クインテスRepo

マニュアル（追加版）

今注目の統計ソフト「Ｒ」とＲｅｐｏの連携を実現しました。
多変量解析やデータマイニングは「Ｒ」やＲｅｐｏ解析サーバーが行い、解析前のデータ変換や関連分析はＲｅｐｏが行うことで
多変量解析とその結果を最大限活かした高度な分析が容易になりました。
データ処理ワークに煩わされず、分析ワークに集中できます。

分析手法に合わせたデータ加工は自動的に行われます。例えば、コレスポンデンス分析の場合は、クロス集計画面から、数値またはパーセント値を利用してそのまま分析でき、マップ化できます。

消費者をクラスター分析によりタイプ分けし、ターゲット・ユーザーとそのユーザープロフィールを見極めるという調査の場合、直接クラスター分析をすることも可能ですが、一般的には、多くの項目からクラスター分けの基軸となる変数を構成する項目を絞り込んでから、クラスター分析を行います。適切と見られたクラスターを確定したら、そのユーザー規模と特徴を分析し、どこが最もターゲットにふさわしいか、また、そのユーザークラスターへのアプローチ方法はどうあるべきかを採用意向や属性項目との関係を分析することで明らかにします。

Ｒｅｐｏでは、多変量解析やデータマイニングを行った結果に、関連して必要と考えられるアウトプットも合わせて出力できます。例えば、消費者クラスター分析を行ったら、それぞれのクラスター規模やそのプロフィールの分析も当然求められます。これらを追加指定をするだけで簡単に出力、レポートに組み込めます。

商品やブランドなどを二次元マップ上へポジショニングしたり、複数の商品の評価から汎用的な評価モデルを作成する場合、実際のデータ・サンブルを商品やブランド別のサンプルに分解し重ね合わせて分析することがあります。Repoでは、これをデータのフェイズ展開と重ね合わせと呼びます。例えば、100名に対する10ブランドのイメージ評価をフェイズ展開分析する場合には、実際の分析データ・サンプルは100×10=1000サンプルとなります。
Repoでは、フェイズ展開指定とその項目群を指定するだけで、複数の表組み項目を重ね合わた因子分析や主成分分析、回帰分析、判別分析ができます。
フェイズ展開した因子分析によるブランドマップや、重回帰分析により全商品を通じた魅力度要因モデルの開発などが、事前データ加工なしにできます。

分析結果は、レポートページだけでなく、元データセットや分析軸ボタンに保存できます。このため、他の項目とつきあわせた分析も簡単に行えます。

QuintessRepo Basicライセンス版は無料でご利用いただけます。サンブルデータ＆レポートが添付されていますので、実際にお試し下さい。