇报、与业务沟通，甚至是做跨部门的演讲。

不论是业务模型还是算法模型，最终都有一个“靴子落地”的过程--落地实施。模型测试有效、与业务达成共识后就到了模型的部署上线阶段：

接在分析生命周期最后的是分析产品的生命周期：以产品的思维看待数据分析，交付至业务落地的模型应用就是产品。数据分析这个过程并不是静态、单次的，而是一个PDCA不断迭代升级的过程。（这个分析产品的定义包括分析服务、数据产品。）

从产品思维的角度，分析结论落地到业务流程中，对流程进行再造，提高运营效率。

当数据分析流程成熟后，大量重复执行的流程可以抽取出来，形成自动化的产品，用于服务数据分析（主要对象为数据分析师，也包括运营），这就是数据产品。分析师的结论模型就可以部署到现有的数据产品中，优化分析效率。

之所以要从产品思维的角度来看数据分析过程，是因为要像迭代产品那样去迭代分析模型：不论是优化算法参数，还是调整分析框架，都能得到更优的结论。

在数据分析生命周期第一步的“理解业务”中，我们提到业务场景的重要性。

根据业务经验，笔者沉淀了一套便于理解的模型：业务场景=用户产品场景

也就是说，要理解业务，就要了解用户，熟悉产品，明确分析所处的上下文场景。它们决定了分析的目标、处理逻辑以及落地建议。

更详细的讨论见：回归到营销理论，谈谈到底什么是业务场景？

对数据分析有了底层认知、了解业务场景后，就需要有看得见摸得着的“招式”来行动：思维方法、工具技术和项目能力这三板斧能组成不同招式应对多变的问题。

经常看到有人说数据分析如做饭，如果是这样的话，在数据分析这个厨房里，工具技术就是锅铲、铁锅、勺子等器皿，思维方法就是切配、烹饪、打荷等技艺手法，项目能力则是最后的装盘上菜。

很多人学做饭，可能是因为在抖音或B站看到某个美食视频，然后就开始按照视频步骤备料烹饪。这个过程，也就是数据分析中学习思维方法的过程。数据分析也是先有思维方法，才能谈得上是分析。

刚开始学做饭时，通常先学基础的煎、炒、炸、烤、煮、蒸、焖、拌烹饪方式。这些基础的能力在数据分析中就是统计学、相关分析、归因分析等通用分析思维。

正如美食有八大菜系，分别满足不同地域人群的口味，数据分析在不同场景下，也有不同的“分析”招式来满足不同的业务需求：

习得了做饭的方法后，就可以选择几件趁手的器皿，来提高烹饪效率。

之所以不是先选择器皿再研究做饭流程，是因为工具始终是工具，完成同一个目标或许有多种工具可以实现，再不济我用原始的土灶也能烧饭。

不过对于部分复杂的烹饪需求，也是需要选择特定的器皿才能完成。

常见的工具技术及应用：

菜做好后一定要及时出锅、装盘、上菜，要不然再美味的菜肴也只是空中阁楼。

项目能力强调的是数据分析项目的落地。理论的分析方法如何在业务场景中落地赋能，体现数据价值？这是很多企业数据团队在讨论的课题。

说项目能力像是烹饪最后的上菜阶段，其实不太严谨，因为落地能力是一种软性的能力，贯穿分析项目的整个过程：

作者：作者饼干哥哥

理论分析模型有哪些

心理分析理论有哪些

心理分析理论有哪些，如今很多人都一些心理上的困扰，导致这样的原因很多，一些压力有的打击则会给一个人精神上的打击，让他由内而外的变得消极，以下分享心理分析理论有哪些呢？

心理分析法主要的理论有：

一、逆向思维理论：

是美国投资分析家尼耳建立的，主要理论是"市场的主流观点倾向是错误观点"，这是使用率最高的心理分析法，主要观点：

1.投资者群体的交易行为受制于人性本能

2.人本性有"从众"心理，

3.人的相互模仿和感染的本性使投资者的交易行为极易受到情绪、建议、命令、刺激等的控制，

4.投资者群体的容易丧失理性思维能力，只接受情绪、情感的控制。

二、人类群体心理理论：

是由19世纪法国心理学家理波建立的，基本观点：

1.理群体的整体智力低下定律

2.心理群体的思维模式定律

3.心理群体的精神统一性定律

4.心理群体的形成机理

5.心理群体的整体心理特征

使用心理分析法要注意两个方面：

1.心理分析方法的假定是这些收集的市场调查信息和投资者意见代表整个市场的态度，但是要全面收集市场调查信息和投资者意见来准确的测量市场的态度几乎是不可能的。

2.另外心理分析法的缺陷是对进出场的时机把握精度不够，甚至会出现重大的偏差，令投资者产生重大的损失。因此，心理分析模型是不能作为投资者的唯一决策的。

投资市场不断的在发展,单纯倚靠某种方法很难适应投资市场发展,所以能结合多种方法的优点,兼容并蓄,使投资者者能兼顾各种模式分析方法的优点,更好的适应市场,获得更好的投资回报。

心理学研究方法

心理学研究的方法有很多，但是其基本的方法主要有四种，它们是：观察法、实验法、调查法和测验法。

心理学研究方法主要特点

一、观察法是在自然情境中或预先设置的情境中，而且有系统地观察记录并分析人的行为，以期获得其心理活动产生和发展规律的方法。

观察法的优点是保持被观察对象的自然流露和客观性，获得的资料比较真实。但是观察法的缺点是观察者处于被动地位，只能消极等待被观察者的某些行为表现，这是一种不高效。

二、实验法在科学研究中的应用最广泛，是心理学研究的主要方法的一种。实验法是指人为地、有目的地控制和改变某些条件，使被试产生所要研究的'某种心理现象，然后进行分析研究，由此得出心理现象发生的原因或起作用的规律性的结果。

三、调查法就某一问题要求被调查者回答其想法或做法，由此来分析、推测群体心理倾向的研究方法。实施时虽然是以个人为对象，但是其目的是借助许多个人的反映来分析和推测社会群体的整体心理趋向。

四、测验法是个体心理特征和行为表现的量化研究的主要工具，它的应用很广泛。

心理学

心理学是一门研究人类心理现象及其影响下的精神功能和行为活动的科学，兼顾突出的理论性和应用性。

心理学主要分为基础心理学和应用心理学两大领域。心理学研究涉及知觉、认知、情绪、思维、人格、行为习惯、人际关系、社会关系等许多领域，也与日常生活的许多领域——家庭、教育、健康、社会等发生关联。

心理学一方面不断尝试用大脑运作来解释个体基本的行为与心理机能；同时心理学也在尝试解释个体心理机能在社会行为与社会动力中的角色；

另外它还和神经科学、医学、哲学、生物学、宗教学等学科有关，因为这些学科所探讨的生理或心理作用都会影响个体的心智。事实上，很多人文和自然学科都和心理学有关，人的心理本身就有人的生存环境息息相关。

什么是心理分析

心理分析(Analytical Psychology)，又称分析心理学，由荣格Carl Gustav Jung,(1875～1961)，瑞士心理学家和精神分析医师创立。

心理分析基本理论

集体无意识(collective unconscious)

荣格认为集体无意识反映了人类在以往历史进化过程中的集体经验。我们之所以能够很容易地以某种方式感知到某些东西并对它作出反应

正是因为这些东西早已先天地存在于我们的集体无意识之中。集体无意识一词的原意即是最初的模式，所有与之类似的事物都模仿这一模式。他曾对下面四种最初的模式作过详尽的论述。

原型与原型意象

由于集体无意识具有这样一种普遍的表现方式，因此它就组成了一种超个人的心理基础，普遍地存在于我们每个人身上，并且会在意识以及无意识的层次上，影响着我们每个人的心理与行为。

在这种原型心理学的意义上，荣格认为，历史中所有重要的观念，不管是宗教的，还是科学的、哲学的或伦理的观念，都必然能够回溯到一种或几种原型。这些观念的现代形式，只是其原型观念的不同表现，是人们有意识或无意识地把原型观念应用到了生活现实的结果。

人格面具

所谓人格面具，即指一个人公开展示的一面，其目的在于给人一个好的印象，以得到社会的承认，保证能够与人，甚至不喜欢的人和睦相处，实现个人的目的。

阿妮玛

阿妮玛是男性心理中女性的一面。他认为每个人都天生具有异性的某些性质，要想使人可知和谐平衡，必须允许男性人格中的女性性质在人的意识和行为中得到展现。如果一个男人展现的完全是男性的气质，那他的女性气质始终留在无意识中

那么，他的无意识就有一种软弱、敏感的性质，所以那些表面最富于男子气的人，内心又往往十分软弱柔顺。有些男人则反其道而行之，过分突出阿妮玛以至显得儿女情长，英雄气短;有的甚至患上易装癖、恋物癖，或者成为富于女性气的同性恋者。

阿妮姆斯

阿妮姆斯是女性心理中男性的一面，它为女性提供了一个理想化的男性形象。那就是英勇强悍、聪明机智、才华横溢、体格健壮。

荣格认为对一个女性来讲，否认她的男性倾向，就是否认她精神生活中的一个重要方面，这是不幸的;但另一方面，一个过分强调男性特征的女性也同样是不幸的。