Standardizzazione dei dati per risultati migliori nell'analisi cluster con JMP®
Mantosh Kumar Sarkar, studente, Oklahoma State University
La trasformazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nel raggiungimento di risultati migliori dall'analisi dei cluster, una tecnica popolare utilizzata per la segmentazione del mercato. I dati dei sondaggi dei clienti utilizzati per la segmentazione del mercato tramite analisi del cluster presentano spesso stili di risposta dei rispondenti. Gli stili di risposta come gli stili di acquiescenza e di risposta estrema possono influenzare i risultati dell'analisi del cluster. Ricerche recenti hanno dimostrato che la doppia standardizzazione (standardizzazione su entrambe le righe e colonne) e la standardizzazione dell'intervallo sono buoni candidati per eliminare gli stili di risposta dal dominio sui risultati del cluster, Pagolu et al. (2011). Ma JMP non fornisce queste speciali caratteristiche di standardizzazione. Questo articolo mostra come ottenere la doppia standardizzazione in JMP usando il suo potente linguaggio di scripting (JSL). Per verificare se il nostro codice funziona correttamente, abbiamo utilizzato i dati dei sondaggi dei clienti da un'azienda business-to-business nel settore idraulico e pneumatico. Una scala di valutazione a 9 punti viene utilizzata per misurare le risposte dei clienti alle domande, come mostrato nella Fig.1 di seguito.
