Çikolata barları için payları tahmin et
Diyelim ki bir mağaza Ghiradelli çikolatasının 5 türünün tamamını satmayı planlıyor. Bu beş çikolata arasındaki paylar nasıl olacak? Mağaza, en popüler türleri öne çıkarmak veya stok planlaması yapmak için bunu bilmek isteyebilir.
chocolate veri kümesi, senin için bir mlogit.data nesnesi olarak önceden yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Pazarlamada Tercih Modellemesi
Egzersiz talimatları
choc_m2modelinimlogitkullanarak kur. İlk girdi formülSelection ~ 0 + Brand + Type + Price, ikinci girdidata = chocolateolmalı.- Tamamı
Ghirardelliolan ve fiyatları $3 olan 5 çikolata barını içeren bir veri çerçevesi oluştur. Türler,chocolateverisinde test edilen beş tür olmalı. Kodu senin için başlattım; sadece fiyatları tanımlamayı bitirmen gerekiyor. - Zaten yüklü olan
predict_mnl()fonksiyonumu kullanarak payları tahmin et.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# fit the choc_m2 model
# create a data frame with the Ghiradelli products
Brand <- factor(rep("Ghirardelli", 5), level = levels(chocolate$Brand))
Type <- levels(chocolate$Type)
Price <- _____ # treated as a number in choc_m2
ghir_choc <- data.frame(Brand, Type, Price)
# predict shares