UXR 웹사이트 최적화를 위한 JMP(분할구 DOE ?)안녕하세요,
제 회사에서 JMP를 사용하여 웹사이트를 최적화할 수 있는지 궁금해하는 책임자(항공우주 분야 화학 물질 재판매업체)가 있습니다.
DOE(분할구 설계?) 구축 및 클릭 수 또는 시간 분석에 관한 유사한 내부 프레젠테이션(Discovery Summit의 고객 프레젠테이션도 포함)을 기억합니다.
이 주제에 대해 공유할 수 있는 내용을 알려줄 수 있는 사람이 있나요?
도와 주셔서 감사합니다.
Re: UXR 웹사이트 최적화를 위한 JMP(분할 플롯 DOE ?)안녕하세요 @Emmanuel_Romeu 님 ,
DOE의 한 가지 아이디어는 JMP 부서에서 재미있는 실험을 하면서 흔히 하는 것과 같은 종류의 웹 홍보 캠페인을 디자인하는 것입니다.
또한 이는 Netflix 상과 2006년 데이터 이후 데이터 과학 분야에서 뜨거운 주제였습니다. 검색에 좋은 전문 용어는 "클릭률"과 "추천 시스템"입니다. 온라인에는 수많은 데이터 세트와 Python 노트북이 있으며 Kaggle에서 GPU를 사용하여 Python 노트북을 무료로 실행할 수도 있습니다. 이는 매우 잘 연구된 기계 학습 문제이며 엔터테인먼트 및 쇼핑을 위한 웹 사이트에서 많이 사용됩니다.
원래 문제는 사용자가 행으로, 항목이 열로, 데이터가 평점이나 클릭률과 같은 활동 측정값인 "사용자 항목 매트릭스"로 공식화됩니다. 행렬은 크고 희박한 경향이 있으며 빠른 하위 근사법을 통해 초기 혁신이 이루어졌습니다. 이는 기계 학습 임베딩 및 인수분해 기계와 같은 방법으로 발전했습니다. 요즘 Amazon과 같은 회사는 실시간으로 뒤에서 엄청난 양의 빠른 추천을 수행하고 있습니다.
놀랍게도 저는 최근 새로운 tdl.na.sas.com Windows 서버에 대한 초기 테스트를 수행할 때 MovieLens 100K 데이터를 시험하고 있었습니다. tdl로 원격 데스크톱을 실행하는 경우 스크립트가 포함된 C:\Public\movielens100k_rated.jmp 테이블이 있습니다. Torch 추가 기능의 핵심은 배치 크기를 32768과 같은 수준으로 높이는 것입니다.
Re: UXR 웹사이트 최적화를 위한 JMP(분할 플롯 DOE ?)해당 도구가 JMP 커뮤니티에 게시될지는 아직 결정되지 않았습니다. 하지만 JMP의 Choice Design 및 MaxDiff Design 플랫폼을 사용하여 소비자 선호도에 대한 질문에 대한 디자인을 만들고 고려할 수 있습니다. 적절한 분석 및 모델링 도구는 각 플랫폼을 지원합니다.
Re: UXR 웹사이트 최적화를 위한 JMP(분할 플롯 DOE ?)안녕하세요 @Emmanuel_Romeu 님 ,
이 Discovery Summit 강연이 귀하에게 흥미로울 수 있습니다.
A/B를 넘어서: 우리를 위한 다변량 테스트 설계 및 고급 분석 사례 연구... - JMP 사용자 커뮤니티
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