L'analyse d'association est un moyen puissant de consulter des données catégoriques très rares. Elles sont utilisées non seulement par les experts en études de marché, mais également par les ingénieurs en fiabilité.
Trouvez-vous fascinant de regarder les articles des chariots d’épicerie d’autres personnes au magasin? Je fais. Dans le mien, vous verrez souvent du jus d'orange, du lait entier, des pommes Fuji et des mûres. Et si j'achète des tomates à raisins, il est probable que j'achète aussi du parmesan et du basilic (pour préparer des pâtes au pesto pour le dîner ce soir-là).
Ne serait-il pas amusant d'analyser ce type de données - ce que les gens ont tendance à acheter ensemble? Pour la première fois, vous pouvez le faire en JMP .
Appelé quelques fois analyse du panier de marché , il était à l’origine utilisé pour analyser les données de numérisation des caissiers. Dans JMP 13, cela s'appelle l'analyse d'association et c'était une fonctionnalité très demandée.
Comment utiliseriez-vous les résultats de l'analyse d'association? Cela peut vous aider à aider les clients à trouver ce dont ils ont besoin et à vendre davantage grâce à un placement efficace des articles.
«Si vous voyez que quelqu'un achète A, B et C, les résultats vous indiqueront que vous devriez lui faciliter la tâche pour trouver X, Y et Z», explique Melinda Thielbar, la statisticienne de développement qui a travaillé sur ce nouveau capacité dans JMP.
L'analyse d'association est une technique standard utilisée dans les études de marché. Mais les ingénieurs en fiabilité l'utilisent de plus en plus pour savoir, par exemple, quelles parties d'une machine ont tendance à tomber en panne ensemble.
«L'analyse d'association est un très bon moyen d'examiner des données catégoriques, surtout si elles sont peu nombreuses», a-t-elle déclaré. «Vous avez peut-être une machine avec des milliers de pièces et il peut y avoir quelques grappes de pièces qui ont tendance à tomber en panne en même temps. C'est un modèle difficile à découvrir sans modèle statistique. "
L'analyse produit une intrigue SVD que Melinda affirme ne pas avoir vue ailleurs. «Cela vous permet de trier tous les éléments qui apparaissent ensemble comme si vous effectuiez une analyse en composants principaux sur un très grand ensemble de données décrivant quels éléments apparaissent ensemble», indique-t-elle.
Les utilisateurs précoces ont manifesté beaucoup d'enthousiasme pour l'ensemble de la plateforme de recherche sur les consommateurs, avec un intérêt particulier pour le MDS (mise à l'échelle multidimensionnelle), l'analyse d'association et l'analyse de choix.
«J'aimerais que nos clients utilisent davantage les études de consommation et dans plus de domaines», déclare Melinda.
L’un des avantages de travailler sur ce domaine de JMP est qu’elle collabore avec de nombreux autres développeurs. Melinda sera à Sommet découverte Le mois prochain, nous présenterons une affiche sur les nouvelles fonctionnalités de modélisation des choix dans JMP et JMP Pro, et discuterons de manière informelle avec les clients de la manière dont ils utilisent le logiciel pour résoudre leurs problèmes de recherche sur les consommateurs.
Pour plus d’informations sur l’avenir de JMP 13 et JMP Pro 13, visitez notre site Web. site de prévisualisation .
Pouvez-vous deviner lequel des sujets ci-dessus ressemble beaucoup au propre chariot d'épicerie de Melinda Thielbar quand son autre significatif est à l'extérieur de la ville? Je ne dis pas!
