7.4 データアナリスト（販売編）

１．顧客満足の向上
　(1) 顧客アンケートの作成
顧客満足を構成するＣＳ要因を理解した上で、顧客アンケートの設計や調査手法について学習する
　(2) 顧客満足の要因分析
顧客満足を高める或いは低めている要因について、回帰分析を用いて定量的に明らかにする手法を学習する

２．顧客の分類
　(1) ＡＢＣ分析による優良顧客の抽出
売上データから顧客コードをキーとしてＡＢＣ分析を行い、優良顧客を抽出する手法を学習する
　(2) ＲＦＭ分析によるターゲットセグメンテーション
売上データから顧客コードをキーとしてＲＦＭ分析を行い、営業ターゲットを明らかにする手法について学習する

３．売上の多次元データ分析（ＣＵＢＥ）
　(1) ディメンジョンとメジャーの設定
売上データをデータベースから取り出し、多次元的に分析できるようなデータ構造に変換する手法について学習する
　(2) ダイス、ドリスダウン、スライス、
エクセルのピボットテーブルを用いて基本的な分析手法となる、ダイス、ドリスダウン、スライス等について学習する

４．関連購買（バスケット）分析
　(1) 購買データをダミーデータに変換する
　　　　　過去売上データを買い上げ品目情報に変換する
　(2) 相関分析で関連性を見る
　　　　　アイテム（品目）総当りの相関分析を行う
　(3) 共起頻度を求めて一般購入率と比較する
　　　　　２アイテム（品目）間の共起頻度を求めて、一般購入率と比較する