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

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