化学、日用品、食品企業におけるJMP®多変量解析の応用（丁建鋒）講演者: Ding Jianfen 、JMP 米国研究開発本部 上級統計研究エンジニア
テーマ：化学・日用品・食品企業におけるJMP®多変量解析の応用
まとめ：
あらゆる企業の製品は消費者市場に参入します。化学品、日用品、食品などの企業は、他の企業と比較して、消費者とより直接的かつ密接な関係を持っています。自社製品が市場で定着し、消費者の支持を得られるよう、世界的に有名な企業を含む多くの企業は、消費者の嗜好に関する膨大な調査を実施しています。これらの研究では通常、大量の感覚データが生成されます。色、香り、味などの感覚データは量が多いだけでなく、種類も多様です。 JMP では、この種のデータをより適切に調査および分析するために、この種のデータに効果的な多変量データ分析手法の研究開発を年々強化しています。このディスカッションでは、分散分析 (ANOVA)、K 平均法クラスタリング、主成分分析 (PCA)、部分最小二乗法 (PLS)、多因子分析 (MFA)、多重コレスポンデンス分析 (MCA)、テキスト アナライザーを適用して感覚データと消費者の嗜好データを分析する方法を紹介し、これらの方法がどのように機能するか、各方法をどのように解釈すべきか、そしてそれらが本質的にどのように相互に関連しているかについて重点的に説明します。官能評価と消費者嗜好に関する質問に対する最善のアプローチを説明することで、このディスカッションを通じてアナリストがこの種類のデータに対する多変量アプローチを理解し、将来官能評価と消費者調査データに直面したときにすべてのアナリストが JMP が提供する多変量ツールを効果的に使用できるようになることを願っています。
