ตรวจสอบข้อมูลการเลือก

ใช้ฟังก์ชัน tail() เพื่อแสดงหกแถวสุดท้ายใน data frame sportscar สำหรับการเลือกครั้งสุดท้ายใน data frame (resp.id==200, ques==10) ตัวเลือกที่ถูกเลือกมีราคาเท่าไร

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Choice Modeling สำหรับการตลาดใน R

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำจริง

เปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นการลงมือทำด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบหนึ่งในของเรา

เริ่มแบบฝึกหัด

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Choice Modeling สำหรับการตลาดใน R

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.8+

42 reviews

เริ่มคอร์สฟรี

เป้าหมายของบทนี้คือพาคุณผ่านกระบวนการ Choice Modeling ทั้งหมดอย่างรวดเร็ว เพื่อให้เห็นภาพรวมว่า Choice Models ทำอะไรได้บ้างและกระบวนการทำงานเป็นอย่างไร แนวคิดหลักคือการใช้ Choice Model เพื่อทำความเข้าใจว่าการเลือกผลิตภัณฑ์ของลูกค้าขึ้นอยู่กับคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์นั้น ๆ อย่างไร เช่น ผู้ซื้อรถสปอร์ตชอบเกียร์ธรรมดามากกว่าเกียร์อัตโนมัติหรือไม่ และมากกว่าแค่ไหน เพื่อให้เห็นภาพรวมก่อน เราจะข้ามรายละเอียดบางส่วนไปก่อน แล้วค่อยกลับมาครอบคลุมประเด็นสำคัญในบทถัดไป ทั้งเรื่องการเตรียมข้อมูล การกำหนดและตีความโมเดล รวมถึงการรายงานผลลัพธ์ เพื่อให้พร้อมนำวิธีการเหล่านี้ไปใช้กับข้อมูลการเลือกของคุณเองอย่างเต็มที่

Exercise 1: ทำไมต้องศึกษาการเลือก?Exercise 2: ข้อมูลการเลือก Exercise 3: ตรวจสอบข้อมูลการเลือก Exercise 4: ค้นหาระดับของ factor Exercise 5: ตรวจสอบข้อมูลการเลือก

แบบฝึกหัดปัจจุบัน

Exercise 6: ผู้คนเลือกอะไร?Exercise 7: การสร้างและตีความโมเดลการเลือก Exercise 8: การสร้างโมเดลการเลือก Exercise 9: การตีความพารามิเตอร์Exercise 10: การใช้โมเดลการเลือกเพื่อตัดสินใจ Exercise 11: การทำนายส่วนแบ่งการเลือก Exercise 12: การพล็อตสัดส่วนการเลือก

ข้อมูลการเลือกมีแหล่งที่มาหลากหลายและสามารถจัดเก็บในรูปแบบที่แตกต่างกันได้ ในบทนี้ เราจะนำข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบต่าง ๆ มาปรับให้พร้อมใช้สำหรับ Choice Modeling นอกจากนี้ยังจะพูดถึงวิธีออกแบบแบบสำรวจเพื่อเก็บข้อมูลการเลือกของคุณเองด้วย

Exercise 1: การรวบรวมข้อมูลการเลือก Exercise 2: มีข้อมูลการเลือกทั้งหมดกี่รายการ?Exercise 3: แอตทริบิวต์และระดับ Exercise 4: ตรวจสอบตัวเลือกรายการเดียว Exercise 5: การแปลงข้อมูลจาก Wide เป็น Long Exercise 6: แปลงข้อมูลจาก wide เป็น long Exercise 7: จัดเรียงข้อมูลแบบ long Exercise 8: เปลี่ยนตัวแปร Selection Exercise 9: ข้อมูลการเลือกในสองไฟล์Exercise 10: ตรวจสอบข้อมูลการเลือกจากสองไฟล์Exercise 11: การรวมสองไฟล์เข้าด้วยกัน Exercise 12: การแสดงผลข้อมูลการเลือก Exercise 13: คนเลือกช็อกโกแลตประเภทไหนบ้าง?Exercise 14: คนเลือกราคาที่ถูกกว่าไหม?Exercise 15: การออกแบบแบบสำรวจ Conjoint

ในบทนี้ เราจะเจาะลึกการประมาณค่า Choice Models มากขึ้น เพื่อสร้างรากฐานความเข้าใจ เราจะเน้นที่วิธีที่โมเดล Multinomial Logit แปลงคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ให้เป็นการพยากรณ์ว่าผู้ตัดสินใจจะเลือกอะไร ซึ่งจะช่วยให้มีกรอบในการตัดสินใจว่าควรรวมคุณลักษณะใดบ้างเข้าไปในโมเดล

Exercise 1: Choice Models — เบื้องหลังการทำงาน Exercise 2: สร้างออบเจกต์ mlogit.data Exercise 3: สร้างโมเดลการเลือก Exercise 4: ลบค่า intercept ออก Exercise 5: การตีความพารามิเตอร์ของโมเดลการเลือก Exercise 6: แบรนด์ช็อกโกแลตใดได้รับความนิยมสูงที่สุด?Exercise 7: การคำนวณความเต็มใจที่จะจ่าย (Willingness-to-Pay)Exercise 8: Price เป็น Factor Exercise 9: Likelihood-ratio test Exercise 10: จุดตัดแกนและอินเทอร์แอกชัน Exercise 11: ปฏิสัมพันธ์ระหว่าง Brand และ Type Exercise 12: Interaction ระหว่างราคาและ Trial Exercise 13: การพยากรณ์ส่วนแบ่ง Exercise 14: การพยากรณ์ส่วนแบ่งสำหรับกลุ่ม racer Exercise 15: พยากรณ์ส่วนแบ่งสำหรับช็อกโกแลตแต่ละแท่ง Exercise 16: พล็อตส่วนแบ่งของช็อกโกแลตแต่ละประเภท

ผู้คนแต่ละคนมีรสนิยมและความชอบที่แตกต่างกัน สิ่งนี้ดูเหมือนจะชัดเจนอยู่แล้วในทางสัญชาตญาณ และยังมีงานวิจัยด้านการตลาดจำนวนมากที่ยืนยันเรื่องนี้ บทนี้ครอบคลุม Choice Models ที่ตั้งสมมติฐานว่าผู้ตัดสินใจแต่ละคนมีความชอบที่แตกต่างกัน ซึ่งส่งผลต่อการเลือกของพวกเขา เมื่อโมเดลคำนึงถึงความแตกต่างในความชอบของแต่ละบุคคล โมเดลมักจะพยากรณ์ส่วนแบ่งตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์เฉพาะกลุ่มได้สูงขึ้น Hierarchical Models ถูกนำไปใช้ในงาน Choice Modeling เชิงพาณิชย์ส่วนใหญ่ ดังนั้นการทำความเข้าใจหลักการทำงานของโมเดลเหล่านี้จึงเป็นเรื่องสำคัญ

Exercise 1: โมเดลการเลือกแบบลำดับชั้นคืออะไร?Exercise 2: มีผู้ตอบแบบสำรวจช็อกโกแลตกี่คน?Exercise 3: โมเดลช็อกโกแลตที่มีค่าสัมประสิทธิ์ราคาแบบสุ่ม Exercise 4: ความแตกต่างในระดับบุคคลด้านความชอบในคุณลักษณะอื่น ๆ Exercise 5: การกำหนด Effects Codes Exercise 6: โมเดลช็อกโกแลตที่ทุกค่าสัมประสิทธิ์เป็นแบบสุ่ม Exercise 7: การตีความพารามิเตอร์ของโมเดล Hierarchical Exercise 8: ผู้บริโภคให้คุณค่ากับไวต์ช็อกโกแลตอย่างไร?Exercise 9: การพยากรณ์ส่วนแบ่งด้วยโมเดลเชิงลำดับชั้น Exercise 10: การพยากรณ์ส่วนแบ่งตลาดสำหรับช็อกโกแลต Exercise 11: ลาก่อน และขอให้โชคดี!