| サンプル（標本） |
| 母集団から抽出された調査対象者。アンケートの回答者。サンプル（標本）を選び出すことをサンプリングという。 |
| 自由回答 |
| 質問に対して、単語や文章を自由に記入してもらう回答形式のひとつ。この回答内容は回収後にコーディングを行い集計する場合もある。FA（フリーアンサー）、OA（オープンアンサー）ともいう。 |
| 数値項目 |
| 数値を回答してもらう質問形式。年齢や個数、価格などの記入。 |
| 属性 |
| 年齢、性別、既未婚、職業、家族構成など、アンケート対象者の特性データ。 |
| 単一回答 |
| 質問に対して、複数の選択肢の中から１つだけ選んでもらう回答形式。SA（シングル・アンサー）ともいう。 |
| 単純集計 |
| 質問項目ごとに回答データ数と比率を集計したもの。これにより全体の傾向を見ることができる。GT（グランドトータル）ともいう。 |
| データクリーニング |
データベース内にある顧客データに対し、住所・名前・電話番号などの固定データの変更などを洗い出し（クリーニング）、不整合のあるデータを修正・整備することをいう。特に、DM（ダイレクトメール）においては、このようなメンテナンス、データ更新を行うことにより、低コストでより効果的な販売促進が実現することになる。
集計においては、集計前にアンケート回答の矛盾点などをチェックしデータを整備することをいう。 |
| データベース（DATA BASE） |
| 大量の情報を収集し蓄積したデータの集まり。検索や抽出、更新が効率よくできるようにしたシステム。 |
| データベースマーケティング |
| データベースに蓄積された顧客の属性情報や購買履歴、アンケート回答などを管理・分析することで、顧客のそれぞれに最適なサービスを提供し、より効率的なマーケティング活動を行う手法。 |
| データマイニング（DATA MINING） |
| 大量のデータを分析して、その中に潜む項目間の相関関係や法則性をマイニング（発掘）すること。あるいは、そのための手法。 |
| テキストマイニング |
| 自由回答などのテキストデータを解析して、隠れた情報や共通性、相関関係を探し出す手法。 |
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