統計解析・ビジュアライゼーション

調査結果をより深く理解するために様々な解析やデータ可視化のための手法・ツールをご用意しています。

専門のリサーチャー・アナリストが調査目的に応じて幅広い手法から最適な手法をご提案、サポートいたします。

多変量解析
価格に関する分析
コンジョイント分析

テキスト分析
その他の分析
Tableauを用いたデータ分析・可視化サービス

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多変量解析

多変量解析とは

「多変量解析」とは、複数の変数に関するデータをもとに、これらの変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称です。

#散布図

コレスポンデンス分析

コレスポンデンス分析（コレポン、対応分析）とは、自社と競合他社など複数ブランドのポジションの違いを可視化する分析手法です。

#2次元マップ

CSポートフォリオ分析

CSポートフォリオ分析とは、項目別満足度と総合満足度から、重点改善項目を抽出する分析手法です。

#2次元マップ

因子分析

因子分析とは、多変量データに潜む共通因子を探り出すための手法として、消費者を理解するためによく使われる多変量解析手法です。

#データ要約

クラスター分析

クラスター分析とは、異なるものが混ざりあっている集団の中から互いに似たものを集めて集落（クラスター）を作り、対象を分類するという方法の総称です。

#データ分類

決定木分析（ディシジョン・ツリー）

決定木分析は「予測」や「判別」、「分類」を目的として使われるデータマイニング手法です。顧客情報やアンケート結果などについて、“従属変数”に影響する“説明変数”を見つけ、樹木状のモデルを作成する分析方法となります。

#データ分類
#予測

主成分分析

主成分分析とは、多変量データを統合し、新たな総合指標を作り出すための手法です。

#データ要約

回帰分析

1つ（単回帰分析）または複数（重回帰分析）の説明変数と、1つの目的変数の関係を求め、説明変数から目的変数を推定します。

#予測

判別分析

判別分析は、個体（対象者）の特性（回答データ）から、その個体（対象者）がどの群に属するかを判別する手法です。

#データ分類

MDS（多次元尺度構成法）

MDS（Multi-dimensional scaling）とは、多次元尺度構成法の略称で、複数の異なる手法の総称です。

#2次元マップ

価格に関する分析

PRICE2

消費者がもつ価格イメージから「購買可能価格」「低価格」「妥当価格」「高価格」の4つの曲線を求めます。売上高や利益額の最大化、ブランドポジショニングの構築など、現実の戦略に応用しやすい手法です。

#2次元マップ

PSM分析

PSM分析とは、製品やサービスの適正価格を導くための分析手法です。Price Sensitivity Meter（価格感度メーター）の略。

#2次元マップ

コンジョイント分析

コンジョイント分析とは

商品やサービスの「どこ」を「どの程度」変更すれば、消費者に気に入ってもらえるのかを明らかにする商品開発の戦略立案の支援に適した分析手法です。

#予測

コンジョイント分析 ACBC

消費者の購買プロセスを再現し、シミュレーションでシナリオチェック。耐久消費財の商品開発やプライシングに最適なコンジョイント手法です。

#予測

コンジョイント分析 CBC+HB

市場の実態に近いリアルなシミュレーションでシナリオチェック。商品開発やプライシングに最適なコンジョイン卜手法です。

#予測

テキスト分析

テキストマイニング

大量のテキストデータから、「隠れた」情報や特徴、傾向、互いの関連性を探し出す技術で、自由記述されたデータ（定性情報）をもとに行うデータマイニングです。

#可視化

評価グリッド法®

評価グリット法®とは、生活者が持つ評価構造を明らかにし、視覚的に階層構造として表現する手法です。1986年に関東学院大学・讃井純一郎氏によって枠組みが確立されました。

#可視化

その他の分析

潜在クラス分析

潜在クラス分析は、個人の様々な特徴の違いから、統計情報に基づきセグメント（クラス）を決定する手法です。また、連続変数だけでなく、カテゴリカル変数も含めて解析することができます。従来の手法によるセグメンテーションと比べ、より煩雑で膨大なデータを機械的に分類することができる手法とも言えます。

#データ分類

TURF分析

TURF分析（Total Unduplicated Reach and Frequency）は、生活者へのリーチが最大になるような商品の組み合わせを得ることができる分析手法です。ビジネス上の制約（予算やカニバリゼーションなど）がある中で、最適な組み合わせを決める場面で有効です。

#予測

共分散構造分析（SEM）

第2世代の多変量解析と呼ばれる共分散構造分析の多重指標モデルを利用すると、先ほどの例のような関係性を、一度の分析で数値化して求めることができる上に、仮説ロジックを全体評価し、統計的な検証が行えます。

#データ要約

MaxDiff法

MaxDiff（Maximum Difference）法※1は、トレードオフを明らかにし、生活者の嗜好や選好の差をより明確に把握するためのデータ聴取方法です。

#データ要約

選好回帰分析

特定市場において、消費者が商品（ブランド）やサービスを消費者がどのように知覚し、選んでいるかを構造化します。これにより、【自社ブランドの選好度（他社よりも選ばれる度合い）を高めるために、どのようなイメージを押し出すべきか？】のヒントを探ります。

#予測

Web-AHP

AHPとは、アメリカのトーマス・サーティが開発した階層分析法のことで、Analytic Hierarchy Processの略。生活者自身に複数の評価基準の重要度と、それらの評価基準における各商品の評価を質問し、商品・ブランド・クリエイティブ案の総合評価を行うものです。それをWeb調査上で行う手法について、Web-AHPとして解説します。