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数据挖掘与数据分析

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日志

 
 

关于结合分析的进一步理解和操作  

2008-04-21 10:00:46|  分类: 个人爱好 |  标签: |举报 |字号 订阅

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数据收集的方法:

请受访者对模拟产品进行评价,通过打分、排序等方法调查受访者对模拟产品的喜好、购买的可能性等。

  排序法是要对产品模拟组合中的所有属性水平作相对的评价,要求对每个组合给一个不同的等级。对于配对法,由消费者对每两属性组合的所有产品模拟按自己的意愿进行评价,对全轮廓法需要对所有产品模拟组合排序。从排序中可准确地反应出市场中消费者的行为。

  对于打分形式,是要对每一个产品模拟独立地评分,判断可独立进行。采用此方法的人认为此方法对消费者来说比排序更为便利,分析时也容易得多。总的说来,排序和打分形式均可,但近年来人们对打分形式应用得更为评分法变得更为普遍。

数据的处理:

收集的信息中分离出消费者对每一属性以及属性水平的偏好值,这些偏好值也就是该属性的“效用”。计算属性的模型和方法有多种,一般地,人们主要用一般最小二乘法回归(OLS)模型、多元方差分析(MONANOVA)模型、LOGIT回归模型等方法。有研究表明OLS回归估计效用值同其它模型的估计一样有效,也是最容易理解的方法。因此用OLS回归的结合分析研究更多,也更普遍。例如:SPSS的Categories模块结合分析就是用OLS回归估计的,而且它能处理排序和评分两种数据。

 

1、正交设计

2、生卡片:

操作如下:

GET FILE='文件地址'.

PLANCARDS

/FACTOR=变量名

/FORMAT card

/PAGINATE

/OUTFILE='d:tempcards.txt'.

 

*进行结合分析.

CONJOINT

PLAN='d:tempmp3plan.sav'

/DATA='d:tempmp3data.sav'

/FACTORS=变量名

/SUBJECT=id

/SCORE=score1 to score9

/PLOT=all

/UTIL='d:tempmp3result.sav'.

  5.结果解释与应用

  执行前面的SPSS结合分析的程序,输出如下结果: SUBFILE SUMMARY

Averaged

Importance   Utility     Factor

               PRICE 价格

 23.53     1.7778       1000元

        -.8889       500元

        -.8889       2000元

               CAPACITY 容量

 23.53    -1.5556       64M

        1.1111       128M

        .4444        256M

               TONALITY 音质

 35.29     -2.5556       差

        1.1111       一般

        1.4444        好

               FASHION 外形

 17.65    -.8889       守旧

        -.2222       一般

        1.1111       时尚

        4.2222    CONSTANT

Pearson's R = 1.000       Significance = .

Kendall's tau = 1.000      Significance = .0002   上表中:相对重要程度栏表示该MP3各种产品属性在消费者购买选择中的重视程度。可见,对该消费者而言,MP3的音质是消费者最关心的,相对重要程度为35.29%,其次MP3价格和容量也比较重要,这两个属性的重要程度都是23.53%,相对于其它属性而言,该消费者对MP3的外形并不十分重视,其重要程度是17.65%。

  属性水平的效用栏表示该属性水平对于该消费者而言的效用。效用越高,则表示该特征水平的越受欢迎。注意这里对于不同属性的属性水平的效用不能进行直接比较,比如不能说音质好的效用比外形时尚的效用好。但在其它属性水平相同的条件下,可以对同一属性下的不同属性水平进行比较,比如在价格、音质和容量属性水平不变的情况下,该消费者认为外形时尚的效用(4.2222)比外形一般(1.1111)的效用要高。可以看出最受该消费者欢迎的MP3产品属性特征是,价格:1000元;容量:128M;音质:好;外形:时尚。

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