• アソシエーション分析（相関ルール分析）：同時に購入されやすい商品の組み合わせなどを探る手法です。有名な「おむつとビール」はこの手法によるものです。評価の指標として、ルールが起こる頻度を示す「支持度（Support）」、条件が満たされたときに結論が起こる確率を示す「信頼度（Confidence）」、そのルールにどの程度意味があるかを示す「リフト値（Lift）」が使われます。
• 分類（デシジョンツリー/決定木分析）：データを樹形図のようなツリー構造に分解し、「どのような条件を満たす顧客が商品を購入しやすいか」などをルール化して分類する手法です。
• クラスタリング（クラスター分析）：あらかじめ基準を決めずに、データの類似性に基づいて自動的にグループ（クラスター）に分類する手法です。顧客を購買傾向ごとにセグメント化する際に用いられます。
• 予測（回帰分析）：過去のデータ傾向から、将来の売上数値や機械の故障確率などを予測する手法です。

試験でのポイント