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分析手法
あらゆるマーケティング課題に、適切な分析技術で対応いたします。
重回帰分析
判別分析
正準判別分析
正準相関分析
コレスポンデンス分析
主成分分析
因子分析
クラスター分析
数量化I類
数量化II類
数量化III類
数量化IV類
コンジョイント分析
AID分析
コウホート分析
 
   
 
 重回帰分析
 特徴 ある数値変量(目的変数)を他のいくつかの数値変数(説明変数)により予測しようとする方法
 主な利用方法 ・売上予測
・要因分析
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 判別分析
 特徴 あるグループ変数(目的変数)をいくつかの数値変数(説明変数)で判別する方法
 主な利用方法 ・数値特性によるグループの判別
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 正準判別分析
 特徴 グループ変数に基づき、いくつかの数値変数による正準判別軸を抽出する方法
 主な利用方法 ・グループの特性分析、マッピング
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 正準相関分析
 特徴 2組の変数郡間の関連を分析する方法
 主な利用方法 ・2つの領域の関連分析
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 コレスポンデンス分析
 特徴 カテゴリカルデータの矩形行列の行と列に低次元の共通軸による数量化を行う方法
 主な利用方法 ・商品と特性の共通空間へのマッピング
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 主成分分析
 特徴 複数の数値変数の変動を少数の合成変数(主成分)の変動に要約する方法
 主な利用方法 ・潜在主成分の抽出
・次元の減少
・変数の要約
・マッピング
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 因子分析
 特徴 多数の数値変数内に潜在する比較的少数の共通因子を抽出し、変数領域の潜在因子構造を解明する方法
 主な利用方法 ・潜在因子構造の解明
・因子得点による尺度構成
・変数の要約
・変数の直交化
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 クラスター分析
 特徴 対象者、製品、項目等を距離や類似性関係からグルーピングする方法
 主な利用方法 ・対象者や商品のグルーピング
・ターゲット層の特定とその特性解明
・ターゲット層のボリューム推定
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 数量化I類
 特徴 ある数量変数(目的変数)をいくつかのカテゴリ変数(説明変数)に数量を与え予測する方法
 主な利用方法 ・質的特性による需要等の予測
・需要等の要因分析
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 数量化II類
 特徴 あるグループ変数(目的変数)をいくつかのカテゴリ変数(説明変数)に数量を与え予測する方法
 主な利用方法 ・質的特性による判別分析
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 数量化III類
 特徴 カテゴリデータの反応パタンに基づき、対象者と特性アイテムカテゴリの双方を数量化する方法
 主な利用方法 ・潜在軸の抽出
・対象者や特性のマッピング
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 数量化IV類
 特徴 対象間の類似性の高さに基づき、対象に数量を与える方法
 主な利用方法 ・マッピング
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 コンジョイント分析
 特徴 属性と水準の組み合わせの相違による商品の順位データにより、消費者の好みを要因分析する
 主な利用方法 ・新商品の属性組み合わせ決定
・新商品のシェア予測
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 AID分析
 特徴 ある数値変数の差が出来るだけ大きくなるようにカテゴリ変数により対象者をグループ分けする方法
 主な利用方法 ・目的変数の関連属性
・特性探索
・ターゲット層のボリューム推定
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 コウホート分析
 特徴 指標の変化を「時代」「年齢」「世代」の3要因で分析する方法
 主な利用方法 ・時系列データの世代分析
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重回帰分析                  
判別分析                              
正準判別分析                      
正準相関分析                            
コレスポンデンス分析                          
主成分分析                        
因子分析                        
クラスター分析                        
数量化I類                    
数量化II類                    
数量化III類                          
数量化IV類                              
コンジョイント分析                              
AID分析                            
コウホート分析                              
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