用於優化 UXR 網站的 JMP（裂區 DOE？）你好，
我的一位主管（航空航天化學品經銷商）想知道他們的公司是否可以使用 JMP 來優化他們的網站。
我記得有一個類似的內部演示（以及 Discovery Summit 上的客戶演示），內容涉及建立 DOE（裂區設計？）並分析點擊或時間。
有人可以指導我了解有關此主題的任何內容嗎？
謝謝您的幫忙。
回覆：用於優化 UXR 網站的 JMP（裂區 DOE？）嗨@Emmanuel_Romeu ，
DOE 的一個想法是設計網路促銷活動，就像我們經常在 JMP 部門進行有趣的實驗一樣。
還想提一下，自從 Netflix 獲獎和 2006 年的數據以來，這一直是數據科學的熱門話題。網路上有大量資料集和 Python 筆記本，您甚至可以在 Kaggle 上使用 GPU 免費運行後者。這些都是經過深入研究的機器學習問題，並在娛樂和購物網站中大量使用。
最初的問題被表述為“用戶-項目矩陣”，其中用戶為行，項目為列，數據是某種活動度量，例如評級或點擊率。此矩陣往往較大且稀疏，最初的突破是透過快速、低秩近似實現的。這些演變成機器學習嵌入和分解機等方法。如今，像亞馬遜這樣的公司正在幕後即時執行大量快速推薦。
夠瘋狂的是，我最近在對新的 tdl.na.sas.com Windows 伺服器進行初始測試時嘗試了 MovieLens 100K 資料。如果您透過遠端桌面進入 tdl，則會出現一個帶有嵌入式腳本的表 C:\Public\movielens100k_ rating.jmp。使用 Torch 外掛程式的關鍵是將批量大小提高到 32768 之類的值。
回覆：用於優化 UXR 網站的 JMP（裂區 DOE？）我們尚未確定該工具是否會在 JMP 社群上發布。但是，您可以使用 JMP 中的 Choice Design 和 MaxDiff Design 平台來建立和考慮消費者偏好問題的設計。適當的分析和建模工具支援每個平台。
回覆：用於優化 UXR 網站的 JMP（裂區 DOE？）嗨@Emmanuel_Romeu ，
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