Изучение наблюдения о выборе

Используйте функцию tail(), чтобы вывести последние шесть строк датафрейма sportscar. Для последнего наблюдения о выборе в датафрейме (resp.id==200, ques==10): какова была цена выбранного варианта?

Это упражнение является частью курса

Моделирование выбора для маркетинга на R

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Моделирование выбора для маркетинга на R

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.8+

42 reviews

Начать курс бесплатно

Цель этой главы — как можно быстрее провести вас через весь процесс моделирования выбора, чтобы вы получили общее представление о том, что можно делать с помощью моделей выбора и как этот процесс устроен. Ключевая идея состоит в том, что модель выбора позволяет понять, как решения покупателей о приобретении продукта зависят от его характеристик. Предпочитают ли покупатели спортивных автомобилей механическую коробку передач автоматической? Насколько велика эта разница? Чтобы дать общий обзор, мы пока пропустим многие детали. В следующих главах мы вернёмся к важным вопросам: подготовке данных, выбору и интерпретации моделей, а также представлению результатов — всему, что нужно для уверенной работы с собственными данными о выборе.

Exercise 1: Зачем изучать выбор?Exercise 2: Данные о выборе Exercise 3: Изучение данных о выборе Exercise 4: Определение уровней фактора Exercise 5: Изучение наблюдения о выборе

Текущее упражнение

Exercise 6: Что выбирали покупатели?Exercise 7: Построение и интерпретация модели выбора Exercise 8: Построение модели выбора Exercise 9: Интерпретация параметров Exercise 10: Использование моделей выбора для принятия решений Exercise 11: Прогнозирование долей выбора Exercise 12: Визуализация долей выбора

Данные о выборе можно получить из самых разных источников, и они могут быть представлены в различных форматах. В этой главе мы возьмём данные в нескольких альтернативных форматах и научимся приводить их в вид, пригодный для моделирования выбора. Кроме того, мы обсудим, как создать опрос для самостоятельного сбора данных о выборе.

Exercise 1: Сборка данных о выборе Exercise 2: Сколько выборов содержится в данных?Exercise 3: Атрибуты и уровни Exercise 4: Изучение отдельного выбора Exercise 5: Преобразование из широкого формата в длинный Exercise 6: Преобразование из широкого формата в длинный Exercise 7: Сортировка данных в длинном формате Exercise 8: Изменение переменной Selection Exercise 9: Данные о выборе в двух файлах Exercise 10: Изучение выбора в двух файлах Exercise 11: Объединение двух файлов Exercise 12: Визуализация данных о выборе Exercise 13: Какие виды шоколада выбирают люди?Exercise 14: Выбирают ли люди более низкие цены?Exercise 15: Разработка совместного опроса

В этой главе мы подробнее рассмотрим построение моделей выбора. Чтобы создать концептуальную основу, мы сосредоточимся на том, как мультиномиальная логит-модель преобразует характеристики продукта в прогноз выбора. Это даст вам основу для принятия решений о том, какие признаки включать в модель.

Exercise 1: Модели выбора: как это работает Exercise 2: Создание объекта mlogit.data Exercise 3: Обучение модели выбора Exercise 4: Удаление свободного члена Exercise 5: Интерпретация параметров модели выбора Exercise 6: Какой шоколадный бренд предпочитают больше всего?Exercise 7: Вычисление готовности платить Exercise 8: Цена как фактор Exercise 9: Тест отношения правдоподобий Exercise 10: Константы и взаимодействия Exercise 11: Взаимодействие между брендом и типом Exercise 12: Взаимодействие между ценой и пробной покупкой Exercise 13: Прогнозирование долей Exercise 14: Прогнозирование долей рынка для сегмента «racer»Exercise 15: Прогнозирование долей рынка для шоколадных батончиков Exercise 16: Визуализация долей для шоколадных батончиков

У разных людей разные вкусы и предпочтения. Это кажется очевидным, и маркетинговые исследования это подтверждают. В этой главе рассматриваются модели выбора, в которых предполагается, что разные участники принятия решений имеют различные предпочтения, влияющие на их выбор. Когда модели учитывают различия в предпочтениях потребителей, они, как правило, дают более высокие прогнозы доли рынка для нишевых продуктов, ориентированных на определённый сегмент аудитории. Иерархические модели используются в большинстве коммерческих приложений для моделирования выбора, поэтому важно понимать, как они работают.

Exercise 1: Что такое иерархическая модель выбора?Exercise 2: Сколько человек прошли опрос о шоколаде?Exercise 3: Модель выбора шоколада со случайным коэффициентом цены Exercise 4: Неоднородность предпочтений по другим характеристикам Exercise 5: Установка кодов эффектов Exercise 6: Модель для шоколада со всеми случайными коэффициентами Exercise 7: Интерпретация параметров иерархической модели Exercise 8: Как потребители оценивают белый шоколад?Exercise 9: Прогнозирование долей рынка с помощью иерархических моделей Exercise 10: Прогнозирование долей рынка для шоколада Exercise 11: До свидания и удачи!