探討以大數據分析探討茶飲料喜好性中區分消費者次族群的可行性。

2020/05/26

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一、目的

　　過去有許多文獻利用產品的物化分析數據或描述性分析數據來預測消費者的喜好性。本研究即針對4種茶飲料之物化分析、描述性分析與喜好性分析的研究數據，利用多變量分析PLS及L-PLS分析研究數據間的相關性。同時探討利用PLS及L-PLS分析區分消費者次族群的可行性。

二、研究材料

1. 茶飲料數據：已執行過的烏龍茶飲料研究數據，分別是工廠用水、S5、S3膜過濾水製成的茶飲料與一支市售茶飲料之物化分析(離子、pH、濁度、多元酚分析)、描述性分析(19個感官特性)與喜好性測試(6個感官特性與整體喜好性)之數據。

2.分析軟體：CAMO The Unscrambler® X

三、研究方法

1. PLS分析

2. L-PLS分析

四、結果(PLS分析)

　◢ 以物化分析預測消費者喜好性 →R²=0.27 低相關性→無法預測

　◢ 以描述性分析預測消費者喜好性→ R²=0.54 中相關性

　◢ 以物化分析+描述性分析預測消費者喜好性→ R²=0.33 低相關性→無法預測

　◢ 以物化預測描述性分析→ R²=0.99 高相關性→可預測

　◢ Factor2 可有效區隔茶滋味與甘味雙峰的兩個次族群

F2＝0.72鹼味－0.55決明子茶氣味－0.43澀味－0.39決明子茶風味＋0.3甜香氣味－0.3金屬氣味…
※可明顯區隔茶滋味與甘味的2種次族群

可有效區隔茶滋味與甘味雙峰的兩個次族群並且為男性與女性的差異。

五、討論及結論

1.本數據研究部份證明國際專家理論：[以物化指標預測描述性感官特性；以描述性感官特性預測喜好性特性] 。而本研究發現物化指標確實可預測描述性感官特性，且確實無法直接預測喜好性。但於描述性感官特性預測喜好性特性僅達中度相關，推論可能尚需加入其他因素，例如人口統計變數等變因。

2.在有效區隔消費者次族群部份，PLS可區隔有雙峰的消費者數據，而L-PLS甚至可以區隔出雙峰來自於性別，即在茶滋味與甘味的喜好性上，男女有別。

3.本研究亦顯示描述性測試所需的訓練型品評員必須有良好的穩定度及準確度(訓練程序嚴謹)。