联合分析
联合分析
联合分析及案例应用结合分析联合分析又称结合分析（conjoint analysis）是一种有效的市场研究技术，近年来广泛应用于消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中，尤其是在新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面，结合分析在我国也越来越受到市场研究公司和企业的重视，本文试图通过对一个新产品开发案例的分析，来阐述结合分析在产品概念测试中的应用。
一、结合分析的基本概念结合分析适用于测量消费者的心理判断，如理解（perceptions）和偏好（preferences），在结合分析中，产品/服务被描述为“轮廓”（profiles），每一个轮廓是由能描述产品/服务重要特征的属性（attributes）以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的，结合分析的一个重要的基本假定是：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和做偏好判断；在消费者对轮廓的评价结果的基础上，经过分解的方法去估计其偏好结构,从而推算出消费者对该轮廓的多个属性及各属性水平的偏好得分（preference scores），在结合分析中用分值或效用来描述。
结合分析应用于产品概念测试，能够定量测量消费者对产品/服务的某个属性和某个属性水平的偏好或效用，可以用来寻找消费可接受的某种产品/服务的最佳属性及属性水平组合，这种组合最初可能并没有被消费绪所评价。
为了达到这样的目的，首先要估计不同属性水平的效用或分值，进一步计算出属性的相对重要性（attributes relative importance）和轮廓效用(profile utility)，以便定量化地测量消费者的偏好。
二、结合分析的主要步骤1.确定产品或服务的属性与属性水平结合分析首先要对产品或服务的属性和属性水平进行识别，所确定产品或服务的属性和属性水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的结合分析包含6－7个显著因素。
确定了产品属性之后，还应该确定这些属性恰当的水平，例如容量是MP3产品的一个属性，目前市场上的MP3的容量类型主要有：64M、128M和256M等，这些是容量属性的主要属性水平。
联 合 分 析
联合分析通过让受访者回答一些经过精心设计的抉 择问题，以揭示出受访者对各特征的重视程度。本例 采用如下提问：
请问您有多大可能会购买以下电脑（请采用9分法 评价，1表示完全不可能，9表示非常可能）
12 3 4 5 6 7 8 9
完全不可能
非常可能
假定通过调查得到的某一消费者对9种产品的评价如下：
虚拟产品序号 A B C 购买的可能性 8 2 6
市场调查
联合分析
一、联合分析的主要应用
（一）确定消费者在决策过程中产品的哪些属性 对他们的偏好影响最大；
（二）估计在某一属性上处于不同水平的品牌 的市场份额； （三）怎样的属性组合是最受消费者欢迎的
（四）对属性水平的偏好相似的消费者归类，进 行市场细分 （五）按收集到的信息进行产品营销模拟
二、联合分析的基本步骤
下面分别计算这几种产品的消费者效用：
U（HJ）=U（价格+品牌+CPU+硬盘）
=(-1.444)+0.899+1.222+(-0.111)=0.556
U（LX）=（-0.111）+(-0.444)+0.889+0.556=0.89
U（X1）=（-0.111）+(-0.444)+0.889+0.556=0.89 U（X2）=（-0.111）+(-0.444)+1.222+0.556=1.223 U（X3）=（-0.111）+(-0.444)+1.222+(-0.111)=0.556
（一）确定产品特征与特征水平
电脑的价格、品牌、CPU类型和硬盘容量是影响消 费者选购电脑的最主要因素。因此确定产品的特征是价 格、品牌、CPU速度、硬盘容量。
如何用SPSS做联合分析
如何⽤SPSS做联合分析如果产品的描述是由⼏个属性特征决定的，⽐如说mp3的⾳质、外形、容量、价格等等，商家为了确定哪个属性对消费者的影响最⼤，以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎，选择的办法应该就是联合分析了。
事实上从抽样调查的⾓度来看，⾼质量和低价格的组合是消费者的最爱，但是这对商家⽽⾔，这没有任何意义。
在中分成三个阶段，转载⼀个例⼦，帮助⾃⼰学习。
（1）ORTHOPLAN（正交设计），属性特征的所有组合产品是⾮常多的，所以应该通过正交设计进⾏筛选。
以下是使⽤SPSS进⾏正交设计的程序及得出的⼀个正交设计⽅案：*正交设计.ORTHOPLAN/FACTORS=price '价格'( 1 '1000元' 2 '1500元' 3 '2000元') capacity '容量' ( 1 '64M' 2 '128M' 3 '256M') tonality '⾳质' ( 1 '差' 2 '⼀般' 3 '好') fashion '外形' ( 1 '守旧' 2 '⼀般' 3 '时尚')/OUTFILE='D:tempmp3plan.sav'.以上程序在SPSS中也可通过窗⼝实现，执⾏该SPSS程序，data->orthogonal design->generate得出正交设计的结果，如下表：MP3产品价格容量⾳质外形A 2000 128M 好守旧B 2000 256M 差⼀般C 1500 64M 好⼀般D 1500 256M ⼀般守旧E 1500 128M 差时尚F 1000 256M 好时尚G 1000 64M 差守旧H 2000 64M ⼀般时尚I 1000 128M ⼀般⼀般（2）PLANCARD（⽣成模拟产品的卡⽚）对于上⾯正交设计产⽣的9个种模拟产品，被调查者需要对每⼀个模拟产品的偏好进⾏评价，在实际调查过程中是将每个模拟产品的属性特征打印在⼀张卡⽚上，使⽤语句可以⼀次性⽣成所有模拟产品的卡⽚，提⾼了制作卡⽚的效率。
转录组代谢组联合分析
转录组代谢组联合分析
转录组代谢组联合分析是基因表达和代谢反应之间的联系的强大研究工具。
它收集和系统地研究植物和动物转录组和代谢组数据，以确定细胞的功能模块和种间的功能异质性。
植物/动物代谢组和转录组数据可以用来探索和理解植物/动物发育和生理机制。
转录组代谢组联合分析可以运用多种统计和生物信息学方法，确定植物/动物的不同基因调控系统/部件与代谢和代谢反应的相互关系。
该技术还能够研究基因影响的代谢途径和细胞内代谢反应模式，特别是在生物体内水平进行微小的变化时。
转录组代谢组联合分析建立了从基因表达到代谢反应之间有效的转化，为解决生物问题和生物利用技术提供了数据。
此外，转录组代谢组联合分析还可以用来解释新型抗药物代谢途径、发现新型伴侣，揭示特定代谢和代谢途径的动态调控，帮助细胞感知和响应环境变化。
最近，研究表明，转录组代谢组联合分析在植物农业应用范围内非常重要，例如用于改良肥料利用效率，提高作物产量和品质，发现特定抗性基因的影响等。
因此，转录组代谢组联合分析是一种强大的研究工具，可以揭示从基因表达到代谢反应之间强有力的联系，最终分析和预测生物体内表型变化。
联合分析
如何收集数据
• (2) 整体轮廓法,为最常用的一种方法, 接近于现 实,还可以通过部分因子设计减少比较的个数。它 在受测体卡片中列举所有的重要属性,并由各属性 中的某一水平共同组成一个受测体。受测者对由 此所构成的受测体组合排列偏好顺序。
如何收集数据
• (3) 成对组合法,它将前两种方法结合起来。成对 组合是指两个轮廓的比较。这里轮廓并不包含所 有的属性,而是一次选择一些属性。成对组合法将 一部分属性提出,根据提取属性的水平形成一些轮 廓,与两因素法相似,对轮廓组合进行比较。
受测体的偏好顺序的估计与检验
• 使用前面关于产品的总效用加法模型,用实际的秩和 预测的秩相比较,可以对联合分析的模型进行拟合优 度 检 验 , 这 里 可 以 采 用 Spearman 的 rho 检 验 和 Kendall 的tau 检验。
• Kendall’s tau 检验的预测排序值与实际排序值的 相关系数高达0.974 ,双尾检验显著性水平为0.000 。 Spearman’s rho 检验的实际排序值与预测排序值的 相关系数高达0.996 ,双尾检验显著性水平为0.000 。
各因子（属性）水平间的兑换关系
• 仍由于成分效用值既为间隔尺度,各属性间又为共 同尺度,所以各因子（属性）水平间可直接兑换。 • 如对于因子1 ,由水平2 改为水平3 ,效用值将变 化( -1.36)- 0.08 = -1. 44 ,而将因子2 ,由水 平3 上升至水平2 ,效用值将变化0.558 - ( 1.04) = 1.562 ,两者大致相当,可以互相弥补。
(1) 计算各因子水平的秩（rank）
• B - G栏是在不同受测体中相同因子水平的秩;
• H 栏指各因子水平的平均秩,比如因子1 水平1 的 平均秩为(1 + 3 + 2 + 16 + 13 +6) / 6 = 6. 833 ;
联合分析
联合作业分析的含义是什么？联合作业分析的目的是什么？
联合作业分析的含义是什么？联合作业分析的目的是什么？现如今企业的主流生产模式就是流水线生产，一道工序结束后，紧接着开展下一项工序，这种作业模式可以以一种比较高效的方式缩减生产时间。
尽管流水作业的效率已经够高的了，但是各个工序之间如果衔接不到位的话，会造成生产时间的浪费，为了避免这种浪费出现，企业适时进行联合作业分析，并适当优化生产方式，能有效规避生产环节中的各种问题。
那么联合作业分析的含义是什么？怎么进行有效的分析，一起来看看。
一、联合作业分析的含义是什么联合作业分析是指当几个作业人员联合完成一项工作时，对人员、设备、工序、质量等进行的系统分析，并通过分析排除在作业过程中出现的浪费、繁琐、多余的动作或无效时间的分析方法。
如下图中vioovi的ECRS软件所进行的电子行业联合作业分析。
二、联合作业分析的目的是什么联合作业分析的主要目前肯定是提高生产效率，这是无可厚非的。
主要包括两方面。
1.流水线上，当一群人在干一项工作时，那么这群人里面存不存在人员冗余或者是作业浪费的情况，一旦存在此类情况，就应该适时减少或调整作业流程，缩减生产成本，提高生产效率，从而达到整体生产利益最大化，让企业能够获得更多的利润。
如下图中是通过vioovi的ECRS 软件所进行的电缆行业组装工位三人省1人的案例。
2.两个生产环节之间的衔接是否存在问题，这样也会对生产效益造成不良影响，如果两个生产环节衔接不到位，造成大量的生产时间被浪费掉了，这是完全可以避免的，需要采取一系列的措施。
此时就需要通过联合作业分析优化两个生产环节之间的衔接工作，保证两个生产环节之间可以做到无缝衔接，减少或者是杜绝两个生产环节之间无端浪费，对于企业来说是必须要做到的一方面。
三、如何有效的进行联合作业分析在进行联合作业分析时，有一些工作也要做到位，要想真真切切的达到优化目的，比较好的一种方式则是利用科技软件来进行。
当前如电气、机加、物流行业、灯具行业、食品加工行业、服装行业等都在使用的vioovi的ECRS软件。
联合分析
市场研究的利器－联合分析向采发市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
一、联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。
确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU 类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。
特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。
在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
联合分析价格定价法
联合分析价格定价法
联合分析价格定价法是一种以顾客全方位行为和定价能力为基础，以以客户购买行为影响产品价格和以特定商品营销方式来达到营销目标的组合策略。
它联合了对客户考虑的法则(如价格调整、促销活动、礼品赠送等)，兜底的客户满意度因素(如礼品的质量、产品后期服务等)，一把钥匙打开未来销售目标市场的大门，释放消费者的购买动力。
联合分析价格定价法，要求企业必须全全重视客户表示，以了解消费者行为，对顾客的潜在行为表示、特点、反应以及特定时间定价能力进行大量模拟和分析。
一旦企业知道了消费者的行为特点以及定价能力，就可以根据收益最大化的原则列出企业的定价策略，包括合理的总体定价逻辑，以及可以通过特定的产品来调整客户的购买行为的调价活动和让利策略等细则。
另外，联合分析价格定价法还要求企业有一定的客户满意度保证，以获得长久的客户支持。
因此，企业应该在产品质量和服务标准上给予充分的重视，确保顾客享受到满意度服务，获得满意体验，从而鼓励顾客忠实付款，以达到企业预期的目标。
联合分析价格定价法既降低了企业运营成本又保证了企业收益稳定性，能够满足顾客愿望，让多个顾客都有满意的价格，保持高质低价的竞争优势，推动企业可持续发展，实现企业的长期目标。
联合分析
标准化成分效用值
jm
J j 1 m
* jm *
max{
}
* jm
4 0.3334
jm
0 2 4 A1 4.3334 0, A2 4.3334 0.462, A3 4.3334 0.923 0.3334 0 B1 4.3334 0.077, B2 4.3334 0
一般求和模型的形式如下：
y
k
j 1 m1 k
J
M
j
jm
x jm
其中， : 受测体k的估计的总效用值； y
jm
: 属性j的水平m的成分效用值
1, 当受测体k的属性j存在水平m时 x jm 0，其它
求和模型说明成分效用值之和为总效 用值 成分效用的确定应该使得到的总效用 值尽可能与经验顺序值相符合
第一步，计算出各个成分效用值与相 应的属性的最小成分效用值之间的差 一般有如下转换：
* jm
jm
min j
其中，
min j
jm
: 属性j的水平m的成分效用值
: 属性j中的最小成分效用值
第二步，标准化成分效用值
jm
m
* jm *
max{J j 1 Nhomakorabeajm
}
每个属性相对重要性
③时间消耗。随着属性及其水平的增 多，可能受测体数量在轮廓法下增加 的速度远快于二因素法下的速度
受测体的数目 在研究时，希望调查尽可能多的属性 及水平的情形，但受时间等因素的约 束，希望能找到具有代表性的受测体
联合分析法
1）一种能有效鉴别消费者对产品/服务的某个属性/特征或其 所能带来的利益的重视程度的分析方法
2) 直接询问法的缺陷：实际购买产品时的决策行为往往与消 费者在回答所询问的问题时的表述不一致
3) 通常通过人为控制的实验来模拟实际的产品选择与购买情 况，根据实验结果、利用统计手段来鉴别产品的什么属性、 特征或利益对消费者的选择产生最重要的影响，什么其次 或最不重要
3
联合分析法细分市场案例
年费 现金返还 信用卡被 购物保险 租车保险 被访者评估
接受的程度
（排序）
—————————————————————————————————————
1. 50
0.5%
C
无
无
13
2. 50
0%
B
无
有
11
3. 50Βιβλιοθήκη 1.0%A有无
17
4. 20
0.5%
B
有
有
2
5. 20
0%
A
无
无
C=0.9
无=0.0
无=0.0
20=0.5 0.5%=0.1
B=0.6
有=0.1
有=0.5
0=0.9 1.0%=0.3
A=0.0
———————————————————————————————————————
1) 效用值的区间（Range of Part-worth）：属性的重要程度
租车保险(0.5-0.0)对消费者来说比购物保险(0.1-0.0)更重要
0%
A
无
无
16
18. 0
1.0%
C
有
有
联合分析法
联合分析法联合分析（Conjoint Analysis ，也称交互分析）什么是联合分析？市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
联合分析法又称多属性组合模型，或状态优先分析，是一种多元的统计分析方法，它产生于1964年。
虽然最初不是为市场营销研究而设计的，但这种分析法在提出不久就被引入市场营销领域，被用来分析产品的多个特性如何影响消费者购买决策问题。
联合分析是用于评估不同属对消费者的相对重要性，以及不同属性水平给消费者带来的效用的统计分析方法。
联合分析始于消费者对产品或服务（刺激物）的总体偏好判断（渴望程度评分，购买意向，偏好排序等），从消费者对不同属性及其水平组成的产品的总体评价（权衡），可以得到联合分析所需要的信息。
[联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1•确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
联合分析在统计学中的应用
联合分析在统计学中的应用统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，对于各个领域的决策制定者来说都具有重要意义。
在统计学中，联合分析是一种常用的方法，它可以帮助我们理解不同变量之间的关系，并进行预测和决策。
联合分析是一种多变量分析方法，它通过同时考虑多个变量之间的关系，来揭示它们之间的相互作用和影响。
在联合分析中，我们可以使用各种统计模型和技术，如回归分析、因子分析、聚类分析等，来进行数据的分析和解释。
联合分析在统计学中的应用非常广泛。
首先，它可以用于预测和决策。
通过对多个变量进行联合分析，我们可以建立预测模型，从而对未来的情况进行预测。
例如，在金融领域，我们可以通过联合分析来预测股票价格的变动趋势，以帮助投资者做出决策。
在市场调研中，我们也可以使用联合分析来预测消费者的购买行为，以指导企业的营销策略。
其次，联合分析可以用于数据挖掘和模式识别。
在大数据时代，我们面临着大量的数据，如何从中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的问题。
联合分析可以帮助我们发现数据中的模式和规律，并将其应用于实际问题中。
例如，在医学领域，我们可以使用联合分析来挖掘疾病的风险因素和预防措施，以提高人们的健康水平。
此外，联合分析还可以用于数据的可视化和解释。
在统计学中，数据的可视化是一种重要的手段，它可以帮助我们更好地理解和解释数据。
通过联合分析，我们可以将多个变量的关系可视化为图表或图形，从而更直观地展示数据的特征和规律。
例如，在社会科学研究中，我们可以使用联合分析将不同群体的特征进行比较和展示，以揭示社会现象的本质。
最后，联合分析还可以用于统计推断和假设检验。
在统计学中，我们通常需要对数据进行推断和检验，以验证我们的研究假设。
通过联合分析，我们可以建立统计模型，并使用相应的统计方法来进行推断和检验。
例如，在药物研发中，我们可以使用联合分析来评估药物的疗效和安全性，以支持药物的上市和使用。
综上所述，联合分析在统计学中具有广泛的应用。
.简述聚类分析和联合分析的特点
.简述聚类分析和联合分析的特点关联分析用于发现同一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，聚类分析则将数据分成不同的类型。
关联分析研究的是不同事件同时出现的规律，相关分析则研究不同变量的相关程度。
相关分析在小样本空间表现很好，到大样本空间时，由于数据过多，导致相关导数的计算十分困难，同事也会造成相关系数的不准确。
关联分析在小样本空间里表现一般，只有在数据足够多时，关联分析才可以发现不同事物同时出现的规律。
聚类分析有四个特点：1.与回归分析类似，聚类分析需要考虑孤立点对分类结果的影响。
聚类算法对孤立点过于敏感的话，会使分类结果不可信。
2. 事物的属性少于两三个时，大部分聚类算法都表现很好，一旦事物属性过多，就有许多算法表现得不那么好了，而且在二维或三维空间中，可以直观地判断聚类结果是否合理。
3. 聚类分析的结果有时候会很不容易理解，就像在关联分析里我们有时候不知道为什么啤酒和尿布会一块儿出现在购物篮里一样，聚类分析里有时一些点聚在一起也会显得很奇怪。
4. 尽管聚类分析在小样本中的表现往往优于大样本，但大样本对聚类分析的需要要比小样本迫切得多。
因此我们需要寻找能在大样本里表现良好的聚类算法。
最常见的聚类方法有层次聚类，快速聚类，密度聚类，网格聚类等。
层次聚类将n个数据看为n个类，将距离较近的两个数据合并为一个类，这样就有了n-1个类，再将距离较近的两个类合并为一个类，以此类推，最终n个类合并为有限个类快速聚类里数据首先随机分为几个类，然后调整离其他类别中心更近的数据的类别属，如此迭代，最终确定分类密度聚类主要用于解决聚类形状不是圆形的数据集，它根据数据的密度判断数据的类别网格聚类则首先将数据集平面分为诸多小网格，所有处理都以网格伟大安慰，这样做可以提高计算速度。
联合工作分析总结汇报稿
联合工作分析总结汇报稿尊敬的领导、各位同事：大家好！今天我为大家汇报一项我们团队最近进行的联合工作分析，并对工作中的问题进行总结和整理。
经过团队成员的共同努力，相信我们能够找到更好的解决方案，提升工作效率和质量。
自从我们开始进行联合工作，我们的团队一直致力于推动项目的顺利进行。
在这个过程中，我们积极参与讨论、倾听和接受不同意见，并与其他团队建立了良好的合作关系。
然而，在我们的联合工作中，我们也遇到了一些问题。
首先，由于团队成员的专业背景和经验各不相同，导致在讨论和决策过程中出现了一些摩擦和分歧。
其次，由于团队成员的工作时间和任务安排不同，导致了沟通和协调方面的困难。
最后，我们在工作过程中未能充分发挥各自的优势，导致效率不高，甚至出现了一些重复劳动。
针对上述问题，我们团队进行了认真的分析，并提出了一些解决方案。
首先，我们需要更加注重有效的沟通和合作。
我们应鼓励团队成员积极交流意见，并确保每个人都有机会参与讨论和决策。
其次，我们需要建立一个统一的工作时间和任务安排，以便更好地进行协调和合作。
最后，我们要充分利用团队成员的专业背景和能力，将任务合理分配，避免重复劳动，提高工作效率。
为了更好地应对挑战，我们还计划组织一次团队建设活动，加强团队成员之间的沟通和合作。
我们将通过团队训练和共同的项目目标，加强团队凝聚力和协作精神，以提高工作效率和质量。
在我看来，联合工作分析的最终目标是为了寻求更好的工作方式和解决方案，提升团队整体的绩效和效率。
虽然我们在工作中面临一些困难和挑战，但我相信通过大家的共同努力和团队的协作，我们一定能够克服困难，取得更好的成果。
最后，我要再次感谢每一位团队成员在联合工作中的辛勤付出和贡献。
我相信，通过我们的合作努力，我们能够找到更好的解决方案，实现我们的工作目标。
谢谢大家！个人姓名。
联合分析
标准化成分效用值
jm
J j 1 m
* jm *
max{
}
* jm
4 0.3334
jm
0 2 4 A1 4.3334 0, A2 4.3334 0.462, A3 4.3334 0.923 0.3334 0 B1 4.3334 0.077, B2 4.3334 0
第四和第五个点不 满足效用排序 因此，对两个值取 平均数，这样关系 就单调化了 但可能违反基本公 式，故此需要迭代
Kruskal发展的单调方差分析
为了保证偏好排序的单调性，引入单 调转换Zk=f(Yk) 通过单调方差目标准则，迭代得到满 足条件的β 值
STRESS=
（ ） z k- y k
当所有属性具有相同数量的水平时为 对称设计 一种特殊的简约设计为拉丁平方，针 对有三个属性的情况 若有三个属性（A、B、C），每个属 性有三个水平（1、2、3）
从完整设计27个受测体中选择9个 受测体，一个属性的每个水平和另 外一个属性的每个水平只出现一次， 这样每个属性在设计中刚好出现三 次
A3
（3）受测体评价 需要计算出反映受访者效用观点受 测体的顺序
B1 A1 2 B2 1
A2
A3
3
6
4
5
1偏好最小，6偏好最大
（4）效用值的估计 在大量受测体经验计算的顺序数据基 础上，计算出所有属性水平的成分效 用值，从这些成分效用值可以得到： ①所有受测体的基数总效用 ②单个属性的相对重要程度
（1）属性和水平 通过联合分析得到的成分效用值涉及 属性的单个水平。在选择属性及其水 平时需注意： ①属性必须是重要的，这些属性对受 访者的总效用评价具有重要的意义， 同时会影响到购买者的决定 ②生产商必须可以影响这些属性，相 应属性的变化对应产品的设计参数
联合分析的局限性
联合分析的局限性
联合分析是市场研究领域流行的一种市场研究工具。
它来源于心理学研究领域的心理测量技术，20年代初，市场分析领域的研究者
将它引入消费者行为研究领域，取得了良好的效果，从此联合分析在管理界获得了广泛的应用，成为当前最流行的市场分析工具之一。
联合分析的局限性有：通过数理方法，将消费者对于产品或者服务的偏好分解为产品各个属性上的部分价值，利用消费者的部分价值预测消费者在市场中的行为。
这种方式为各种市场问题和管理问题提供了一个崭新的研究思路。
联合分析在分析消费者偏好方面的优秀能力使它的应用领域不
断扩展，研究者和管理者已经将它广泛地应用于市场营销、战略、激励机制、金融、散育、社会福利政策制订等各个领域，成为各行业最常用的应用统计方法之一。
联合分析也不可避免的存在某些局限性，无论在概念和理论方面，还是实践应用方面，它仍然处于不断的发展之中。
联合分析在理论和方法方面获得了长足的发展，然而当前的联合分析仍然存在某些局限性。
一方面，它是一种静态分析，结果在一个时点上分析得出。
基于联合分析方法的定价策略
基于联合分析方法的定价策略
联合分析是一种重要的市场营销方法，用于把多项变量的影响结合在一起，对定价策
略提供重要的经济理论依据。
目的是根据消费者的购买行为，了解各种定价因素及其影响，以决定合理的企业价格策略，并最大化企业利润。
首先，基于联合分析相关理论，实施定价策略时须明确其中的定价因素，否则定价策
略不能起到促进企业发展的作用。
其次，应从市场消费者的联合行为分析出定价因素及其
影响，以便正确判断定价策略的有效性和可行性。
最后，要不断尝试和优化定价模型，加
以调整定价因素和定价策略，从而提高价格调节的效率。
基于以上理论，实施联合分析定价策略应当注意做好以下几点：
1、针对不同定价因素，从市场消费者联合行为的角度出发，建立定价策略，在建立
模型的同时尝试着把不同定价因素联合起来；
2、研究定价因素及其影响，使定价策略不断变得更加准确可靠；
3、定期监控市场有关定价因素的浮动变化，及时更新和优化定价模型，保证定价精准，更具有优势；
4、根据市场竞争和营销状况，进行持续的价格实践，制定定价策略，达到企业最大
化盈利的目的。
总之，在实施定价策略时，联合分析的方法既可以指导企业完善市场营销策略，也能
提供企业有效的定价策略，从而实现定价及收入增长，真正实现企业利润最大化。
转录组与蛋白组联合分析九象限图
百泰派克生物科技
转录组与蛋白组联合分析九象限图
转录组与蛋白组分别从RNA和蛋白质水平对样本进行研究，转录组主要是基因的表达情况，蛋白组主要是转录组的翻译情况，将两者进行整合分析即转录组与蛋白组联合分析，可以对两者的数据进行差异分析，从众多候选基因中快速寻找与研究性状相关的关键基因。
由于翻译调控机制的存在，实际上蛋白组与转录组的数据相关性较低，九象限图此时就可以发挥关键作用。
九象限图是在原有的四象限图的基础上发展升级而来的，可以更直观、更精细的展示基因与蛋白的相关变化情况。
九象限图的横坐标是转录组差异倍数log2值，纵坐标是蛋白组差异倍数log2值，图中的每个小圆点代表一个基因或蛋白质，分别通过两条与横坐标和纵坐标平行的虚线将图划分为九个区域，每个区域代表不同的涵义。
与横坐标平行的虚线表示转录组的差异倍数阈值，与纵坐标平行的虚线表示蛋白组的差异倍数阈值，阈值线外代表差异显著的基因或蛋白质，反之，阈值线内则表示差异不显著的基因或蛋白。
百泰派克生物科技基于Illumina高通量测序平台的转录组测序服务，能够在单核
苷酸水平上检测任何物种的整体转录水平，与可提供多种蛋白质组学的定量和定性服务的Thermo Fisher的Orbitrap Fusion Lumos质谱平台结合nanoLC-MS/MS纳
升色谱，结合可定制化的生物信息学分析方法进行整合，百泰派克为您提供从实验设计、样品检测、数据分析一站式转录组学和蛋白质组学整合分析服务，可满足多种检测需求。
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联合分析也称为结合分析、交互分析，是一种多变量分析方法，最初被应用在心理学研究，但是后来发现其在商业领域更能发挥作用，逐渐成为市场分析的常用方法之一。
一、基本思路
联合分析是在已知受测者对某一受测体集合整体评估结果的情形下，经过分解的方法估计其偏好结构。
以上说法比较抽象，结合市场分析角度解释为：我们认为消费者是根据构成产品/服务的多个属性多个水平来进行感知和做偏好判断的，也就是说，消费者对产品/服务的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素综合判断的。
单独或直接的询问消费者各个属性的重要性，是不现实，甚至是无用的。
所以在市场研究中，我们要模拟“消费者在面对不同的产品／服务及其组合时，参考多种属性
的结合效应之后做出选择”的过程。
通过提供给消费者以不同的属性水平组合形成的产品，并请消费者做出心理判断，然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究消费者的选择行为，这是一种间接的测量过程。
在联合分析下，产品被理解为属性水平的组合，属性、水平都互为独立变量，这在实际操作中比较困难，因为共线性多少会存在，但只要不严重就没问题。
联合分析的核心在于对单个效用的分析，为此必须考虑大量个体的效用结构。
二、名词解释
1.效用的加法模型：
假设一种产品或服务有m种属性，每种属性有n种水平，则产品1,2...n的总效用=因子1水平1+...因子m水平n的效用
2.属性
产品中可能对消费者产生影响的主要特征或指标，相当于方差分析中的因素
3.水平
属性的不同水平，相当于方差分析中的水平
4.正交设计
多因素实验的一种优化设计方法，基本思想是选取少数最有代表性的实验充分提取信息，使用的是正交表。
5.轮廓
由能描述产品重要特征的属性以及属性的不同水平的组合
6.全轮廓
所有属性的各种属性水平的组合
7.配对表
属性间两两配对得到的二维交叉表。
8.相对重要性
表示消费者在选择时，某种属性影响消费者决策的重要程度
9.内部效应
预测效用与实际效用之前的相关程度，用于分析结果的可靠性。
10.最大效用模拟
进行市场占有率模拟时最常采用的模型，原理是假设消费者一定会选择购买总效用值最大、偏好程度最高的产品
三、分析步骤
1.确定研究范围和产品的属性水平
首先要考虑所研究的问题是什么以及是否适合用联合分析解决，并且要选取产品的属性和水平
2.进行实验设计
分为配对法和全轮廓法，后者较为常用，是将产品的属性与水平进行组合，通过正交表，生成一系列产品卡片，
3.数据收集
受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等
4.模型拟合与评价
从收集的信息中分离出消费者对每一属性以及属性水平的偏好值，这些偏好值也就是该特征的“效用”
5.结果解释及市场预测
利用效用值来预测消费者将如何在不同产品中进行选择，从而决定应该采取的措施。
6.市场占有率模拟
预测新产品上市或现有产品发生变动将会对市场占有率带来的影响。
模拟市场份额主要有三种计算方法
<1>最大效用模型：
比较该顾客在所有模拟卡片上的得分，按他将选择得分最高的卡片进行购买的原则，求出该卡片被购买的概率。
根据每个卡片被选择的人数与总调查人数的比例求出该卡片的市场份额
<2>BTL模型：
即Bradley-Terry-Luce模型，某卡片产品被顾客购买的概率等于该顾客在本卡片的得分估计除以他在所有卡片得分估计的总和。
卡片对所有被调查顾客的平均被购买概率即为该产品的市场份额。
<3>Logit模型：
某卡片产品被该顾客购买的概率等于该顾客在本卡片得分估计的自然幂函数除以他在所有卡片得分估计的自然幂函数之和。
卡片对所有被调查顾客的平均购买概率即为该产品的市场份额。
四、其他类型的联合分析
当产品的属性和水平过多时，全轮廓联合分析的轮廓组合会非常多，使得该方法应用受限，基于此，人们又发展出了新的联合分析方法
1.适应性联合分析ACA
使用计算机根据受访者前一次的判断自动筛选后面的轮廓，这样确保了每次受访者看到的轮廓都是由其很重视的属性及水平组成。
2.基于选择的联合分析CBC
CBC区别于其它联合分析的主要特征是被访者通过从一组概念中选择来表达偏好，而不是评级或排名。
基于选择的工作类似购买者在市场上的行为，从一组产品中选择喜欢的产品，是每个人可以理解的简单、自然的工作。
而且，如果在一组概念中没有受访者喜欢的产品，CBC允许受访者选择“none”，从而更加真实的模拟了消费者购买产品的过程，同时也可以出现任何一种轮廓，可以发现任何一种交互作用，确保信息不被淹没。