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クラスター分析
対象を同じようなデータの傾向を持ついくつかの「クラスター＝群」に分類（セグメント）する手法です。購買行動調査やライフスタイル調査をもとにクラス ター分析をすることで、調査対象をいくつかのグループに分類することが出来ます。その中からターゲットを特定し、ターゲット層の特徴に合わせたマーケティ ング戦略を策定することが可能になります。
ＣＳポートフォリオ分析
「満足度」を縦軸に、「重要度」を横軸にとり、各評価項目をプロットします。プロットの結果、４つの象限に分かれ、それぞれ右上から反時計回りに「重点維 持分野」、「維持分野」、「改善分野」、「重点改善分野」として把握することができます。右下の「重点改善分野」には、重要度が高いのに満足度が低い項 目、すなわち「重点改善項目」がプロットされます。
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コンジョイント分析
商品やサービスの評価をする時、それらを構成する要素（規格や性能）がどの程度影響力を持つのか、商品やサービスにどの程度寄与しているのかを探る手法で す。その結果、商品を選ぶ際に重視している項目を把握したり、どの組み合わせが最適かを知ったり、組み合わせによって評価がどのように変わるかを予測した りすることができます。
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コレスポンデンス分析
複数の変数、例えば、ブランド、商品、サービスとそのイメージワード、回答者の属性や商品・サービスの利用シーンなどを同一マップ上に表すもので、結果は 散布図（ポジショニングマップ）の形で各変数をプロットします。似ているもの、関係が強いものが近くにプロットされ、直感的、感覚的にデータの傾向を把握 することができます。
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重回帰分析
ある項目（従属変数）に、他のいくつかの項目（説明変数）がそれぞれどの程度関係しているかを分析し、説明変数から従属変数の予測値が計算できる式を導きます。
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因子分析
いくつかの項目から類似性をもった共通の要素( 軸）を見つけます。共通の要素を解釈することで、表面的な項目の裏側にある潜在的な構造を理解したり、軸の上に項目や属性をプロットすることで、項目間の関係や全体像を視覚的に把握することができます。
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