- 時間：年、月、日
- 場所：市場、都市、国
- チャネル：オンライン、オフライン、各プラットフォーム
- ビジネスライン、製品ライン
- 売上高
- 粗利益
- 粗利益率
- 前年比
- 前月比
- 平均値
- 基礎思考、必須思考、ビジネス思考など
- 特定のシナリオにおけるモデル（パレートモデル、ロングテールモデル、ボストンモデルなど）
データモデルとは、データという原材料に対し、訓練されたデータ思考を用いて問題を解決するプロセスである。共通の問題やよくある課題については、分析者がすぐに活用できるモデルが蓄積される。 しかし、すべてのデータ問題に単一のモデルを完全に適用できるわけではない。場合によってはモデルをカスタマイズする必要があり、また、複数のモデルを組み合わせることもある。データアナリストの能力は、こうした適応力にも表れる。
パレートモデル（Pareto Model）は、パレート最適（Pareto Optimality）またはパレート効率（Pareto Efficiency）とも呼ばれる。この概念は、イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートにちなんで名付けられた。彼は経済効率と所得分配に関する研究の中で、次のような理想的な資源分配の状態を提唱した：
「ある特定の人々と配分可能な資源があるとき、誰の状況も悪化させることなく、少なくとも一人の状況を改善できる場合、それをパレート改善（Pareto Improvement）またはパレート最適化（Pareto Optimization）と呼ぶ。さらに、これ以上パレート改善の余地がない状態がパレート最適（Pareto Optimality）である。」
- KPIを特定
- 次元を特定
- 次元ごとにKPIを算出
- KPIを降順で並べる
- 累積KPIを計算
- 累積KPIの割合を算出
- 累積KPIの重要なポイント（80%、90%、100%など）を分析し、次元の特性を分類
パレートモデルは「80/20の法則」に基づき、「重要なことに集中する」という考え方を持つ。一方、ロングテールモデルはその逆であり、「トップの高い価値密度に惑わされず、テール部分（末端）の戦略にも注目すべきである」という考え方を提唱する。したがって、これは「逆パレートモデル」とも言える。
ボストンモデルは、本質的には四象限分析法である。
- 分析対象を明確にする（製品、会員、割引戦略、マーケティング戦略、広告戦略など）
- 指標を列挙する（売上高、利益率、市場シェア、成長率、投資回収率、割引率など）
- 最もクリーンで質が高く、かつストーリー性のある2つの指標を選定
- 時間枠を設定し、指標ごとのKPIを統計し、散布図を作成
- 各指標の閾値を設定し、結果を解釈
- 2つの指標の意味を明確にし、それぞれの象限の意味を事前に考える
- 理想的な象限分布はどのような形かを分析
- 現状の形態と理想の形態の違いを探る
- 四象限分析は時間の影響を受けるため、一定期間ごとに分析対象の変遷を追跡する
ボストンモデルの本質は四象限分析であり、「すべてのものは四象限に分類できる」という考え方を持つ。時間的な変化を考慮することが重要である。
マーケットバスケット分析は、データマイニングの手法の一つであり、ショッピングバスケット内の商品間の関連性を発見するために用いられる。顧客の購買行動を分析することで、頻繁に一緒に購入される商品を特定し、小売業者が商品の配置、プロモーション戦略、在庫管理を最適化するのに役立つ。
- データ収集：顧客の取引データを収集し、各購入リストを整理する。
- データ前処理：データをクリーンアップし、不必要な情報や重複データを削除。
- 頻出アイテムセットの生成：Aprioriアルゴリズムなどを用いて、頻繁に一緒に購入される商品群を抽出。
- 関連ルールの計算：頻出アイテムセットから商品間の関連性を算出。
- ルールの評価：支持度（Support）、確信度（Confidence）、リフト値（Lift）などの指標を用いて関連ルールの有効性を評価。
- ルールの適用：商品のレイアウト最適化、プロモーション活動の設計、在庫戦略の調整などに活用。
この手法を活用することで、小売業者は顧客の購買行動をより深く理解し、売上の向上や顧客満足度の向上につなげることができる。