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Die klassische 3-Teilung der Datenanalyse nach der Zielsetzung der Verfahren in einer kurzen Übersicht.
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 Ein kurzer Überblick über die wesentlichen statistischen Verfahren, die in der Marktforschung zur Auswertung von Daten eingesetzt werden.
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Das Skalenniveau als Eigenschaft von Merkmalen bestimmt im wesentlichen den Informationsgehalt des Merkmals und welche mathematischen Transformationen und statistischen Verfahren durchgeführt werden können.
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Ein kurzer Überblick über die wesentlichen Lage- und Streungsparameter. Sie beschreiben als statistische Kennzahlen, wie die Daten verteilt sind, also zB welche Werte im Mittel, am häufigsten usw. angegeben werden und wie diese Daten um diese Werte streuen.
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Kurze Einführung in das Thema Varianzanalysen
Die Varianzanalyse ist ein klassisches uni- oder auch mutivariates Verfahren, mit dem Mittelwerte verglichen werden können. Hierzu werden über sogenannte Faktoren Gruppen gebildet, welche auf Mittelwertunterschiede untersucht werden. Mit diesem Verfahren kann z.B. getestet werden, ob verschiedene Personengruppen wie Männer und Frauen (Faktor Geschlecht), alte und junge Personen (Faktor Alter) oder Kombinationen junge Männer (Faktor Geschlecht X Alter) eine Werbeaussage signifikant unterschiedlich hinsichtlich vorab erhobener Kriterien, wie zB die Informationsgehalt, Glaubwürdigkeit der Aussage, globale Gefallenswirkung usw. beurteilen...
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Eine kurze Einführung in das Verfahren der Regressionsanalyse. Bei der Regressionsanalyse handelt es sich um ein statistisches Verfahren, mit welchen das Vorhandensein von Einflüssen und gegebenenfalls deren Stärke aus Beobachtungen von verschiedenen Konstellationen überprüft und geschätzt wird. Es ist z.B. möglich zu überprüfen, ob der Preis einen signifikanten Einfluss auf die Absatzmenge hat. Sofern dies der Fall ist, kann dann aus den beobachteten Werten die Stärke dieses Einflusses geschätzt werden. Basierend auf diesem Schätzmodell können dann Absatzprognosen für verschiedene Preise berechnet werden.
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Bei einer Faktorenanalyse werden Daten entweder verdichtet (explorative FA) oder eine vermutete Verdichtung überpüft (konfirmatorische FA). Das Verfahren dient dazu viele einzelne Merkmale möglichst informationsverlustfrei zu möglichst wenigen Faktoren zusammenzufassen. Zum Beispiel könnten aus 100 verschiedenen Merkmalen eines Autos, fünf Faktoren ermittelt werden, welche annähernd die gleichen Informationen erhalten. Ein banales Beispiel wäre zB die Extraktion des Faktors Verbrauch aus den drei Merkmalen l/100km auf Landstrassen/im Stadtverkehr/im Drittelmix.
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Datenanalyse 
