Reprezentarea grafică a ponderilor de alegere

Să încheiem acest capitol cu un grafic al ponderilor de alegere pe care tocmai le-am calculat. Am stocat ponderile de alegere într-o coloană numită share, în cadrul dataframe-ului shares. Putem reprezenta grafic shares$share folosind funcția barplot(). Dacă nu ești familiarizat cu barplot(), poți scrie ?barplot pentru a consulta documentația.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea alegerilor pentru marketing în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează primul argument al funcției barplot la shares$share.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Use barplot to plot predicted market shares
barplot(___, ylab="Predicted Market Share", 
        names.arg=c("Our Car", "Comp 1", "Comp 2", "Comp 3"))

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea alegerilor pentru marketing în R

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.8+

42 reviews

Începe cursul gratuit

Scopul acestui capitol este să te ghideze prin întregul proces de modelare a alegerilor cât mai rapid posibil, astfel încât să obții o înțelegere de ansamblu a ceea ce putem face cu modelele de alegere și a modului în care funcționează acest proces. Ideea principală este că putem folosi un model de alegere pentru a înțelege cum depind alegerile de produse ale clienților de caracteristicile acelor produse. Preferă cumpărătorii de mașini sport transmisia manuală față de cea automată? Cu cât anume? Pentru a-ți oferi o perspectivă de ansamblu, vom trece peste multe detalii. În capitolele ulterioare, vom reveni și vom aborda aspecte importante legate de pregătirea datelor, specificarea și interpretarea modelelor, precum și prezentarea rezultatelor, astfel încât să fii pe deplin pregătit să aplici aceste metode cu propriile date de alegere.

Exercise 1: De ce alegerea contează?Exercise 2: Date despre alegeri Exercise 3: Inspectarea datelor de alegere Exercise 4: Identificarea nivelurilor unui factor Exercise 5: Inspectarea unei observații de alegere Exercise 6: Ce au ales oamenii?Exercise 7: Estimarea și interpretarea unui model de alegere Exercise 8: Estimarea unui model de alegere Exercise 9: Interpretarea parametrilor Exercise 10: Utilizarea modelelor de alegere pentru luarea deciziilor Exercise 11: Estimarea cotelor de alegere Exercise 12: Reprezentarea grafică a ponderilor de alegere

Exercițiul curent

Datele de alegere pot proveni din surse foarte diverse și pot fi formatate în moduri diferite. În acest capitol, vom lua date furnizate în mai multe formate alternative și vom învăța cum să le pregătim pentru modelarea alegerilor. Vom discuta, de asemenea, cum poți construi un sondaj pentru a colecta propriile date de alegere.

Exercise 1: Asamblarea datelor de alegere Exercise 2: Câte alegeri avem?Exercise 3: Atribute și niveluri Exercise 4: Inspectează o alegere individuală Exercise 5: Conversia din format wide în format long Exercise 6: Conversie din format wide în format long Exercise 7: Sortează datele în format lung Exercise 8: Modifică variabila Selection Exercise 9: Date de alegere în două fișiere Exercise 10: Inspectează o alegere din două fișiere Exercise 11: Îmbinarea a două fișiere Exercise 12: Vizualizarea datelor de alegere Exercise 13: Ce tipuri de ciocolată aleg oamenii?Exercise 14: Aleg oamenii prețuri mai mici?Exercise 15: Proiectarea unui sondaj conjoint

În acest capitol, aprofundăm estimarea modelelor de alegere. Pentru a-ți oferi o bază solidă de înțelegere, ne vom concentra pe modul în care modelul logit multinomial convertește caracteristicile produsului într-o predicție pentru ceea ce va alege factorul de decizie. Aceasta îți va oferi un cadru pentru a decide ce caracteristici să incluzi în modelul tău.

Exercise 1: Modele de alegere – cum funcționează Exercise 2: Creează un obiect mlogit.data Exercise 3: Antrenează un model de alegere Exercise 4: Elimină interceptul Exercise 5: Interpretarea parametrilor modelului de alegere Exercise 6: Care brand de ciocolată este cel mai preferat?Exercise 7: Calcularea disponibilității de plată Exercise 8: Prețul ca factor Exercise 9: Testul raportului de verosimilitate Exercise 10: Intercepte și interacțiuni Exercise 11: Interacțiunea dintre marcă și tip Exercise 12: Interacțiunea dintre preț și trial Exercise 13: Predicția cotelor de piață Exercise 14: Predicția cotelor pentru segmentul racer Exercise 15: Prezice cotele pentru tabletele de ciocolată Exercise 16: Reprezintă grafic cotele pentru batoanele de ciocolată

Oamenii au gusturi și preferințe diferite. Acest lucru pare intuitiv evident, iar cercetările din domeniul marketingului confirmă că este adevărat. Acest capitol acoperă modele de alegere în care presupunem că diferiți factori de decizie au preferințe diferite care le influențează alegerile. Atunci când modelele noastre țin cont de faptul că diferiți consumatori au preferințe diferite, ele tind să producă predicții de cotă de piață mai mari pentru produsele de nișă care atrag un subset de consumatori. Modelele ierarhice sunt utilizate în majoritatea aplicațiilor comerciale de modelare a alegerilor, prin urmare este important să înțelegi cum funcționează.

Exercise 1: Ce este un model de alegere ierarhic?Exercise 2: Câte persoane au răspuns la sondajul despre ciocolată?Exercise 3: Model de ciocolată cu coeficient de preț aleatoriu Exercise 4: Eterogenitate în preferințe pentru alte caracteristici Exercise 5: Setarea codurilor de efecte Exercise 6: Model pentru ciocolată cu toți coeficienții aleatori Exercise 7: Interpretarea parametrilor modelului ierarhic Exercise 8: Cum apreciază oamenii ciocolata albă?Exercise 9: Predicția cotelor de piață cu modele ierarhice Exercise 10: Predicția cotelor de piață pentru ciocolate Exercise 11: La revedere și mult succes!