💡 學習重點:
  ■ 多元尺度分析(MDS, Multi-Dimension Scaling)
    § 縮減尺度工具
    § 盡量維持持高、低尺度之中各資料點間的距離
  ■ 品牌知覺圖(Perception Map):呈現在消費者心中
    § 品牌與品牌間的關係
    § 屬性與屬性間的關係
    § 品牌與屬性之間的關係


pacman::p_load(dplyr, FactoMineR, factoextra)
§ Reading and Preapring Data
         種類樣式 產品風格 整體產品 公司形象 品牌印象 知名度 專業表現 可信度
丹堤         3.10     2.55     2.85     2.98     2.28   2.66     2.42   2.22
星巴克       2.35     2.68     2.84     3.21     2.07   3.27     2.62   2.22
八五度C      3.23     2.69     2.79     2.77     2.73   2.65     2.13   1.99
壹咖啡       2.90     2.62     2.74     2.70     2.57   2.66     2.41   2.09
理想品牌     2.56     3.17     3.19     2.71     1.72   2.23     2.81   2.50

這裡我們有5個品牌(資料點)、8種屬性(尺度),儘管資料點數不多,我們還是很難同時想像八個尺度

1. Multi-Dimensional Scaling (多元尺度分析)

Perceived differennce among the brands are represented as the corresponding distances on the map.

2. Percpetual Map (知覺圖)

Furthermore, we can also plot the unit vectors for the original dimension on the map.

3. 主成分分析 PCA



🗿 問題討論:
  ■ 請你比較「主成分分析(PCA)」和「多元尺度分析(MDS)」的異同?
  ■ 請你從品牌知覺圖之中觀察到哪一些現象?