L'analisi delle associazioni è un modo efficace per esaminare i dati categorici che hanno un sacco di scarsità, ed è usato non solo dai ricercatori di mercato ma anche dagli ingegneri dell'affidabilità.
Trovi affascinante guardare gli articoli nei carrelli della spesa di altre persone nel negozio? Lo voglio. Nei miei, vedrai spesso succo d'arancia, latte intero, mele Fuji e more. E se acquisto pomodori d'uva, probabilmente comprerò anche parmigiano e basilico (per preparare la pasta con il pesto quella sera).
Non sarebbe divertente analizzare questo tipo di dati: cosa le persone tendono a comprare insieme? Per la prima volta, puoi farlo in JMP .
A volte chiamato analisi del paniere di mercato , è stato originariamente utilizzato per analizzare i dati dello scanner dai cassieri. In JMP 13 si chiama analisi delle associazioni ed era una funzionalità molto richiesta.
Come useresti i risultati dell'analisi di associazione? Può aiutarti ad aiutare i clienti a trovare ciò di cui hanno bisogno e a vendere di più attraverso un posizionamento efficace degli articoli.
"Se vedi che qualcuno compra A, B e C, allora i risultati possono dirti che dovresti rendere più facile per quella persona trovare X, Y e Z", spiega Melinda Thielbar, la ricercatrice statistica che ha lavorato a questo nuovo capacità in JMP.
L'analisi associativa è una tecnica standard utilizzata nella ricerca di mercato. Ma viene sempre più utilizzato dagli ingegneri dell'affidabilità per scoprire cose come le parti di una macchina che tendono a rompersi insieme.
"L'analisi delle associazioni è un ottimo modo per esaminare i dati categoriali, soprattutto se ha un sacco di scarsità", afferma. "Potresti avere una macchina con migliaia di parti, e ci possono essere alcuni gruppi di parti che tendono ad abbattere allo stesso tempo. È un modello difficile da scoprire senza un modello statistico. "
L'analisi produce una trama SVD, che Melinda afferma di non aver visto altrove. "Ti consente di ordinare tutti gli elementi che appaiono insieme come se stessimo eseguendo un'analisi dei componenti principali su un set di dati molto ampio che descrive quali elementi appaiono insieme", osserva.
C'è stata molta eccitazione sull'intera piattaforma di ricerca dei consumatori dei primi utilizzatori, con particolare interesse per MDS (scaling multidimensionale), analisi delle associazioni e analisi delle scelte.
"Mi piacerebbe vedere i nostri clienti usare di più la ricerca dei consumatori e in più aree", afferma Melinda.
Una delle parti migliori del lavoro su quest'area di JMP è che può collaborare con molti altri sviluppatori. Melinda sarà presente Discovery Summit il mese prossimo presenterà un poster sulle nuove funzionalità della modellazione scelta in JMP e JMP Pro, oltre a parlare in modo informale con i clienti di come utilizzano il software per risolvere i loro problemi di ricerca dei consumatori.
Per ulteriori informazioni su cosa succederà in JMP 13 e JMP Pro 13, fermati dal nostro sito di anteprima .
Riuscite a indovinare quale dei Topics ricorda da vicino il carrello della spesa di Melinda Thielbar quando il suo altro significativo è fuori città? Non sto dicendo!
