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J-GLOBAL ID：201802232883741038   整理番号：18A0817439

欠測データによる消費者のパネルのセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Segmentation of a panel of consumers with missing data

著者 (1件)： Vigneau Evelyne (StatSC, Oniris, INRA, Nantes, France)
資料名： Food Quality and Preference  (Food Quality and Preference)
巻： 67  ページ： 10-17  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0038A  ISSN： 0950-3293  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 潜在的変数(CLV)法の周りのクラスタ化は,官能嗜好研究における消費者のセグメントを同定するために使用される可能性がある。今日まで,この方法は欠落データを扱うことができなかった。従って,欠落したデータを持つ消費者は廃棄されなければならないか,または,データのimputation技術が前もって適用されなければならなかった。CLVアルゴリズムは,クラスタ化と局所的な衝突を同時に実行するために最近更新された。まず第一に,欠落データがランダムに生成されるか平衡不完全ブロック設計に従って,シミュレーション研究をセットアップした。完全なデータセットに基づいて得られたそれらのセグメントと比較して,欠損データを有するヘドニックデータセットにおける消費者のセグメントを同定するCLV手順の能力を評価することを可能にした。また,この方法を,感覚情報化不完全ブロック設計に従って,好みスコアの62.5%が失われている嗜好実験に関連して,13番目の感覚測定会議ワークショップデータに適用した。CLV手順の結果を議論し,以前に提案されたGauss混合モデルに基づく手法と比較し,同時の衝突とクラスタ化のこの問題を解決した。両方の戦略は消費者の2つのセグメントに導き,個々のクラスタのメンバシップに関しては若干異なるが,最も判別された製品に関しては,かなり収束した平均嗜好プロファイルを持つことが分かった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *消費者 ,  ブロック計画 ,  *パネル ,  クラスタ化 ,  *セグメンテーション ,  クラスタ ,  アルゴリズム ,  シミュレーション
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  スコア ,  感覚情報 ,  *欠測値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 欠測データ ,  消費者のセグメンテーション ,  快楽データ ,  CLV法

分類 (2件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 欠測データ ,  消費者 ,  セグメンテーション