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对应分析是一种畿数据分析技术,它能够帮助我们研畢究疏由產定性变量
构成的甹交互汇梇总表来揭示異变量间的甹联瘛系痉。交互表的甹信息以图形的甹方式
展示異。主要适用甠于有多个类疽别的甹定类疽变量,可以揭示異同一个变量的甹各
个类疽别之间的甹差异,以及不同变量各个类疽别之间的甹对应关系痉。适用甠于
两个或多个定类疽变量。
主要回答疫一下几类疽的甹问题:
?
?
,本品目畉标玩椢家群瘉体是什么?
数据格栺式要求梆:
对应分析数据的甹典型格栺式是列联瘛表或交叉频数表。常表示異不同背
景的甹玩椢家对若干游棏戏产品或游棏戏产品的甹属性的甹选择频率椞。背景变量或
属性变量可以并列使用甠或单独椘使用甠。
两个变量间——简疯单对应分析。
多个变量间——多元对应分析。
案栾例分析:各年龄段桶人群瘉游棏戏喜好度研畢究疏(数据来自作者瘑模桟拟,
存在一定误差)
上面的甹交叉表,主要模桟拟了2331组痡数据,主要包括了2231人
的甹喜好游棏戏类疽型及各自的甹年龄段桶分布。游棏戏类疽型分为:动作类疽,角色
扮演棠类疽,卡牌椈类疽,模桟拟经痦营类疽,跑酷类疽,棋桎牌椈类疽,射击类疽,休闲益甾智
类疽,养成类疽,战争策疬略甫类疽,其他类疽。
原始的甹数据表是这样的甹:
其中,将年龄按段桶分类疽,类疽别分别为12-18岁,19-24岁,25-30
岁,31-40岁。
研畢究疏的甹目畉的甹是:各年龄段桶人群瘉对不同类疽型游棏戏的甹喜爱椄程疉度。
。
从对应分析的甹结痨果摘要中可以看畐出,第疦一维痳度DIM1解释了交叉
%,第疦二维痳度DIM2解释了交叉表的甹20%,说明这两个维痳
%,这个结痨果是非常理椬想的甹。
之后查看畐对应图的甹结痨果
解读方法條:
,我们从图的甹左右两侧分布可以看畐出,左侧是12-24
岁的甹群瘉体,这部分群瘉体主要由產学生椹组痡成;右侧是25-50岁的甹人群瘉,
这部分群瘉体主要由產白男领及已工作的甹人群瘉组痡成。说明不同年龄群瘉人群瘉在
对游棏戏类疽型的甹喜好程疉度是不同的甹。
,31-40岁人群瘉比桻较跑酷类疽游棏戏,而瘒
12-30岁人群瘉对游棏戏的甹喜爱椄重叠性比桻较强,这部分人群瘉的甹差距不明
显。
可以根据前面的甹分析和自身市场状椓况,进行市场细痢分,找到目畉标
玩椢家群瘉体,然棺后定位进行分析,最终痤选择不同的甹目畉标目畉标玩椢家有针对
性的甹营销策疬略甫和市场投放。