入門　多変量解析の実際

21世紀に入り、統計学とデータサイエンスは社会からますます注目を集めるようになっている。データを扱ううえで有効なツールのひとつが多変量解析だが、実際には「分析の仕組みがわからない」とか、「分析の結果が何を意味するのかわからない」という人も多いはず。本書は因子分析、クラスター分析、重回帰分析などの主要な分析法について、できるだけ絵と言葉でポイントを解説。各方法の使い方、トラブル・シューティング、分析の心構えなど、マーケティング分野での多変量解析の応用に長年携わってきた著者ならではの「ユーザー視点のノウハウ」を伝える。実務家必読の入門書。