統計解析手法の一つである多変量解析は、大きく分けると、（１）分類モデル、（２）記述モデル、（３）予測モデルの３つのモデルにより構成されています。 （１）分類モデルの例 クラスター分析 各サンプル間の距離の近いものをひとまとめに要約する手法です。例えば、ある企業がマーケティング戦略を実行しようとするとき、その要因には制限がありますので、すべての消費者をターゲットに展開することはできません。したがって、自社の意図する消費者に的を絞ってとらえることが必要です。そのためには、消費者をセグメンテーションする必要があり、この時に使われるのがクラスター分析です。 （２）記述モデルの例 因子分析 マーケティング現象にひそむ潜在的な因子を発見する手法です。例えば、 顧客が商品を買う場合、どのように感じたときに購買行動に移るかを知るもので、真の購買動機の要因を探る分析手法です。顧客が自ら気がつかない購買動機要因のことを潜在ニーズといい、どのような要因によって購買行動が支配されているかを知ることは重要なことです。また、この要因は顧客の購買行動の背景をなすものであり、またその引き金となるものです。このような因子をみつけるのが因子分析です。 （３）予測モデルの例 重回帰分析 マーケティング現象を因果関係でとらえようとするとき、結果に対する原因の関係をつかんだり、現在から将来を予測したりする場合に、結果と原因の相互関係を明らかにするものです。結果を説明する原因が２つ以上のものを重回帰モデルといいます。