在一個早先的帖子 ，我介紹了概率和多選擇分析器，這是選擇平台中的兩個新工具，可幫助可視化競爭產品之間的比較，並預測新產品的市場份額。本文包含有關如何在JMP 12中打開和使用分析器的逐步說明。
讓我們考慮來自的披薩數據 JMP 樣本數據庫。該示例的兩個版本具有相同的信息，但具有不同的數據格式。讓我們從Pizza Profiles.jmp，Pizza Responses.jmp和Pizza Subject.jmp中包含的多表示例開始。這三個表格模擬瞭如何經常收集選擇數據，其中一個表格詳細說明了實驗中的不同因素，另一個表格收集了答复，第三個表格列出了參與者的人口統計信息。
運行附加到Pizza Profiles菜單的腳本會生成一個包含Choice模型效果和似然比測試的報告。（注意：如果可以快速計算，JMP默認執行似然比測試。如果默認情況下不生成測試，您可以隨時從紅色三角形菜單中請求似然比統計數據。）
效果測試顯示哪些因素具有統計顯著性，參數估計值的符號表明該因素是否使受試者或多或少地購買該產品。從這份報告中我們可以看出，傑克奶酪不如莫扎里拉奶酪受歡迎，性別與厚皮和意大利辣香腸與無澆頭的偏好之間存在統計學上的顯著相互作用。
Utility Profiler（在JMP 11中簡稱為“Profiler”）可以幫助解釋這些交互如何影響消費者的選擇。從紅色三角形菜單中選擇Utility Profiler會顯示以下內容：
將性別從M更改為F可以讓我們清楚地看到交互的效果：
男人更有可能選擇意大利辣香腸厚皮披薩。女性更有可能選擇沒有澆頭的厚皮披薩。
“有多大可能性？”和“更可能與什麼相比？”是您的營銷經理可能會問您的問題。在JMP 12之前，您的答案可能是“讓我回复您。”現在您需要的只是概率分析器。
在JMP 12中，概率剖析器位於Choice平台的紅色三角形菜單中的Utility Profiler下方。選擇概率分析器時，您將建議的新產品與“基準”產品進行比較。也許我打算提供一個厚皮披薩配莫扎里拉奶酪和意大利辣香腸，以與我的競爭對手的披薩競爭，這是一種厚厚的外殼，配有傑克奶酪和意大利辣香腸。
概率分析器可以很容易地看出我提出的產品是個好主意。在我的披薩和我的競爭對手之間進行選擇時，“女性”細分市場將有92％的機會選擇我的。我可以將基線設置中的性別更改為M，以查看“男性”細分市場將如何選擇並看到男性有96％的機會選擇我的披薩。與主題（即人物）相關的設置將始終顯示在基線設置中，因此在比較選擇概率時，您總是將蘋果與蘋果進行比較。
消費者只有兩種選擇的市場並不多。您可能了解多個競爭對手的產品，並希望設計出具有最大選擇概率的披薩。這是多選擇剖析器的工作，它位於概率剖面儀下方的紅色三角形菜單中。
從紅色三角形菜單中選擇Multiple Choice Profiler將顯示一個對話框，詢問您要分析的選項數量。三是默認值，但您可以擁有更多。
現在，Multiple Choice Profiler不再使用一個Baseline模型和一個備選方案，而是生成一組鏈接的分析器 - 每個備選方案一個。頂部的選擇器允許您選擇構成細分市場的主題變量的值，而配置文件滑塊則設置不同產品的屬性。標題下方還有一個圖表，可以直觀地顯示哪個產品的預測市場份額最高。
現在很容易看出，薄皮披薩配莫扎里拉奶酪而沒有澆頭是其他替代品的贏家。
所有上述示例都顯示了使用多個表的分析。如果您通常執行單表分析，JMP會將您的主題效果放在Multiple Choice Profiler中。（JMP無法知道效果是作為主題效果還是配置文件效果，因此JMP為您（用戶）提供了最靈活的選擇。）
多選模型中的概率比較受到限制，因此它們必須總和為1。這意味著，如果您在市場細分中進行比較，那麼來自Choice模型的概率比較才有意義。如果更改主題變量的值，確保所有選擇概率都相同 。否則，您預測的概率（以及市場份額）將不正確。
Utility Profiler一直是可視化模型的有用工具。JMP 12增加了概率分析器和多選擇分析器，這兩個新工具可幫助可視化不同產品之間的比較並預測新產品的市場份額。
Walter Paczkowski 中寫道：
這是選擇平台的一個很好的補充。我真的很期待未來的其他新成員。保持良好的工作。
