Van Westendorp'un fiyat duyarlılığı ölçer, müşteri fiyat tercihlerini araştırmak için tasarlanmıştır. Fiyat duyarlılığı ölçer anketi, her anket katılımcısından, ürün aşağıdaki durumlarda ürünün dört fiyat noktasını sağlamasını isteyen dört sorudan oluşur:
Anketi 20 katılımcının doldurduğu varsayılır. Önce gerekli kitaplıkları içe aktaralım ve bu 20 katılımcıdan gelen verileri okuyalım.
Veri çerçevesinin ilk beş satırı şuna benzer:
Burada dört sorunun (Çok Ucuz, Ucuz, Pahalı, Çok Pahalı) kümülatif yüzdesini hesaplamak, dört satırı çizmek ve en uygun fiyat ve kabul edilebilir fiyat aralığı hakkında rapor vermek için bir işlev yazdım.
İşte çalıştırdığımızda çıktı
price_sensitivity_meter(df). X ekseni fiyat noktalarını, y ekseni ise fiyatların kümülatif frekanslarının yüzdesini gösterir. Eğer arsanın daha düzgün olmasını istiyorsanız, ayarlayabilirsiniz
interpolate=True. İşlevimizdeki varsayılan değer
interpolateFalse'dır.
Anahtar sonuçlar:
Sonuçlarımızın doğru olduğundan emin olmak için sonuçlarımı Qualtrics ile doğruladım. Qualtrics aynı verilerle aşağıdaki raporu üretir:
En uygun fiyat bizim sonucumuzla aynıdır. Her ikisi de en uygun fiyat olarak 300 $ gösteriyor. Kabul edilebilir fiyat aralığı farklı ama çok yakındır. Qualtrics $ 280.1 ila 350.0 $ arasında rapor ederken, biz 280 ila 350 $ arası var. (Qualtrics'in arsadaki her adımda neden bir eğime sahip olduğundan emin değilim. Adımlar arasındaki dikey çizgiler düz değil. Büyük veri boyutuyla dikey çizgilerin düz olacağından şüpheleniyorum.)
Artık kendi Fiyat Duyarlılığı Ölçer anketinizi tasarlayabilir ve sonuçları Python'da analiz edebilirsiniz. Zevk almak!
Teknoloji dünyasında, işletmeler sürekli olarak siber suçluların şeytani faaliyetlerinin tuzağına düşme riski altındadır. Endişe verici derecede sık hale gelen böyle bir taktik, kimlik bilgilerini doldurmaktır.
MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.