JMP在11月10日提供了最新一期的统计演讲，市场研究：从数据到见解。 马斯特里赫特大学统计助理教授Roselinde Kessels作了主题演讲，然后由JMP的Laura Castro-Schilo和Avon的Elizabeth Knapp共同讨论了关键的市场研究问题，并展示了使用数据和分析方法的数据驱动型营销者如何提供更好的服务。了解当前和潜在客户。
为了帮助JMP销售团队在活动后与客户和潜在客户进行更有意义和更有成效的对话，我们创建了以下推荐资源列表，以在活动结束后进行定位。 该列表从我们的网站中提取了适当的资产，包括白皮书，文章，书籍章节，网络研讨会，JMP On Air节目，博客等。
出现在此列表中的任何资产都被认为与主题，应用领域或行业相关，表现良好，并且最近可以共享。 为了帮助区分资源，我们还包括一个简短的摘要，一些评论和一个四星级的系统，以识别“最好的”。（您也可以找到这里所有过去的资源建议）
如果您对与此活动相关的建议有任何疑问，请随时与我联系。
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11月10日，市场研究：从数据到见解
营销无障碍分析
4星使用JMP®进行营销分析和消费者研究，掌握JMP
该网络研讨会有助于在Stat演讲活动中涵盖的概念上建立基础，并演示如何使用JMP来降低数据复杂性并深入了解消费者的偏好。 该网络研讨会涵盖以下主题：潜在类别分析（LCA）；多维缩放（MDS）； MaxDiff（最差分析）；并使用DOE设计MaxDiff研究。您将学习如何使用观察到的分类变量来识别主题中未观察到的班级成员，如何创建一组产品之间相似性的直观表示以及如何通过分析客户的最佳和最差产品选择来了解客户的偏好。
4星使用JMP®Pro进行增强的营销分析和消费者研究掌握JMP
该网络研讨会以最初的网络研讨会为基础，展示了如何使用JMP Pro识别一起发生的事件或项目（例如产品，风险因素或健康状况）。 您将学习如何通过包含隐藏在报告，调查结果或其他文本文档中的潜在的自由格式文本信息来丰富预测模型。 该网络研讨会涵盖了文本资源管理器，关联分析，文档术语矩阵（DTM）和奇异值分解（SVD）。
4星利用最大差异缩放探索客户感知，从技术上讲
该网络研讨会演示了最大差异缩放（MaxDiff）如何是理解感知价值的最佳方法之一。 您将学习JMP如何进行MaxDiff（最差扩展），通过要求调查受访者确定最佳选择和最差选择来帮助评估选择。 该网络研讨会帮助观看者确定使用MaxDiff可以最好地回答哪些市场研究问题，如何设计MaxDiff分析以及MaxDiff模型和Choice模型之间的异同。
4星调查数据分析：基础知识本书章节
在Walt Paczkowski撰写的本章中，您将学习如何通过为受众设计正确的问题来优化对调查的使用，并了解这些问题如何适合数据分析工具中的框架。 新案例研究还演示了JMP中调查分析的最佳实践（包括处理丢失数据的技巧）。 最后，Paczkowski深入探讨了如何在JMP中分析调查数据，从寻找多元关系到对均值和比例进行测试，以及在寻找非结构化文本数据方面的最新进展，这些进展使分析变得更加容易。
3星JMP中的文本资源管理器，JMP软件频道上的YouTube视频
该YouTube视频显示了如何使用JMP Text Explorer检查非结构化文本数据。 该视频使用来自JMP的“宠物调查”样本数据来展示如何分析调查中的自由文本，并提供一个界面，用于提取零件号，HTML标签之间的单词，电话号码，电子邮件地址，货币等。
3星了解行业的市场研究工具，解析地说
沃尔特·帕茨科夫斯基Data Analytics Corp.的创始人讨论了成熟的市场研究人员如何使用分析来制定数据驱动型决策。 他讨论了如何使用离散选择模型来揭示真正的消费者偏好，以及如何测试不同的情况以确定产品的最佳价格。
3星社会科学中的文本分析：新的可能性， JMP博客
网络研讨会专家Laura Castro-Schilo的这篇博客文章讨论了Topic Analysis，它提供了一个笑话分析示例，可以应用于市场研究。
2星在商业和营销中使用贝叶斯方法，解析地说
此网络研讨会与彼得·伦克密歇根大学斯蒂芬·罗斯大学商学院的教授讨论了贝叶斯推理及其在经济和商业（包括消费者和市场研究）中的应用。
2星探索文本以查看股市中可能发生的情况，JMP博客
彼得·赫什（Peter Hersh）的这篇博客文章是专家小组成员劳拉·卡斯特罗（Laura Castro-Schilo）的推荐。 它解决了网络研讨会中讨论的几个主题。 包括如何获取非结构化数据以及如何使用JMP Text Explorer来建立股票市场示例的模型。
