발표자: Ding Jianfen , 수석 통계 연구 엔지니어, JMP 미국 R&D 본사
주제 : 화학, 일용품 및 식품 회사에서의 JMP® 다변량 분석 응용
요약:
모든 기업의 제품은 소비자 시장에 진출하게 됩니다. 화학, 일용품, 식품 기업은 다른 기업에 비해 소비자와 직접적이고 밀접한 관계를 맺고 있습니다. 많은 세계적으로 유명한 기업을 포함한 이러한 회사들은 자사 제품이 시장에서 입지를 굳히고 소비자의 호감을 얻을 수 있도록 하기 위해 방대한 양의 소비자 선호도 조사를 실시합니다. 이러한 연구는 일반적으로 대량의 감각 데이터를 생성합니다. 색상, 향, 맛을 포함한 이러한 감각적 데이터는 양이 많을 뿐만 아니라 유형도 다양합니다. JMP는 이러한 유형의 데이터를 더 잘 탐색하고 분석하기 위해 이러한 유형의 데이터에 대한 효과적인 다변량 데이터 분석 방법에 대한 연구와 개발을 해마다 늘려 왔습니다. 이번 토론에서는 분산분석(ANOVA), K-평균 군집화, 주성분 분석(PCA), 부분 최소 제곱(PLS), 다중 요인 분석(MFA), 다중 대응 분석(MCA) 및 텍스트 분석기를 적용하여 감각 및 소비자 선호도 데이터를 분석하는 방법을 소개합니다. 이러한 방법의 작동 방식, 각 방법을 해석하는 방법 및 이러한 방법 간의 상호 연관성에 대해 중점적으로 설명합니다. 감각 및 소비자 선호도 질문에 대한 가장 좋은 접근 방식을 설명함으로써, 이 논의가 분석가에게 이러한 유형의 데이터에 대한 다변량 접근 방식에 대한 이해를 제공하고, 모든 분석가가 앞으로 감각 및 소비자 연구 데이터를 다룰 때 JMP가 제공하는 다변량 도구를 효과적으로 활용할 수 있기를 바랍니다.
