ACBC 自適選擇聯合分析軟體
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類別研究分析軟體
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介紹ACBC是一種新的偏好建模方法，利用了CBC(Choice-Based Conjoint）和ACA（Adaptive Conjoint Analysis）的最佳方面。 自適應選擇面試是一種互動體驗，根據每個人的偏好和意見進行定制。CBC/ACA是Teechart旗下久負盛名的聯合分析（Conjoint Analysis）軟體，聯合分析也稱為結合分析。CBC/ACA可以獲得水平的效用值，屬性的相對重要程度，市場細分，預測市場偏好份額等分析結果。
ACBC Adaptive Choice Consortium Analysis Software
Conjoint analysis is a category of research methods that mimic the respondent's real world tradeoffs when making decisions. Adaptive choice-based conjoint is one of the most advanced and tailored applications that learns from respondents as they answer questions. It is used for pricing studies, product optimization, healthcare options and many other things. To get a more in depth understanding of conjoint analysis, refer to our page on conjoint analysis.
What is adaptive choice-based conjoint (ACBC)?
Adaptive Choice-Based Conjoint (ACBC) is our most advanced system for conjoint analysis. ACBC is a newer approach to preference modeling that combines elements of CBC (Choice-Based Conjoint), artificial intelligence, and (optionally) dynamic list-building.
An Adaptive Choice interview is an interactive experience, customized to the preferences and opinions of each individual. It tends to probe more deeply into each respondent’s decision structure than a traditional Choice-Based Conjoint , but the survey is often twice to three times as long. Fortunately, respondents find the adaptive nature of the survey more engaging than CBC, so they usually perceive the questionnaire to be more enjoyable and to last about as long as the shorter CBC.
How does adaptive choice-based conjoint work?
ACBC's question flow incorporates the well-established theory that buyers make complex choices by forming a consideration set (typically using cut-off rules) and then choosing a product within that consideration set. We display relevant products for respondents to consider based on the preferred product that respondents first specify using a BYO (Build-Your-Own) exercise.
In addition to the standard part-worth utilities that are useful for segmentation and market simulation, we capture the specific "must-have" and "unacceptable" rules that respondents express during the screening process. We also can tabulate the responses from the BYO (configurator) question. These data provide greater insight than typical CBC studies.
ACBC is remarkably flexible. You can include the three major sections (BYO, Screening, Choice Tasks).
ACBC can leverage Lighthouse Studio’s dynamic list-building based on questions encountered earlier in the questionnaire. For example, you might be studying 24 total brands and only want to carry each respondent’s top few considered brands into the ACBC section of the survey.
When to use ACBC
Five or more attributes
When conjoint sections of about 7 to 15 minutes fit within the questionnaire
系統需求
ACBC 自適選擇聯合分析軟體
聯合分析是一類研究方法，可模仿決策者在現實世界中的權衡取捨。自適應的基於選擇的聯合是最先進和量身定制的應用程序之一，可在受訪者回答問題時向他們學習。它用於價格研究，產品優化，醫療保健選擇和許多其他事情。要更深入地了解聯合分析，請參閱我們的聯合分析頁面。
什麼是自適應選擇聯合（ACBC）？
基於自適應選擇的聯合詞（ACBC）是我們最先進的聯合詞分析系統。ACBC是一種偏好建模的更新方法，它結合了CBC（基於選擇的聯合），人工智能和（可選）動態列表構建的元素。
適應性選擇訪談是一種互動體驗，可根據每個人的偏好和意見進行定制。與傳統的基於選擇的聯合相比，它傾向於更深入地調查每個受訪者的決策結構，但調查的時間通常是其兩倍至三倍。幸運的是，受訪者發現調查的適應性比CBC更具吸引力，因此他們通常認為問卷更有趣，並且持續時間與CBC較短一樣長。
自適應基於選擇的聯合如何工作？
ACBC的問題流程採用了行之有效的理論，即購買者通過形成對價集（通常使用截止規則）然後在該對價集內選擇產品來做出複雜的選擇。我們會根據受訪者首先使用BYO（自己建造）練習指定的首選產品來顯示相關產品，供受訪者考慮。
除了可用於細分和市場模擬的標準零件價值實用程序外，我們還捕獲了受訪者在篩選過程中表達的特定“必備”和“不可接受”規則。我們還可以將來自BYO（配置器）問題的答案製成表格。這些數據比典型的CBC研究提供了更深刻的見解。
ACBC非常靈活。您可以包括三個主要部分（BYO，篩選，選擇任務）。
ACBC可以根據問卷中較早遇到的問題利用Lighthouse Studio的動態列表構建。例如，您可能正在研究24個品牌，而只希望將每個受訪者的前幾個考慮最深的品牌帶入調查的ACBC部分。
何時使用ACBC
五個或更多屬性
當問卷調查適合約7至15分鐘的聯合部分時
ACBC 自適選擇聯合分析軟體
ACBC是一種新的偏好建模方法，利用了CBC(Choice-Based Conjoint）和ACA（Adaptive Conjoint Analysis）的最佳方面。 自適應選擇面試是一種互動體驗，根據每個人的偏好和意見進行定制。CBC/ACA是Teechart旗下久負盛名的聯合分析（Conjoint Analysis）軟體，聯合分析也稱為結合分析。CBC/ACA可以獲得水平的效用值，屬性的相對重要程度，市場細分，預測市場偏好份額等分析結果。
PAFEC VibroAcoustics 振動音響學軟體
PAFEC標準預處理器或PIGS，或第三方，您可以在用戶界面中使用預處理器GiD。此外，您可以使用在後處理器中進行特別聲學分析的PafVu。採用[gurahuikusuintahuesu]在模型編制中具有廣泛元素庫的進步計算流體和結構系統的動態響應和聲學響應，可視化聲場的壓力和位，使用動畫，設計和結果審查，且在很寬的頻率範圍內，許多負載同時執行。
CART® 資料挖掘分析軟體
CART® 是Salford Systems的旗艦數據挖掘軟件，該軟件是一款功能強大、易操作的決策樹，能自動篩選複雜的數據。從技術上講，CART建模引擎基於1984年由斯坦福大學和加州大學伯克利分校的四位世界知名統計學家引入的具有里程碑意義的數學理論。CART建模引擎是SPM的分類和回歸樹實現，是唯一體現原始專有代碼的決策樹軟件。