コチラでは実際に使われる手法を一部抜粋して、簡単にご紹介しております。

記載してあるものが全てではありませんので、何かお困りの際はまずお問い合わせ下さい。

• Webコンテンツでいくつかページ分けをし、そこからアクセスして資料請求をした人をサンプルとして解析したい。（その際は「クラスター分析」や「主成分分析」を用いる。）
• 営業成績をサンプルに、年間売上金額を目的変数、担当顧客数と訪問件数などを説明変数にして予測や評価をしたい（その際は、「重回帰分析」や「判別分析」を用いる。）

 その他にもデータを用いたあらゆる予測や、異常検知なども多変量解析の手法を用いて解析します。

テキストデータの解析の主な手法に、テキストマイニングがあります。

これは文章や言葉など文字列のデータを対象にしたデータマイニングで、

文字列データからその特徴や情報、傾向、関連性を探し出す技術です。

• 大量のテキストデータをまとめて整理し、特徴を表したい。
• 大量のテキストデータの中から、重要な語句やキーワードを抽出し、その出現頻度や共起関係（同時出現関係）等を分析したい。（全体の傾向や重要事項を把握する）
• 大量のテキストデータの中から、新しい発見ができるような語句やその兆しを発見したい。
• SNSでの投稿を分析したい。
• コメント、レビューなどを分析し、戦略の立案を行いたい。

倉庫の荷物の出入りなどを見える化することで効率化を目指すものです。

ヒートマップの作成による現在の状況の把握や占有率などの予測を行います。

時系列データから時間的にどう変化しているのかを解析し、その結果から将来どのように変化するのかなどの予測を行います。

健康診断やアンケート等による社員の健康状態データと外部データを取り合わせ社員の健康状態を高度に把握することを目指します。