現代のビジネスや経済のデータセットは、しばしば非線形で多スケールの構造を示します。このような複雑なデータに対し、従来の線形手法では不十分なため、トポロジカルデータ分析（TDA）が有効です。本論文では、持続的ホモロジーの直感的な理解と、実務アナリスト向けの再現可能なTDAパイプラインを紹介します。消費者行動や株式市場、外国為替の事例を通じて、トポロジーが示すパターンが、従来の統計手法を超えたセグメンテーションや構造的関係を解明する方法を示しています。また、距離指標や複雑な構築と解釈に関する方法論的選択を議論し、持続的ライフタイムから派生した「トポロジカル安定性指標（TSI）」を紹介します。最後に、TDAの実装、視覚化、コミュニケーションに関する実用的なガイドラインを提供しています。