스피커: Ding Jianfen , 수석 통계 R&D 엔지니어, JMP 미국 R&D 본사
연설 주제: 화학, 생활용품 및 식품 회사에 JMP® 다변량 분석 적용
요약:
모든 기업의 제품은 소비자 시장에 진출할 것이며 다른 기업에 비해 화학, 생활용품 및 식품 기업과 소비자의 관계는 더 직접적이고 밀접하게 관련되어 있습니다. 그들의 제품이 시장에서 발판을 마련하고 소비자의 호감을 얻기 위해 이들 회사는 세계적으로 유명한 많은 회사를 포함하여 소비자 선호도에 대한 많은 연구를 수행할 것입니다. 이러한 연구는 종종 많은 양의 감각 관련 데이터를 생성합니다. 색, 향, 맛이 있는 이러한 관능 데이터는 풍부할 뿐만 아니라 종류도 다양하다. 이러한 데이터를 더 잘 탐색하고 분석하기 위해 JMP는 해마다 이러한 데이터에 대한 효과적인 다변량 데이터 분석 방법의 연구 개발을 늘렸습니다. 이 논의에서는 분산 분석(ANOVA), K-평균 클러스터링, 주성분 분석(PCA), 부분 최소 제곱(PLS), 다변량 분석(MFA), 다중 대응 분석(MCA)을 적용하는 방법을 소개합니다. 감각 및 소비자 선호도 데이터를 분석하기 위한 텍스트 분석기, 이러한 방법의 작동 방식, 각각의 해석 방법 및 고유한 상호 관계를 강조합니다. 감각 및 소비자 선호도 문제를 해결하는 최선의 방법을 자세히 설명함으로써 분석가가 이러한 유형의 데이터에 대한 다변량 접근 방식을 이해하고 각 분석가가 미래에 직면하게 될 감각 및 소비자 선호도에 직면할 수 있기를 바랍니다. 소비자는 데이터를 조사할 때 분석을 위해 JMP에서 제공하는 이러한 다변량 도구를 효과적으로 사용할 수 있습니다.
