El análisis de asociación es una forma poderosa de ver los datos categóricos que tienen mucha dispersión, y los investigadores de mercado los utilizan, pero también los ingenieros de confiabilidad.
¿Te resulta fascinante mirar los artículos en los carritos de la tienda de otras personas? Hago. En la mía, a menudo verá jugo de naranja, leche entera, manzanas Fuji y moras. Y si estoy comprando tomates de uva, es probable que también esté comprando queso parmesano y albahaca (para hacer pasta con pesto para la cena esa noche).
¿No sería divertido analizar este tipo de datos: lo que las personas tienden a comprar juntas? Por primera vez, puedes hacer esto en JMP .
Aveces llamado análisis de la canasta de mercado , se usó originalmente para analizar los datos del escáner de los cajeros. En JMP 13, se llama análisis de asociación, y era una característica muy solicitada.
¿Cómo utilizarías los resultados del análisis de asociación? Puede ayudarlo a ayudar a los clientes a encontrar lo que puedan necesitar y vender más a través de la colocación efectiva de los artículos.
"Si ves que alguien compra A, B y C, entonces los resultados pueden indicarte que deberías facilitarle a esa persona encontrar X, Y y Z", explica Melinda Thielbar, la desarrolladora de estadística que trabajó en este nuevo Capacidad en JMP.
El análisis de asociación es una técnica estándar utilizada en la investigación de mercado. Pero es cada vez más utilizado por los ingenieros de confiabilidad para descubrir cosas como qué partes de una máquina tienden a romperse juntas.
"El análisis de asociación es una manera realmente buena de ver los datos categóricos, especialmente si tiene mucha dispersión", dice ella. "Es posible que tenga una máquina con miles de piezas, y puede haber algunos grupos de piezas que tienden a romperse al mismo tiempo. Ese es un patrón difícil de descubrir sin un modelo estadístico ".
El análisis produce una gráfica SVD, que Melinda dice que no ha visto en otros lugares. "Te permite clasificar todos los elementos que aparecen juntos como si estuvieras haciendo un análisis de componentes principales en un conjunto de datos muy grande que describe qué elementos aparecen juntos", señala.
Ha habido mucha emoción en toda la plataforma de investigación del consumidor desde los primeros usuarios, con especial interés en MDS (escalamiento multidimensional), análisis de asociación y análisis de elección.
"Me gustaría ver que nuestros clientes utilicen más la investigación del consumidor y en más áreas", dice Melinda.
Una de las mejores partes de trabajar en esta área de JMP es que ella colabora con muchos otros desarrolladores. Melinda estará en Cumbre del descubrimiento el mes próximo presentará un póster sobre las nuevas características en el modelado de opciones en JMP y JMP Pro, y hablará con los clientes de manera informal sobre cómo utilizan el software para resolver sus problemas de investigación de los consumidores.
Para obtener más información sobre lo que viene en JMP 13 y JMP Pro 13, visite nuestro vista previa del sitio .
¿Puedes adivinar cuál de los Temas anteriores se parece mucho al carrito de la compra de Melinda Thielbar cuando su pareja está fuera de la ciudad? ¡No estoy diciendo!
