企業が持っている資産価値、例えば、当該企業を清算して持っている資産を売り払うといくらになるかという価値を基礎とするアプローチ手法である。これは貸借対照表の資産合計に近い考え方だが、会計上の資産価額は会計ルールに則って計算されているので、資産の売却価額とは大きく異なる場合も多い。例えば固定資産の建物や設備は、会計上定額法や定率法に基づき減価償却した金額が計上されている。一方それら資産の売却価値は売却時の市場によって大きく左右されるので、差が大きく開く場合がある。
MTP研修（エムティピーけんしゅう）とは、日産訓（日本産業訓練協会）が実施している監督者・管理者養成プログラムのことである。TWI研修も管理職を対象とした研修であるが、MTPはさらにその上席にあたる人たちが対象となる研修である。TWIと同様、日産訓により広く実施されており、多くのサラリーマン・人事担当者の間でもよく知られた研修である。
TWI研修とは、日本産業訓練協会（日産訓）や都道府県職業能力開発協会により行なわれる、職場で監督者となる人を対象にした研修。現在の日本で広く行なわれている研修の一つであり、JI,JM,JRの3つのコースからなる。
アカデミック・マーケティングとはマーケティング手法のひとつ。 2003年頃に登場してきた。日本で作られた言葉の説がある。
サービスマーク（service mark）とは、商標のうち、役務（サービス）を表示するものをさす。
日本のサービスマーク登録制度は、1992年（平成4年）4月に開始された。それ以前には、登録制度を有しておらず不正競争防止法によって保護されていた。当時の特許庁長官は国会における質疑の中で、不正競争防止法のみでは権利者の営業上の利益が害されるおそれがあること、権利侵害に対して保護を求めるさいに、商標権と比べてかなりの負担を強いることをあげている。
判別分析（はんべつぶんせき）は、事前に与えられているデータが異なるグループに分かれることが明らかな場合、新しいデータが得られた際に、どちらのグループに入るのかを判別するための基準（判別関数）を得るための手法。
判別関数には超平面・直線による線形判別関数(linear discriminant function)と、非線形の場合には超曲面・曲線によるマハラノビス汎距離(Mahalanobis’ generalized distance)による非線形判別関数とがある。
3つ以上のグループの判別も可能である。これは重判別分析(multiple discriminant analysis)や正準判別分析と呼ばれる。
判別式の妥当性は、誤判別率などで評価できる。適した変数選択と判別方法にもとづいて分析することが必要であり、判別式（のみならず変数選択)の妥当性を検証する手法として、元のデータから1つだけ外して判別（モデル）式を得、外したデータを新たなデータとして適用した際に妥当な結果が得られるかを検証する、1つとって置き法(leave-1-out)などが一般に用いられる。
参考：Wikipedia 「判別分析」 他
多次元尺度構成法（たじげんしゃくどこうせいほう、MDS：Multi Dimensional Scaling）は多変量解析の一手法である。主成分分析の様に分類対象物の関係を低次元空間における点の布置で表現する手法である（似たものは近くに、異なったものは遠くに配置する）。
因子分析（いんしぶんせき）は、多変量解析の手法の１つで、心理学におけるパーソナリティの特性論的研究など、心理尺度の研究手法として使用される。モデル式の形状などから主成分分析と混同されることもあるが、 主成分分析は観測データから合成スコアを構築することが目的であるのに対し、 因子分析は観測データが合成量であると仮定し、個々の構成要素を得ようとすることが目的であり、両者は因果関係を異にする。
適用の例として「器用さ」の個人差の検討が考えられる。 A, B, C の3人はそれぞれ「ジグゾーパズル」「彫刻」「時計の分解」をある速度で器用にこなすことができるとしたときに A, B, C の器用さをどのように評価すればよいかを考える場合、3人が3つのテストにかかった時間に対して因子分析を適用することで、3つの課題に共通する潜在的な「器用さ」の導出を試みることができる。
因子分析では、因子数を事前に与える必要があるなど、数学的見地から理論的に疑義をはさむ意見もある一方、主成分分析が測定誤差を考慮要素に含めずに合成変量としている点を批判するなど、両者に関してともすれば宗教論争的な議論が絶えない。
いずれにせよ、データ解析における基本的心構えとして、算出された数値はあくまで計算によるものであり、それらの妥当性は研究者の判断に委ねられることは当然である、と理解しておく必要がある。
コンジョイント分析とは、1980年代にアメリカで急速に発展して、多くの企業で活用されている調査方法。言わば、主にマーケティング分野で利用される実験計画法である。
商品やサービスについて、顧客（ユーザ）が望む要素は様々である。 また、これらの項目は、顧客（ユーザ）の決定的な「唯一これが決め手」というものがある場合はほとんど無く、多くの場合は、複数の項目が（意識していることを自覚しているかどうかを問わず）複雑に絡み合っている。
このコンジョイント分析は、商品やサービスの持つ複数の要素について、顧客（ユーザ）はどの点に重きを置いているのか、また顧客に最も好まれるような要素の組み合わせはどれかを統計的に探ることも可能になる。
ロジット（Logit）とは、0から1の値をとるp に対し
（対数の底は1より大きければ何でもよい）
で表される値をいう。p を変数とするロジット関数とも呼ばれる。ロジット関数はロジスティック関数の逆関数であり、特に確率論と統計学で多く用いられる。
確率論、統計学では p はある事象の確率を意味し、「確率p のロジット」という言い方をする。p/（1 – p）はオッズに、ロジットはオッズの対数に当たり、2つの確率のロジットの差はオッズ比の対数に当たる。
ロジットは統計学で、特にロジットモデルとしてよく用いられる。ロジットモデルの最も単純なものは
である。ここで pi はベルヌーイ試行を続けて行った場合にi 回目で「成功」する確率、xi はその成否が依存する何らかの数値を表す。例えば x は心臓発作で病院に担ぎ込まれた患者の年齢、「成功」というのはその人が病院に着く前に亡くなる（あるいは逆に「生存する」でもよいが）事象を意味する。統計学では一連のケースで x の値と「成功」「失敗」を観測し、最尤法によってa と b の値を推定する。そしてその結果は、x の値がわかっている場合に「成功」の確率を推定するのに使える。
ロジスティック回帰におけるロジットは、一般化線形モデルにおけるリンク関数の特別な場合である。もう1つの例としてプロビットモデルがある。これは曲線の中央部よりも尾の部分により注目したモデルである。
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弊社でも御社のようなソフトが開発出来れば良いのですが．．．
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顧客開拓エージェントは安いと思います。 NTTデータを手作業で検索するのと比較すれば、段違いです。また業種ツリーが見やすく、選びやすいです。
