多変量解析 Multiple Classification Analysis

正式名称:多変量解析は変数(アンケート結果など、状況によって数値が変化する値)に関するデータなど多くの情報を、仮説に基づいて関連性を明確にしていくための統計的手法のことを指します。

多変量解析は変数(アンケート結果など、状況によって数値が変化する値)に関するデータなど多くの情報を、仮説に基づいて関連性を明確にしていくための統計的手法のことを指します。

分かりやすく一言で言うならば、多変量解析は、「複雑なことを分かりやすくするための方法」となります。

例えば、ある商品について、複数のさまざまな評価などのデータがあるとします。

売上、利益率といってデータもそうですし、顧客満足度や商品特性などの商品に対する評価データもあります。

これらの評価データが何によって、どのように決まっていくのか、それを調べていくことが多変量解析の目的になります。

売上なら商品の魅力や価格、販売促進や販売チャネルが関わってきます。いわゆる、マーケティングの4P、Product、Price、Promotion、Placeです。

利益率の場合なら、原価や一般管理費が関わってきます。

商品特性の場合なら、原材料や製造方法などが原因になります。

このように、商品に関する評価や何かしらの結果には、数多くの要因、原因が関わってきます。

つまり、多変量解析の目的は複雑なデータを分析し、分かりやすくすることであり、多変量解析を利用することが分析力を高めるための大きな武器になると考えられます。

まとめ

多変量解析は大量のデータを扱う現代のマーケティングでは必要不可欠となる分析の手法とされています。

マーケティングに携わる場合には、多変量解析が何なのか、そしてどのような手法なのか、必ず理解しておく必要があるということになります。

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