最小二乗法

観測データと、それに当てはめる直線や曲線との差（残差）の二乗の和が最小になるように、式の係数を決める方法。回帰分析で回帰直線を求めるときに用い、需要予測などに応用される。

観測データに最もよく当てはまる直線や曲線を求める方法で、各データの実測値と予測値の差（残差）を2乗した和が最小になるように係数を決める。回帰分析で回帰式を求める標準的な方法であり、需要予測で過去の実績から傾向線を引く際にも使う。

二つのデータに強い相関があるように見えても、実際は共通の別の要因（第三の変数）によって生じている見かけ上の相関。相関があることを因果関係と早合点しないための注意点として問われる。

二つ以上の分類項目についてデータの度数を集計し、行と列の表にまとめたもの。クロス集計表と同じ形式で、項目間に関連があるかどうかを調べる独立性の検定の対象になる。

身長や売上高のように数値として測れ、四則演算や平均の計算に意味があるデータ。数値の大小や差に意味があり、ヒストグラムや散布図での分析に適する。

性別や血液型、満足度の区分のように、分類やカテゴリを表すデータ。数値を割り当てても平均には意味がなく、度数の集計やクロス集計表による分析を行う。

他者が別の目的で収集し、公表・提供しているデータ。官庁統計や業界団体の調査結果などが該当し、低コストで入手できる反面、自分の分析目的に合う項目や粒度とは限らない。

同じ対象を時間の経過に沿って繰り返し測定したデータ。月次売上や気温の推移などが該当し、傾向（トレンド）や季節変動の把握、将来値の予測に用いる。