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生活意識・ライフスタイル分析
購入商品による顧客分類
(1)商品カテゴライズ(必要に応じて)
登録データセットから…………
データ貼り込みから…………
(2)顧客分類
登録データセットから…………
データ貼り込みから…………
意識・ライフスタイル分析が、生活者の行動のベースにある価値観や行動様式のタイプ分類なのに対して、実際の商品選択結果から、直接的に消費者を分類する分析方法です。
消費者アンケートから、普段買っている商品や買っても良い商品を複数回答してもらい、選択商品の類似性から購入者をクラスター分析するというものです。消費者アンケートデータだけでなく、実際の購買履歴データ(ID-POS等)から分析することも可能です。
この方法は、食品や日用雑貨など、日常的な消費財の分野で有効な方法です。但し、商品選択があらかじめ制限されている場合、例えば、ある地域では販売されていない商品がある、ような場合には、その影響を配慮しておく必要があります。
分析方法は、基本的にクラスター分析により行いますが、事前データ加工を行うか否かという点で、2つの方法があります。
指定した調査対象商品についての使用有無や使用頻度からそのままクラスター分析する方法
商品を類似商品にカテゴライズした後、クラスター分析を行う方法
2.の方法での商品のカテゴライズには、あらかじめ決めて行う方法、クラスター分析などのデータ解析により行う方法があります。クラスター分析で行う場合は、アイテムクラスター分析(クラスター分析の変数分析)により商品カテゴリを作成した後、回答商品のコーディングを行い、通常のクラスター分析(サンプル分析)
事前にある程度商品カテゴライズをしておけば、1.の方法で簡単に分析できます。
※クラスター分析については、こちらをご覧下さい。
(1)商品カテゴライズ(必要に応じて)
登録データセットから…………
データ貼り込みから…………
(2)顧客分類
登録データセットから…………
データ貼り込みから…………
アンケート回答などのデータから類似度データを作成して分析できます。アンケート回答データの場合、事前に作成したデータセット、分析に使用する項目だけのCSVデータを利用できます。
この場合、アイテム間の類似度スコア計算の方法には、2つの方法があります。
アイテム(項目間)の相関係数行列を作成、ユークリッド距離とする
相関係数行列を作成、ユークリッド距離として二乗する
階層的クラスター分析を利用できます。
デンドログラムの他、クラスター構成比(円グラフ)、クラスターマップ(MDSマップまたは元データ第一&第二項目を座標にしたマップ)、元データとのクロス集計が出力できます。
分析元データにクラスターNoを新項目として追加できます。(別分析に利用できます)
分析操作の手順は、「分析する」をクリックして、画面の指示および「解説」に従って操作して下さい。
階層的クラスター分析と非階層クラスター分析(K-mean法)を利用できます。
非階層クラスター分析では、代表的な方法であるk平均法(k-means)を利用します。k平均法は、試行錯誤を繰り返すことで、結果を出す方法です。クラスター数を変えつつ、多数回の計算により結果を見極めて下さい。
類似度データを利用した分析と、回答データなどから類似度データを作成して分析かすることができます。
クラスター分析と関連分析を一気に出力できます。
デンドログラムを見ながら自由にクラスター数を変更、決定する
クラスターの構成比を円グラフにする
各クラスターの関係性を、類似した分析方法である多次元尺度構成法(MDS)にの二次元マップにより表現
関連項目とのクロス集計のための分析ボタンを追加
他の項目データをクラスタ別にクロス集計が簡単にできます。
……………
QuintessRepo起動の後、「ヘルプ」「オンラインマニュアル」「総合マニュアル」「多変量解析・追加機能」の「クラスター分析」の章をご覧下さい。
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