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Temps entre les événements désirés?Merci d'avoir lancé le forum JMP! On dirait que je suis le premier émetteur non-SAS, alors ...

J'essaie de développer des facteurs à ajouter à un modèle existant de probabilité d'achat. Je prends les ventes connues et crée la moyenne et la stddev sur le temps entre les achats, plus une variable représentant le temps écoulé depuis le plus récent achat. Existe-t-il une plate-forme dans JMP qui pourrait récupérer les informations d'achat (un enregistrement par article acheté) et générer ces statistiques sur une base client?

J'ai consulté l'aide de JMP pour la périodicité, et le plus proche que j'ai vu jusqu'à présent est la survie et la fiabilité, l'analyse de récurrence, mais je ne vois pas comment adapter le champ Coût, Fin de service requis à mes besoins. Bien sûr, je peux utiliser SAS et SQL pour construire les données de mon choix, mais s’il existe un outil permettant d’éviter cet ennui, j’adorerais l’utiliser.

Merci pour toutes les pistes,
SteveRe: Temps entre les événements désirés?Compte tenu de ce que vous dites ci-dessus, Steve, il y a de fortes chances que ce soit une personne de SAS qui réponde, et je tiens à préciser que j'en suis un. En fait, je travaille avec JMP en particulier.
Si vous voulez ou avez besoin de la commodité de travailler dans un environnement, il est parfaitement possible de le faire (via le langage de script de JMP, JSL) (au moins pour des volumes de données modestes). Je ne sais pas si c'est exactement ce dont vous avez besoin, mais j'ai récemment soumis une entrée à File Exchange à l'adresse http://www.jmp.com/community/ qui peut aider (il peut y avoir un léger décalage en raison du processus de révision).

Pour avancer un peu dans la discussion, ma motivation était de trouver des moyens utiles de visualiser les données transactionnelles brutes au point de vente avant de procéder à une modélisation statistique plus formelle. Parce que nous sommes tous des consommateurs d’une manière ou d’une autre, il est facile de comprendre que le comportement qui régit la dynamique du processus d’achat n’est pas anodin. En tout état de cause, il m'a semblé qu'en utilisant des données synthétiques prématurément, nous sommes ouverts à ce qu'on a appelé «la faille des moyennes», ce qui m'a amené à rechercher des moyens fructueux d'examiner les données brutes. Une idée (décrite dans le script) est d’utiliser un tracé de coordonnées parallèles,

Ian