<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />這篇文章出現在 JMPer電纜， 2015年夏季刊第30期 。
作者：Melinda Thielbar melinda.thielbar ，高級研究統計師開發人員，SAS
JMP Profiler是一個可視化模型的強大工具。只需單擊一下，您就可以看到模型在更改產品功能或調整其中一個假設時預測的內容。它也是一個強大的通信工具，因為您的受眾不需要統計背景來理解模型的消息。
在JMP 11及更早版本中，Choice平台中的Profiler是一個實用程序分析器 - 它顯示了產品的實用程序如何隨功能的變化而變化。對於經濟學家或營銷人員來說，效用是一個非常簡單的概念。更高的效用意味著人們更有可能購買的更理想的產品。
JMP 12增加了概率分析器和多選擇分析器，這兩個新工具可幫助可視化競爭產品之間的比較並預測擬議新產品的市場份額。
考慮來自JMP樣本數據庫的兩個版本的披薩數據。讓我們從Pizza Profiles.jmp，Pizza Responses.jmp和Pizza Subject.jmp中包含的多表示例開始。這三個數據集模擬瞭如何經常收集選擇數據。參與者的因素，響應和人口統計信息都在單獨的數據表中。
運行附加到Pizza Profiles菜單的腳本會生成一個包含Choice模型效果和似然比測試的報告（圖1）。（注意：如果可以快速計算，JMP默認執行似然比測試。如果默認情況下不生成測試，您可以隨時從紅色三角形菜單中請求似然比統計數據。）
圖1 選擇模型效應和似然比檢驗
效果測試顯示哪些因素具有統計顯著性，參數估計值的符號表明該因素是否使受試者或多或少地購買該產品。從這份報告中我們可以看出傑克奶酪不如莫扎里拉奶酪受歡迎，並且性別與厚殼和意大利辣香腸與無澆頭的偏好之間存在統計學上的顯著相互作用。
Utility Profiler（在JMP 11中簡稱為“Profiler”）可以幫助解釋這些交互如何影響消費者的選擇。選擇 Utility Profiler 從Choice Model紅色三角形菜單中顯示Utility Profiler。在性別分析器中，將垂直線從F拖到M（圖2）。
圖2 將性別設置為M的Utility Profiler
第一個剖面儀顯示男性更喜歡厚皮披薩和意大利辣香腸。
將性別從M改為F可以讓我們清楚地看到交互的影響。當我們將Gender的值設置為“M”時，Pepperoni和“No”澆頭之間的線的斜率是負的。當我們將性別的值更改為“F”時，斜率變為正值。厚殼和薄殼之間的線的斜率也是如此。
圖3 將性別設置為F的Utility Profiler
這表明女性更有可能選擇沒有澆頭的薄皮披薩，男性更有可能選擇厚皮披薩配意大利辣香腸。
“你有多大可能？”和“更可能與什麼相比？”你的營銷經理可能會問。在JMP 12之前，您的答案可能是“讓我回复您。”現在您需要的只是概率分析器。
在JMP 12中，概率剖析器位於Choice平台的紅色三角形菜單中的Utility Profiler下方。當你選擇概率剖析器 ，您將建議的新產品與“基準”產品進行比較。也許我打算提供一個厚皮披薩配莫扎里拉奶酪和意大利辣香腸來挑戰我的競爭對手的披薩，這是一種厚厚的地殼，配有傑克奶酪和意大利辣香腸。從Baseline設置中的Gender列表中，選擇F（圖4）。
圖4 將奶酪設置為莫扎里拉奶酪的ProbabilityProfiler
概率分析器可以很容易地看出我提出的產品是個好主意。在我的披薩和我的競爭對手之間進行選擇時，女性有92％的機會選擇我的披薩（圖4）。我可以將基線設置中的性別更改為M，以查看男性有96％的機會選擇我的披薩（圖5）。與主題（即人物）相關的設置始終顯示在基線設置中，因此在比較選擇概率時，您總是將蘋果與蘋果進行比較。
圖5 將性別設置為M的概率剖析器
消費者只有兩種選擇的市場並不多。您可能了解多個競爭對手的產品，並希望設計出具有最大選擇概率的披薩。這是多選擇剖析器的工作，它位於概率剖面儀下方的紅色三角形菜單中。
選擇多選擇分析器從紅色三角形菜單中彈出一個對話框，詢問您想要分析多少選項（圖6）。三是默認值，但您可以擁有更多。
圖6 設置要分析的選項數量
現在，Multiple Choice Profiler不再使用一個Baseline模型和一個替代方案，而是生成一組鏈接的分析器 - 每個備選方案一個（圖7）。頂部的下拉列表允許您選擇構成細分市場的主題變量的值。配置文件滑塊設置不同產品的屬性。標題下方還有一個圖表，可以直觀地顯示哪個產品的預測市場份額最高。
圖7 MultipleChoice Profiler適用於所有替代品
現在很容易看出，薄皮披薩配莫扎里拉奶酪和無澆頭是最受歡迎的選擇。
所有上述示例都顯示了使用多個表的分析。如果您通常執行單表分析，JMP會將您的主題效果放在Multiple Choice Profiler中（圖8）。（JMP無法知道效果是作為主題效果還是配置文件效果，因此JMP為用戶提供了最靈活的選擇。）
圖8 多選擇剖析器中的主題效果
多選模型中的概率比較受到限制，因此它們必須總和為1;如果您在市場細分中進行比較，那麼來自Choice模型的概率比較才有意義。如果更改主題變量的值，確保所有選擇概率都相同 。否則，您預測的概率（以及市場份額）將不正確。
Utility Profiler一直是可視化模型的有用工具。JMP 12增加了概率分析器和多選擇分析器，這兩個新工具可幫助可視化不同產品之間的比較並預測市場份額提議的新產品。
要探索此主題，請參閱JMP文檔選擇平台選項 。
