Die Assoziationsanalyse ist eine leistungsstarke Methode, um kategoriale Daten mit viel Sparsamkeit zu betrachten. Sie wird nicht nur von Marktforschern, sondern auch von Zuverlässigkeitsingenieuren verwendet.
Findest du es faszinierend, die Artikel in den Einkaufswagen anderer Leute im Laden zu sehen? Ich mache. In meinem sehen Sie oft Orangensaft, Vollmilch, Fuji-Äpfel und Brombeeren. Und wenn ich Traubentomaten kaufe, kaufe ich wahrscheinlich auch Parmesankäse und Basilikum (um abends Nudeln mit Pesto zuzubereiten).
Wäre es nicht lustig, diese Art von Daten zu analysieren? Was kaufen die Leute normalerweise zusammen? Zum ersten Mal können Sie dies in tun JMP .
Manchmal angerufen Warenkorbanalyse wurde ursprünglich zur Analyse von Scannerdaten von Kassierern verwendet. In JMP 13 wird dies als Assoziationsanalyse bezeichnet.
Wie würden Sie die Ergebnisse der Assoziationsanalyse verwenden? Es kann Ihnen helfen, Kunden dabei zu unterstützen, ihre Anforderungen zu ermitteln und durch effektives Platzieren von Artikeln mehr zu verkaufen.
"Wenn Sie sehen, dass jemand A, B und C kauft, können die Ergebnisse Ihnen sagen, dass Sie ihm die Suche nach X, Y und Z erleichtern sollten", erklärt Melinda Thielbar, Entwicklerin der Forschungsstatistik, die an diesem neuen Projekt gearbeitet hat Fähigkeit in JMP.
Die Assoziationsanalyse ist eine Standardtechnik, die in der Marktforschung eingesetzt wird. Es wird jedoch zunehmend von Zuverlässigkeitsingenieuren eingesetzt, um herauszufinden, welche Teile einer Maschine dazu neigen, zusammenzubrechen.
"Die Analyse der Assoziationen ist eine sehr gute Möglichkeit, kategoriale Daten zu betrachten, insbesondere wenn sie sehr sparsam sind", sagt sie. „Möglicherweise haben Sie eine Maschine mit Tausenden von Teilen, und möglicherweise gibt es einige Cluster von Teilen, die dazu neigen, gleichzeitig zusammenzubrechen. Dieses statistische Modell lässt sich nur schwer entdecken. “
Die Analyse liefert eine SVD-Darstellung, die Melinda sagt, sie habe sie anderswo nicht gesehen. "Damit können Sie alle Elemente, die zusammen angezeigt werden, so sortieren, als würden Sie eine Hauptkomponentenanalyse für einen sehr großen Datensatz durchführen, der beschreibt, welche Elemente zusammen angezeigt werden", stellt sie fest.
Die gesamte Verbraucherforschungsplattform war von den frühen Anwendern sehr aufregend, insbesondere im Hinblick auf MDS (multidimensionale Skalierung), Assoziationsanalyse und Auswahlanalyse.
"Ich möchte, dass unsere Kunden die Verbraucherforschung mehr und mehr nutzen", sagt Melinda.
Eine der besten Aufgaben in diesem Bereich von JMP ist, dass sie mit vielen anderen Entwicklern zusammenarbeiten kann. Melinda wird bei sein Discovery Summit Im nächsten Monat werden ein Poster mit neuen Funktionen für die Wahlmodellierung in JMP und JMP Pro präsentiert sowie informelle Gespräche mit Kunden darüber geführt, wie sie die Software zur Lösung ihrer Probleme bei der Verbraucherforschung verwenden.
Weitere Informationen zu den neuen Funktionen von JMP 13 und JMP Pro 13 erhalten Sie unter Vorschau-Site .
Können Sie sich vorstellen, welches der oben genannten Themen dem eigenen Einkaufswagen von Melinda Thielbar sehr ähnelt, wenn ihr Lebensgefährte nicht in der Stadt ist? Ich erzähle nicht!
