연관 분석은 희소성이 많은 범주 형 데이터를 보는 강력한 방법이며 시장 조사원뿐만 아니라 신뢰성 엔지니어에게도 사용됩니다.
상점에서 다른 사람들의 식료품 카트에있는 물건을 보는 것이 매력적입니까? 나는한다. 광산에서는 오렌지 주스, 전복 우유, 후지 사과 및 블랙 베리를 자주 보게됩니다. 포도 토마토를 사면 파르 메산 치즈와 바질을 사기도합니다. (그날 밤 저녁에는 pesto로 파스타를 만듭니다.)
사람들이 함께 사는 경향이있는 이런 종류의 데이터를 분석하는 것은 재미 있지 않을까요? 처음으로 다음에서이 작업을 수행 할 수 있습니다. JMP .
때로는 불렀다. 시장 바구니 분석 이것은 원래 계산원에서 스캐너 데이터를 분석하는 데 사용되었습니다. JMP 13에서는 연관 분석 (association analysis)이라고 부르며 고도로 요구되는 기능이었습니다.
연관 분석 결과를 어떻게 사용 하시겠습니까? 고객이 필요한 것을 찾고 도움을 주며 효과적인 상품 배치를 통해 더 많이 판매 할 수 있도록 도와줍니다.
"누군가가 A, B, C를 사면 X, Y, Z를 쉽게 찾을 수 있도록해야한다고 결과를 알 수 있습니다."라고이 새 기능을 연구 한 통계 통계 개발자 Melinda Thielbar는 설명합니다. JMP의 기능
연관 분석은 시장 조사에 사용되는 표준 기술입니다. 그러나 신뢰성 엔지니어가 기계의 어떤 부분이 함께 분해되는지를 찾는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
"연관성 분석은 범주 형 데이터를 살펴볼 수있는 좋은 방법입니다. 특히 희소성이 많은 경우에는 더욱 그러합니다." "당신은 수천 개의 부품이있는 기계를 가지고있을 수 있으며, 동시에 분해되는 부품 클러스터가있을 수 있습니다. 그것은 통계적 모델 없이는 발견하기 어려운 패턴입니다. "
이 분석은 Melinda가 다른 곳에서는 보지 못했다고 말한 SVD 플롯을 산출합니다. "어떤 항목이 함께 나타나는지 설명하는 매우 큰 데이터 세트에서 주 구성 요소 분석을하는 것처럼 함께 나타나는 모든 항목을 정렬 할 수 있습니다.
MDS (다차원 스케일링), 연관 분석 및 선택 분석에 특히 관심을 갖고 초기 얼리 어답터의 전체 소비자 연구 플랫폼에 대해 많은 흥미 로움이있었습니다.
멜린다는 "고객들이 더 많은 분야에서 소비자 조사를하는 것을보고 싶습니다.
JMP의이 분야에서 일하는 가장 중요한 부분 중 하나는 그녀가 많은 다른 개발자들과 공동 작업을하게된다는 것입니다. 멜린다는 디스커버리 서밋 다음 달 JMP 및 JMP Pro의 선택 모델링에 대한 새로운 기능에 대한 포스터를 발표하고 소비자 연구 문제를 해결하기 위해 소프트웨어를 사용하는 방법에 대해 고객과 비공식적으로 이야기합니다.
JMP 13 및 JMP Pro 13에 대한 자세한 정보는 미리보기 사이트 .
위의 주제 중 어느 것이 그녀의 중요한 다른 사람이 밖에있을 때 Melinda Thielbar의 식료품 점과 매우 흡사 한 것으로 짐작할 수 있습니까? 나는 말하고 있지 않다!
