這是一個大學部行銷研究手搖飲品牌知覺的調查研究，最後同學討論出研究7個品牌10個屬性的研究，同學設計Google表單，以複 選題的方式蒐集問卷資料，結果下載的EXCEL檔案如下：
在50嵐這個品牌下，出現受試者所選擇的屬性。這樣的資料格式無法進行分析，必須要將每個品牌內以分號區隔的屬性分別獨立出 來成為一個資料行，否則很難進行定位分析。以下的R語法及在克服這個技術問題，最後形成10×7的矩陣，紀錄每個品牌每個屬性 被挑選的次數，然後以對應分析進行產品定位。
R 語法
A <- read.csv(file='2020_手搖飲品牌知覺調查.csv')
head(A,6) dim(A) str(A)
B <- A[ , 4:10] #從原來資料集A中取 第四到第十個變項 轉成資料集B
dim(B) str(B) head(B)
C <- matrix(0,nrow = 10, ncol = 7) # 10 brands and 7 attributes C #用來存每個受試者 在這 十個品牌的七個屬性是否 勾選 Cross_tab <- matrix(0,nrow = 10, ncol = 7) # 10 brands and 7 attributes
d <- c('品牌形象佳','品項種類多','茶葉品質優良','口感配料好','杯裝視覺設計佳','價格偏高','門市據點多','店面裝潢佳','服務態度佳','優惠 活動多')
d #將七個屬性列出
for ( i in 1:80 ) #80個受試者 {
for (j in 1:7 ) #七個品牌 {
#print( B[i,j])
for ( k in 1:10 ) #十個屬性 {
ifelse(grepl(d[k],B[i,j],fixed = TRUE),C[k,j] <-1, C[k,j] <-0 ) # grepl 用來比對 d[k]的字串是否完全吻合 在 B[i,k]品牌內
# 如果是 C[k,j]=1否則為0，紀錄受試者的回答
#print(i) #print(j) #print (d[k]) #print(C[k,j])
#ifelse(test_expression, x, y) }
}
Cross_tab <- Cross_tab+C #加總每個人的C成為列聯表來分析CA C <- matrix(0,nrow = 10, ncol = 7) #將C歸為0
}
Cross_tab
rownames(Cross_tab) <- d
colnames(Cross_tab) <- c('X50嵐','迷客夏','清心福全','CoCo都可','可不可','Comebuy','珍煮丹') Cross_tab
library("FactoMineR") library("factoextra")
library("FactoMineR")
res.ca <- CA(Cross_tab, graph = FALSE)
# repel= TRUE to avoid text overlapping (slow if many point) fviz_ca_biplot(res.ca,repel= TRUE, title='定位技術')
10×7的矩陣
產品定位圖
