Standardizzazione dei dati per risultati migliori nell'analisi dei cluster utilizzando JMP®
Mantosh Kumar Sarkar, studente, Oklahoma State University
La trasformazione dei dati svolge un ruolo fondamentale nel conseguimento di risultati migliori dall'analisi dei cluster, una tecnica popolare utilizzata per la segmentazione del mercato. I dati del sondaggio dei clienti utilizzati per la segmentazione del mercato tramite l'analisi dei cluster spesso mostrano stili di risposta degli intervistati. Stili di risposta come l'acquiescenza e gli stili di risposta estremi possono influenzare i risultati dell'analisi dei cluster. Una ricerca recente ha dimostrato che la doppia standardizzazione (standardizzazione sia per riga che per colonna) e la standardizzazione dell'intervallo sono buoni candidati per eliminare gli stili di risposta dal predominio dei risultati del cluster, Pagolu et al. (2011). Tuttavia, JMP non fornisce queste speciali funzionalità di standardizzazione. Questo documento mostra come ottenere la doppia standardizzazione in JMP utilizzando il suo potente linguaggio di scripting (JSL). Per verificare se il nostro codice funziona correttamente, abbiamo utilizzato i dati del sondaggio dei clienti di un'azienda business-to-business nel settore idraulico e pneumatico. Viene utilizzata una scala di valutazione a 9 punti per misurare le risposte dei clienti alle domande come mostrato nella Fig.1 di seguito.
