データの潜在的な構造を把握し、消費者行動などの背後にある要因を明らかに！
因子分析は、多変量データの中に潜む共通要因を特定するための 多変量解析手法です。 この手法は、観測できない潜在的な要因(共通因子)が複数の 観測変数に影響を与えているという考えに基づいています。 因子分析は、多くの観測変数に共通する因子を見つけ出すことで、 データの潜在的な構造を把握し、消費者行動などの背後にある 要因を明らかにするのに役立ちます。 ※用語集の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
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当社は2018年5月25日、京王電鉄株式会社と国立大学法人電気通信大学 坂本真樹教授との共同出資により設立されました。 電気通信大学発ベンチャーに認定された、電気通信大学坂本研究室の 知財を商用利用できる企業です。 人のうちに秘めた感覚を理解し、表現をサポートしてくれるAIを 創ることによって、感性活用のプラットフォーマーになることを 目指してまいります。