Estandarización de datos para resultados mejorados en análisis de clúster utilizando JMP®
Mantosh Kumar Sarkar, estudiante, Universidad Estatal de Oklahoma
La transformación de datos desempeña un papel fundamental para lograr mejores resultados del análisis de conglomerados, una técnica popular utilizada para la segmentación del mercado. Los datos de encuestas de clientes utilizados para la segmentación del mercado a través del análisis de conglomerados a menudo muestran estilos de respuesta de los encuestados. Los estilos de respuesta, como la aceptación y los estilos de respuesta extrema, pueden sesgar los resultados del análisis de conglomerados. Investigaciones recientes han demostrado que la doble estandarización (la estandarización en ambas filas y columnas) y la estandarización del rango son buenas candidatas para eliminar los estilos de respuesta que dominan los resultados del clúster, Pagolu et al. (2011). Pero, JMP no proporciona estas características especiales de estandarización. Este documento muestra cómo lograr la doble estandarización en JMP mediante el uso de su poderoso lenguaje de scripting (JSL). Para comprobar si nuestro código funciona correctamente, hemos utilizado datos de encuestas de clientes de una empresa de empresa a empresa en la industria hidráulica y neumática. Se utiliza una escala de calificación de 9 puntos para medir las respuestas de los clientes a las preguntas, como se muestra en la Fig.1 a continuación.
