どのようなタイプの分析を使用すればよいですか?私は、オンラインでアルコールを販売する地元の競合企業 (E コマース) からデータ (価格、カテゴリ、サイズ) を収集するプロジェクトを行っています。JMP で自社と競合企業を比較して競合価格分析を行う方法を考えています。これまで、競合企業 1 社に対して、多重回帰、対応のある t 検定、残差プロット分析、分散分析、および簡単な記述統計を実行しました。使用すべき推奨事項はありますか? すべての競合企業に対して分析プロセスを標準化できるようにしたいと考えています。
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングマックOS予測モデリングと機械学習Re: どのようなタイプの分析を使用すればよいですか?コミュニティへようこそ
うーん...競合他社の価格設定のベンチマークを行いたいというのは理解できますが、最終的には何を望んでいますか? 競合他社の価格設定に勝る、または競合他社の価格設定に合わせるモデルですか? 最終的には利益を増やしたいのですか? 競合他社が支払っている金額 (在庫、保管、出荷/配送など) についてもある程度理解する必要があると思います。これをどのように実現するかわかりませんか?
まず、答えようとしている質問をリストアップする必要があります。たとえば、「会社 x が請求している実際の価格はいくらですか? この価格設定はどの程度一貫していますか? この価格設定に影響を与えるものは何ですか (例: プロモーション、休日、ロイヤルティ)? どのような比較をしたいですか (例: ブランド、アルコールの種類、数量割引、配送料、配送速度)?」
これらの質問は、データ テーブルに必要な入力変数と応答のリストを作成するのに役立ちます。これらの列の 1 つは競合他社の名前になります。競合他社ごとに個別にこれを行う必要はありません。
統計ツールや手法をいくつか挙げていますが、文脈がなければ、それらは単なるツールのリストにすぎません。たとえば、何を基準に回帰分析を行ったのですか? その理由は何ですか? 統計手法の適用経験はどの程度ありますか?
Re: どのようなタイプの分析を使用すればよいですか?@statmanの意見に少し付け加えると、分析に関して、テクニック/方法のリストにデータ視覚化の方法がまったく記載されていません。データをプロットしましたか? そうでない場合は、立ち止まって戻って、 @statmanが推奨する質問に対する洞察が得られるような一貫性のある方法でデータをプロットしてください。Graph Builder と Distribution プラットフォームが出発点です。データに時間要素がある場合は、少なくともすべての変数を時系列でプロットすることをお勧めします。連続変数は、変数に応じて単変量および多変量でプロットします。次の点を確認します。1. 中心はどこにありますか? 2. 形状はどのようなものですか? 3. データはどの程度広がっていますか? 4. データに関して、後続の分析で問題となる可能性のある奇妙な点や疑わしい点はありますか? カテゴリ変数/名義変数がある場合は、それらをモザイク形式でプロットします。基本的に上記と同じ質問をしますが、名義変数の観点からです。小さな例を 1 つ挙げると、データ セットに競合他社の名前という名目変数があり、JMP データ テーブルのある行では「Acme Liquor」と綴られ、別の行では「acme liquid」と綴られているとします。JMP は、この 2 つの行をその変数の異なる値として扱うため、行を修復して、綴りと大文字と小文字の方向を一致させる必要があります。モデリング作業を行う場合は、まず Fit Y by X プラットフォームまたは多変量プラットフォームを使用して、従属変数と独立変数の相関関係を調べます。これらすべてにより、関連性があり、意味があり、クリーンなデータが得られるため、 @statmanが推奨する質問に関して、その後の分析が最も効率的かつ効果的になります。
