「ライフスタイル分析」とは、生活者アンケートでの意識や態度、行動についての質問から、消費者をいくつかのグループに分けるという分析です。分けたグループひとつひとつを「クラスター」と呼びます。

生活全般についての意識や生活態度についてのグループ分けするというマクロな分析から、個別の製品分野でそのユーザータイプを分類するという、ややミクロな分析まであります。

1. 生活意識全般（ライフスタイルなど）についての生活者のタイプ分け
2. 特定の生活シーンでの消費者のタイプ分け（食生活、子育て、健康、休日の過ごし方など）
3. 特定の製品分野についての関心・製品期待、使い方・購買の意識のタイプ分け（自動車、AV家電、カメラ、通信機器など）
4. ブランドや商品選択時の重視ポイントにから見た、購入者のタイプ分け

通常、関心事や意見、行動などについての多くの質問を行い、その結果から回答者を分類します。分析対象がマクロになるほど、質問設計は難しくなります。
基本的な手順では、因子分析の上、クラスター分析を行います。
次のステップで分析します。(例、カメラの商品選択時の重視点の場合)

(1)消費者アンケートで質問 ５段階評価や７段階評価などSD法による質問を、数１０問行う
(2)因子分析により、カメラ選択時の重視点の基本軸を抽出します。 例えば、「本格撮影機能」「家族をとる」「携帯・簡単」「画像加工」などの因子を抽出 因子負荷量(右図)を見ながら、因子に命名 妥当で信頼性が高くない場合は、変数の取捨選択などを行い、分析し直す
(3)確定した因子についての、各データサンプルごとの因子得点を出力 Mind-Repoであれば、因子分析の結果画面で、「項目作成」をクリックすると、元データセットに新項目として因子得点項目が追加される。 QuintessRepoの場合は、分析後、自動的に因子得点項目が作成される。	サンプルNo 因子1 因子2 因子3 1 2.011 0.600 -0.713 2 0.724 -0.243 -0.917 3 0.147 0.663 0.706 4 -0.088 -0.116 -0.522 5 1.185 -0.609 -0.572 6 1.016 -0.921 0.042
(4)因子得点データを利用して、クラスター分析します。 階層的クラスター分析の場合は、デンドログラム（樹形図）が出力されるため、図を見ながら、クラスター数を判断して分類。 Mind-Repoの場合は、「項目作成」すると分類結果がデータセットに追加される。QuintessRepoの場合は自動保存。
(5)各クラスターのプロフィールを分析し、命名します。 右図は、クラスター別の人数構成比 クラスター別の性別年代や所有商品、カメラ歴、使用場面、利用チャネルや情報源などをクロス集計し、特徴を分析する。