Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "data analysis" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Unfolding analysis adaptation for symbolic data – hybrid and symbolic-numeric approach
Autorzy:
Zaborski, Artur
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425012.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
symbolic data analysis
unfolding analysis
preference data
Opis:
The aim of this paper is to propose and present adaptations of unfolding analysis for symbolic data. In the article, the basic terms of unfolding analysis and symbolic data are presented. The paper presents two approaches – the internal hybrid approach and the external symbolic-numeric approach. In the empirical part, the external symbolic-numeric unfolding for LCD brands is presented. Symbolic multidimensional scaling R source codes were written by authors.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 3(41); 32-39
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie funkcji przynależności w analizie subiektywnego postrzegania jakości życia
Application of membership function in the analysis of subjective perception of quality of life
Autorzy:
Dudek, Hanna
Szczesny, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425020.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
membership function
quality of life
multidimensional data analysis
Opis:
In this paper a multivariate analysis of the subjective perception of quality of life is undertaken. In the analysis methods of a fuzzy set theory are applied. The study is conducted on data from the Social Diagnosis 2013. It includes 16 items relating to the evaluation of satisfaction with particular aspects of life. Each of these items is measured on a 7-grade scale. The item’s categories are converted into a [0, 1] interval by using a membership function. In order to aggregate items into synthetic indicators various systems of weights are used. It is found that the choice of weights does not significantly affect the distribution of synthetic indicators. In the next stage, the subjective perception of the quality of life in different socio- -demographic groups is analyzed. It is found that such characteristics as gender, place of residence, size of household, education level and age are important determinants of subjective perception of quality of life.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 4 (50); 62-78
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of innovations in the European Union via ensemble symbolic density clustering
Analiza innowacyjności krajów Unii Europejskiej z zastosowaniem wielomodelowej klasyfikacji gęstościowej danych symbolicznych
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425070.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
innovations
European Union
symbolic data analysis
ensemble clustering
Opis:
Innovations play a very important role in the modern economy. They are the key to a higher quality of life, better jobs and economy and sustainable development. The innovation policy is a key element of both national and European Union strategy. The main aim of this paper is to present an ensemble clustering of European Union countries (member states) considering their innovativeness. In the empirical section, symbolic density-based ensemble clustering is used to obtain the co-occurrence matrix. The paper uses symbolicDA, clusterSim and dbscan packages of R software for all calculations. Four different clusters where obtained in the result of clustering. Cluster 1 contains highinnovative countries (innovation leaders). This cluster is also the least homogenous. Cluster 2 contains post-communist countries mainly from central Europe. These countries can be seen as rather mid-low innovative (they try to “catch up” with innovation leaders). Cluster 3 contains moderate innovators. Cluster 4 contains two countries that are also mid-innovative.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 3; 84-98
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dividend changes and future profitability changes – evidence from Polish listed companies
Zmiany w zakresie dywidend a zmiany rentowności spółek notowanych na GPW w Warszawie
Autorzy:
Kaźmierska-Jóźwiak, Bogna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425130.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
dividend
dividend policy
signaling theory
panel data analysis
Opis:
The study attempts to extend the knowledge regarding the dividend policy of nonfinancial companies listed on the Warsaw Stock Exchange. In the previous part of the research the author analysed among others, determinants of dividend policy on the Polish capital market. The main aim of this paper, according to the dividend signalling theory, is to investigate whether the dividend changes convey some information about the future profitability of non-financial firms listed on the WSE paying dividends for at least two consecutive years. The study examines the relation between dividend changes and future profitability changes measured in terms of earnings per share payments of nonfinancial companies listed on the Warsaw Stock Exchange paying dividends in the 2007-2012 period using panel data analysis. The main hypothesis states that changes in dividends are positively correlated with changes of earnings in the year after the change in dividend. The research results show that firms that increase dividends are more profitable than firms that either decrease their dividends or do not make any changes in their dividend policy. Unpredictably, firms that cut dividends are more profitable than firms that leave dividends unchanged. The results of panel data analysis indicate that neither dividend increases, nor the dividend increases in the current year are related to future changes in earnings. Thus, the results do not support the hypothesis. To conclude, the current changes in dividends are not reliable signals of future earning changes one year ahead in the same direction.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2017, 4 (58); 95-104
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of happiness in EU countries using the multi-model classification based on models of symbolic data
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425036.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
happiness
the European Union
symbolic data analysis
ensemble clustering
Opis:
The results of happiness analysis are presented in the form of a World Happiness Report that covers 156 countries and 17 different indicators. In the article model-based clustering ensemble is built to determine what selected European countries have similar patterns of happiness. The results are analyzed using multidimensional scaling and a decision tree to find out what factors determine cluster memberships. In the empirical part, three clusters were detected The first contains countries: Austria, Denmark, Finland, Germany, Ireland, Luxembourg, the Netherlands, Norway, Sweden, Switzerland and the United Kingdom. They have the highest values for all the variables, except the negative affect. The second cluster contains seven countries: Bulgaria, Estonia, Hungary, Lithuania, Poland, Romania and Slovakia. This cluster is also the most homogeneous one. The third cluster contains eight countries: Cyprus, the Czech Republic, France, Greece, Italy, Portugal, Slovenia and Spain.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 3; 15-25
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Statistical analysis of economic poverty in Poland using R
Statystyczna analiza ekonomicznego ubóstwa w Polsce z wykorzystaniem programu R
Autorzy:
Brzezińska, Justyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425034.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
economic poverty
multivariate statistical analysis
categorical data analysis
R software
Opis:
Economic poverty is one of the more common and complex problems in the modern world, as well as in Poland. This is a complex and multidimensional phenomenon, and therefore there is no single universally valid definition of poverty. This article presents a statistical analysis of economic poverty in Poland based on real data from the Central Statistical Office of Poland. An in-depth statistical analysis of the social situation of Poles will be presented, as well as an attempt to examine interdependencies in the occurrence of various forms of poverty and social exclusion in Poland. In the article, several multivariate statistical methods are presented together with the graphical presentation of results. We present a correspondence analysis with a perception map, as well as the advanced modern visualizing tool for categorical data. All the calculations were conducted using R software.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 2; 45-53
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Regresja logistyczna dla danych symbolicznych interwałowych
Logistic regression for interval-valued symbolic data
Autorzy:
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424986.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
logistic regression
interval-valued symbolic variables
symbolic data analysis
Opis:
When dealing with real data situation we often have a binary (biomial, dichoto-mous) dependent variable. As the linear probability model is not such a good solution in such a situation there is a need to use nonlinear models. A quite good solution for such a sit-uation is the logistic regression model. The paper presents an adaptation of linear regression model when dealing with symbolic interval-valued variables. Four approaches poposed by de Souza et. al [2011] how to apply such variables are presented. In the empirical part re-sults obtained with the application of artificial and real data sets are shown. The best results are obtained for midpoint and bounds (joint estimation) methods.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 2 (48); 44-52
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of latent class models in economic research
Analiza modeli zmiennych ukrytych w badaniach ekonomicznych
Autorzy:
Brzezińska, Justyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425114.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
latent class models
latent variables
categorical data analysis
R software
Opis:
Latent variable models are used and applied in many areas of the social and behavioral sciences. The increasing availability of computer packages for fitting such models makes latent variable models popular, known and applied in many scientific areas. Latent variable models have a very wide range of applications, especially in the presence of repeated observations, longitudinal data, and multilevel data. The basic model postulates an underlying categorical latent variable; within any category of the latent variable the manifest or observed categorical variables are assumed independent of one another (the axiom of conditional independence). The observed relationships between the manifest variables are thus assumed to result from the underlying classification of the data produced by the categorical latent variable. In this paper we present the theoretical and methodological aspects of latent variable models, as well as their application in R software in the field of economic research.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2016, 4 (54); 36-47
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the potential for using selected PCA-based methods to analyze the crime rate in Poland
Autorzy:
Misztal, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424843.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
crime
criminal offence
multivariate exploratory data analysis
principal component analysis
factorial maps
Opis:
The aim of the paper is to assess the potential for using some selected PCA-based methods to analyze the spatial diversity of crime in Poland during 2000-2017. Classical principal components analysis (PCA) deals with two-way matrices, usually taking into account objects and variables. In the case of data analyzed in the study, apart from two dimensions (objects – voivodships, variables – criminal offences), there is also the dimension of time, so the dataset can be seen as data cube: objects × variables × time. Therefore, this type of data requires the use of methods handling three-way data structures. In the paper the variability of some selected categories of criminal offences in time (2000- -2017) and space (according to voivodships) is analyzed using the between-class and the within-class principal component analysis. The advantage of these methods is, among others, the possibility of the graphical presentation of the results in two-dimensional space with the use of factorial maps.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 2; 15-32
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The impact of decision-making profiles on the consistency of rankings obtained by means of selected multiple criteria decision-aiding methods
Autorzy:
Roszkowska, Ewa
Wachowicz, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425154.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
decision support
decision-making profile
multiple criteria decision aiding
preference analysis
data analysis
Opis:
The paper discusses the impact of the decision-making profiles on the consistency of rankings obtained by three multiple criteria methods, i.e. DR, AHP and TOPSIS. The online decision making experiment was organized, based on an electronic questionnaire which is a hybrid of the internet survey system and the decision support system. The participants of the experiment were 418 students of Polish universities. To describe the decision-making profile, the REI test was used which allows to distinguish two decision-making styles: rational and intuitive. The Kendall rank correlation coefficient was used to test the consistency of the rankings obtained by the considered methods. Using different grouping methods, the relationship between the decision profile and the ability to express one’s preferences by means of these methods, that differ in cognitive requirements, was examined. The results of the research may be helpful for supporting the decision-maker in decision processes by choosing the method that fits their profile best.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 2; 1-14
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The analysis of the structure of university positions in Poland using classification methods
Zastosowanie metod klasyfikacji i segmentacji w analizie danych jakościowych
Autorzy:
Brzezińska, Justyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425205.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
categorical data analysis
classification methods
structure of university positions in Poland
Opis:
Categorical data analysis is a statistical method that can be successfully applied in different scientific areas, such as: social, medical, psychological and political sciences. Classification and segmentation are statistical methods that usually have been used for large quantitative datasets to identify segments in the data, however if applied for categorical data for contingency tables, one may arrive at impressive results as well. This paper presents the use of classification and segmentation methods for categorical data in a contingency table based on real data from Central Statistics on the number of university positions in Polish voivodeships. The authors compare the results of different approaches and provide graphical results using advanced visualization tools, perceptual map (biplot) and dendrogram. Comparative analysis provides information on corresponding categories of academic positions in different voivodeships. All calculations are conducted in R.
Analiza danych jakościowych należy do grupy metod statystycznych, która może być z powodzeniem wykorzystywana w wielu obszarach naukowych, takich jak: nauki społeczne, medyczne, psychologiczne oraz polityczne. Metody klasyfikacji i segmentacji są technikami statystycznymi, które wykorzystuje się zazwyczaj do analizy dużych zbiorów danych o charakterze ilościowym w celu identyfikacji segmentów w danych. Zastosowanie tych metod w analizie danych jakościowych może także przynieść zaskakujące wyniki. W niniejszym artykule zaprezentowano metody klasyfikacji i segmentacji do analizy danych jakościowych w analizie tablic kontyngencji. Porównano wyniki i rezultaty różnych podejść, a także zaprezentowano graficznie wyniki analizy. Wszystkie obliczenia przeprowadzono w programie R na danych rzeczywistych pochodzących z Głównego Urzędu Statystycznego.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2020, 24, 1; 71-81
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diversification of lamb meat imports in EU countries and its trends
Autorzy:
Ochnio, Luiza
Rokicki, Tomasz
Koszela, Grzegorz
Klepacki, Bogdan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425203.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
sheep meat imports
dynamics of growth
lamb
Grade Data Analysis
overrepresentation maps
Opis:
The paper attempts to compare European Union countries in terms of the dynamics of changes in the value of lamb meat imports in the period 2003-2017. The standard against which this comparison was made was the average value, which should be understood as the growth dynamics of the examined feature for all EU countries together. For this purpose, tools related to the so-called Grade Data Analysis, such as the index of the unlikeness of structures “ar” (in this case a good tool to determine the direction of changes and the speed of these changes for all EU countries) and overrepresentation maps (used to visualise these changes and for their interpretation). Additionally, with the help of GDA methods, EU countries were divided into groups characterised by smaller, medium and higher dynamics of changes in lamb imports. It can be concluded that the most dynamic growth in imports of this type of meat is found among the newest EU member states. This may indicate a change in dietary preferences in these countries. It may also be related to greater accessibility to goods previously considered as luxury, greater awareness of so-called healthy foods and the improved standard of living of societies that have joined the European Union.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2019, 23, 4; 96-111
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multivariate data in the estimation of consumer risk
Dane wielowymiarowe w określaniu ryzyka konsumentów
Autorzy:
Brzezińska, Justyna
Maciejewski, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424945.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
consumer risk choice
qualitative data analysis
purchasing decisions of consumers
perceived risk
Opis:
The risk of consumer behaviour, as a part of the widely understood studies on risk, is still an uncharted and undiscovered area of human activity. The main goal of this paper is to draw attention to the issue of the measurement of risk perceived by the consumers` unsuccessful purchase, as well as presenting a multidimensional analysis of data on risk research perceived by consumers in the decision making process. Some of the well-known multivariate methods are presented: analysis of variance, correspondence analysis and some graphical methods for categorical data analysis, such as mosaic, sieve, association and doubledecker plot. In the paper, the qualitative analysis aimed at risk identification and interpretation in the decisions process of consumers will be conducted. The exploration of different types of risks and the influence on consumer behaviour will be identified. The perception of risk was examined based on the examples of food, home appliances and travel services (trips, holidays).
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2015, 3 (49); 20-32
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Isolation Forests for Symbolic Data as a Tool for Outlier Mining
Lasy separujące dla danych symbolicznych jako narzędzie wykrywania obserwacji odstających
Autorzy:
Pełka, Marcin
Dudek, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31233541.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
symbolic data analysis
isolation forest
outliers
analiza danych symbolicznych
lasy separujące
obserwacje odstające
Opis:
Aim: Outlier detection is a key part of every data analysis. Although there are many definitions of outliers that can be found in the literature, all of them emphasise that outliers are objects that are in some way different from other objects in the dataset. There are many different approaches that have been proposed, compared, and analysed for the case of classical data. However, there are only few studies that deal with the problem of outlier detection in symbolic data analysis. The paper aimed to propose how to adapt isolation forest for symbolic data cases. Methodology: An isolation forest for symbolic data is used to detect outliers in four different artificial datasets with a known cluster structure and a known number of outliers Results: The results show that the isolation forest for symbolic data is a fast and efficient tool for outlier mining. Implications and recommendations: As the isolation forest for symbolic data appears to be an efficient tool for outlier detection for artificial data, further studies should focus on real data sets that contain outliers (i.e. credit card fraud dataset), and this approach should be compared with other outlier mining tools (i.e. DBCSAN). The authors recommend using the same initial settings for the isolation forest for symbolic data as the settings that are proposed for the isolation forest for classical data. Originality/value: This paper is the first of its kind, focusing not only on the problem of outlier detection in general, but also extending the well-known isolation forest model for symbolic data cases. Keywords: symbolic data analysis, isolation forest, outliers
Cel: Identyfikacja obserwacji odstających stanowi kluczowy element w analizie danych. Pomimo że w literaturze funkcjonuje wiele różnych definicji, czym są obserwacje odstające, to ogólnie można stwierdzić, że są to obiekty różniące się od pozostałych obserwacji ze zbioru danych. Literatura przedmiotu wskazuje wiele różnorodnych metod, które można wykorzystać w przypadku danych klasycznych. Niestety w przypadku danych symbolicznych brakuje takich analiz. Celem artykułu jest zaproponowanie modyfikacji lasów separujących (isolation forests) dla danych symbolicznych. Metodyka: W artykule wykorzystano lasy separujące dla danych symbolicznych do identyfikacji obserwacji odstających w sztucznych zbiorach danych o znanej strukturze klas i znanej liczbie obserwacji odstających. Wyniki: Otrzymane wyniki wskazują, że lasy separujące dla danych symbolicznych są efektywnym i szybkim narzędziem w identyfikacji obserwacji odstających. Implikacje i rekomendacje: Ponieważ lasy separujące dla danych symbolicznych okazały się skutecznym narzędziem w identyfikacji obserwacji odstających, celem przyszłych badań powinno być przeanalizowanie skuteczności tej metody w przypadku rzeczywistych zbiorów danych (np. zbioru dotyczącego oszustw z użyciem kart kredytowych), a także porównanie tej metody z innymi metodami, które pozwalają odnaleźć obserwacje odstające (np. DBSCAN). Autorzy sugerują, by w przypadku lasów separujących dla danych symbolicznych stosować te same parametry, jakie zwykle stosuje się w przypadku lasów losowych dla danych klasycznych. Oryginalność/wartość: Artykuł nie tylko stanowi ujęcie teorii w zakresie obserwacji odstających, ale jednocześnie proponuje, jak zastosować lasy separujące w przypadku danych symbolicznych.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2024, 28, 1; 1-10
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Unfolding Analysis for Symbolic Objects Based on the Example of the External Car Advertisement Evaluation
Analiza unfolding obiektów symbolicznych na przykładzie zewnętrznej oceny reklam samochodów
Autorzy:
Zaborski, Artur
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28407778.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
symbolic data analysis
unfolding analysis
preference measurement
car advertisements
symboliczna analiza danych
analiza unfolding
pomiar preferencji
reklamy samochodów
Opis:
Aim: Multidimensional unfolding allows representing both columns (e.g. products, services) and rows (e.g. customers) of the preference matrix on the same low-dimensional map (usually it’s a two or three-dimensional map). The main aim of the paper was to propose how to perform unfolding analysis for symbolic objects. Methodology: The paper describes the possible ways of performing unfolding analysis for symbolic interval-valued data. The external unfolding is described in the details and used in the empirical part of the paper. The data (preferences and dissimilarities) were gathered by using the incomplete method of triads. Results: The empirical part presents an application for unfolding symbolic data to evaluate customers’ preferences, where car advertisements are used as the example. The results presented on a two-dimensional perceptual map allowed to discover seven groups of respondents with different preferences; most of them prefer Skoda, Audi, Volkswagen, and Honda advertisements to Toyota and Volvo. Implications and recommendations: The proposed external approach for symbolic data allows to represent objects as rectangles (on two-dimensional map) or cuboids (in the case of three dimensions). The respondents are represented as points. Further work should focus on creating an algorithm that allows for the presentation of both symbolic objects and preferences expressed by respondents in the form of rectangles or cuboids. Originality/Value: The paper presents an innovative and previously unpresented external unfolding for symbolic data. Besides that it presents how other unfolding approaches could be adapted for symbolic data.
Cel: Wielowymiarowa analiza unfolding pozwala na przedstawienie zarówno kolumn (np. produktów, usług), jak i wierszy (np. klientów) macierzy preferencji na tej samej mapie percepcyjnej (zwykle jest to mapa dwulub trójwymiarowa). Celem artykułu jest wskazanie propozycji przeprowadzenia analizy unfolding dla obiektów symbolicznych. Metodyka: W artykule opisano możliwe sposoby przeprowadzenia analizy unfolding dla symbolicznych danych przedziałowych. Szczegółowo opisana zewnętrzna analiza unfolding została wykorzystana w części empirycznej artykułu. Dane (zarówno preferencje, jak i niepodobieństwa) zebrano z wykorzystaniem niepełnej metody triad. Wyniki: W części empirycznej zaprezentowano możliwości zastosowania analizy unfolding dla danych symbolicznych w badaniu preferencji respondentów na przykładzie oceny wybranych reklam samochodów. Wyniki zilustrowane na dwuwymiarowej mapie percepcyjnej pozwoliły zidentyfikować siedem grup respondentów o różnych preferencjach względem przedstawionych reklam. Wyniki badania wskazują, że dla większości respondentów reklamy Škody, Audi, Hondy i Volkswagena są bardziej preferowane niż reklamy proponowane przez Volvo i Toyotę. Implikacje i rekomendacje: Zaprezentowane podejście do zewnętrznej analizy unfolding pozwala na prezentację obiektów w postaci prostokątów (w przestrzeni dwuwymiarowej) lub prostopadłościanów (w przestrzeni trójwymiarowej), a respondentów – w postaci punktów. Dalsze prace powinny skoncentrować się na stworzeniu algorytmu pozwalającego na prezentację zarówno obiektów symbolicznych, jak i wyrażanych przez respondentów preferencji w postaci prostokątów lub prostopadłościanów. Oryginalność/Wartość: Artykuł prezentuje nowatorskie i nieprezentowane wcześniej podejście do zewnętrznej analizy unfolding dla danych symbolicznych. Ponadto przedstawia inne możliwe podejścia do symbolicznej analizy unfolding.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 4; 15-28
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies