Intervenant : Ding Jianfen , ingénieur principal en R&D statistique, siège R&D américain de JMP
le sujet du discours : Application de l'analyse multivariée JMP® dans les entreprises chimiques, de première nécessité et alimentaires
Résumé:
Les produits de toute entreprise iront sur le marché de consommation Par rapport à d'autres entreprises, la relation entre les entreprises chimiques, les produits de première nécessité et les entreprises alimentaires et les consommateurs est plus directe et étroitement liée. Afin de faire en sorte que leurs produits prennent pied sur le marché et gagnent la faveur des consommateurs, ces entreprises mèneront de nombreuses recherches sur les préférences des consommateurs, y compris de nombreuses entreprises de renommée mondiale. Ces études génèrent souvent de grandes quantités de données sensorielles. Ces données sensorielles avec la couleur, le parfum et le goût sont non seulement abondantes mais aussi de natures diverses. Afin de mieux explorer et analyser ces données, JMP a intensifié la recherche et le développement de méthodes efficaces d'analyse de données multivariées pour ces données d'année en année. Dans cette discussion, nous présenterons comment appliquer l'analyse de la variance (ANOVA), le clustering K-means, l'analyse en composantes principales (PCA), les moindres carrés partiels (PLS), l'analyse multivariée (MFA), l'analyse des correspondances multiples (MCA)) et analyseurs de texte pour analyser les données sensorielles et les préférences des consommateurs, en mettant l'accent sur le fonctionnement de ces méthodes, la manière dont chaque méthode doit être interprétée et leurs interrelations inhérentes. En élaborant sur les meilleures façons d'aborder les questions de préférences sensorielles et de consommation, nous espérons que cette discussion fournira aux analystes une compréhension des approches multivariées de ce type de données, afin que chaque analyste puisse faire face aux préférences sensorielles et de consommation rencontrées à l'avenir. Lorsque les consommateurs recherchent des données, ils peuvent utiliser efficacement ces outils multivariés fournis par JMP pour l'analyse.
