化学、日用品、食品企業における JMP® 多変量解析の適用 (Jianfeng Ding)スピーカー: 丁建芬、シニア統計R&Dエンジニア、JMP米国R&D本部
スピーチのトピック: JMP®多変量解析の化学・日用品・食品企業への応用
まとめ：
どの企業の製品も消費者市場に出ますが、他の企業に比べて、化学、日用品、食品企業と消費者の関係はより直接的で密接です。自社の製品が市場で足場を築き、消費者の支持を得るために、これらの企業は多くの世界的に有名な企業を含め、消費者の嗜好について多くの調査を行います。これらの研究は、多くの場合、大量の感覚関連データを生成します。これらの色、香り、味などの感覚データは豊富であるだけでなく、種類もさまざまです。 JMPでは、こうしたデータをより適切に探索・分析するために、そのようなデータに対して効果的な多変量データ解析手法の研究開発を年々増やしてきました。このディスカッションでは、分散分析 (ANOVA)、K-means クラスタリング、主成分分析 (PCA)、部分最小二乗法 (PLS)、多変量解析 (MFA)、多重対応分析 (MCA) を適用する方法を紹介します。感覚および消費者の嗜好データを分析するためのテキスト アナライザー。感覚と消費者の好みの問題に対処するための最良の方法を詳しく説明することにより、この議論がアナリストにこのタイプのデータへの多変量アプローチの理解を提供し、各アナリストが将来遭遇する感覚と消費者の好みに直面できるようになることが期待されます。消費者は、データを調査する際に、JMP が提供するこれらの分析用多変量ツールを効果的に使用できます。
