昨今、IT技術の進歩により、様々な領域でデータの収集を行い、経営戦略や企業運営に活用する「データ分析」の考え方が一般的になりつつあり、データドリブン経営への移行の重要性もしきりに叫ばれています。
しかし、なんとなく「データ」を使って「分析」するのだということはわかっていても、「分析」とは何をすることなのか、何が目的なのか、どのような成果を得ることができるのかといったことは、なかなか理解できていないのではないでしょうか？
そこで本記事では、これからデータ分析を学びたい方、またはビジネス活用を検討している方向けにデータ分析の基本や手順、代表的手法を解説していきます。
データ分析とは
そもそもデータ分析とは
データ分析とは、ある目的において不可欠な情報や数値、文字などを収集し、その集めたデータを分類・整理・成形・取捨選択した上で解釈すること。それにより、物事を数値データや客観的事実に基づいて判断することができます。
企業の競争力向上や新しいビジネスモデルの発掘、顧客の行動パターンの把握、市場動向の分析など、様々な分野に活用されています。
データ分析の目的
データ分析の最大の目的は、データに基づいて適切な意思決定を行うことです。
データはすべて事実に基づいており、データから得られた客観的事実は、説得力と信頼性が高く、正しい意思決定をするための重要な示唆となります。
現状の課題抽出を行い、原因を仮説立て、課題の改善することでより良いビジネスの実現へとつなげていきます。
データ分析の重要性
迅速で正確な意思決定を実現できる
現代社会においては、市場の変化や競合環境の変化が激しいため、迅速で正しい意思決定を行う必要があります。
これまで意思決定は人の経験や勘に頼っており、主観や先入観が絡むため正確性に欠けていたり、考えのすり合わせに時間がかかっていました。
前述しているようにデータは長年の売上や市場動向の実績など、事実に基づいた客観的かつ信頼度の高い情報です。
データ分析を行うことで、事実に基づいた示唆を得ることができ、迅速で正確な意思決定をサポートしてくれます。
表面上では気づけない課題や可能性を発見できる
データ分析ではデータの傾向や関係性を可視化することができます。
これにより表面的な情報だけでは気づくことができなかった課題や新たな可能性を見つけ出すことができます。
たとえば、特定の商品の売上が低迷している場合、その原因を分析することで、販促施策の不足や競合他社の商品に対する消費者の需要の変化など、様々な要因を特定することができます。
また、事実に基づくデータを利用しているため信頼性の高い仮説を立てることもでき、スムーズに問題解決へと進めることができます。
自動化や将来予測を行える
データ分析では機械学習を行うことで大量のデータからパターンや傾向を自動的に学習することができます。これにより、手動で行う場合に比べてより高速かつ効率的にタスクを自動処理できます。たとえば、大量のデータから顧客の嗜好を分析し、自動的に個別の商品をおすすめすることなどができます。
また過去のデータを分析し、未来の傾向を予測することもできます。これにより、企業は将来のトレンドや顧客行動を予測し、先行して戦略を立てることができます。
代表的なデータ分析の手法
データ分析には多くの手法がありますが、以下に代表的な手法をいくつか紹介します。
記述統計
データの特徴を定量的に表現するための手法です。
平均値、中央値、分散、偏差などの統計量を用いて、データの中心傾向やばらつき、分布の形状などを分析します。
探索的データ分析
データの特徴を可視化することで、データの傾向やパターンを把握するための手法です。
ヒストグラムや散布図などのグラフを用いて、データの分布や相関関係を分析します。
回帰分析
2つ以上の変数の間にある関係を調べるための手法です。
線形回帰やロジスティック回帰などの統計モデルを用いて、変数間の関係をモデル化します。
分類・クラスタリング
データをグループ分けするための手法です。k-means法や階層的クラスタリングなどの手法を用いて、データを似た性質を持つグループに分けます。
また、決定木やランダムフォレストなどの手法を用いて、データを分類することもできます。
時系列分析
時間の経過に伴うデータの変化を分析するための手法です。
ARIMAモデルや指数平滑法などの手法を用いて、トレンドや季節性などを分析します。
データ分析の流れ
データ分析の精度を上げるためには、要点を押さえ順序よく手順を踏んでいくことが重要です。
ここからは、データ分析の一般的な手順を解説していきます。
目的を設定する
初めに取り組むべきことは、分析の目的を明確にすることです。
達成したい目的によって、扱うべきデータや分析の手法などが異なってきます。
自社が抱えている課題を把握し、最終的にどのような情報を得たいのか、何を達成したいのかにゴールを決めることで、データ分析の方向性を定め、明確で素早い戦略を打ち出すことができます。
仮説を立案する
目的が決まったら次は仮説を立てます。仮説はデータ分析や数字で検証するための拠り所となり、スピード感を上げ、課題への精度を高めることにつながります。
仮説が曖昧なものだと、データ分析の結果やそれに伴う戦略も曖昧なものになってしまいます。
洗い出した仮説の数が多い場合は、優先順位をつけて分析を進めましょう。
データを収集する
仮説が立案できたら、その仮説を検証するために必要と思われるデータを収集します。分析に役立つ良質なデータを十分に集めることで、より良い分析結果を得ることができます。
仮説を検証するためにどんな数値データが必要なのか、どのような分析方法を行えばよいのかを整理していき、どのデータを使って分析を行うのか、何を分析していく必要があるのかを検討した上で、データ収集を行います。
データを分析する
仮説を検証するために、集めたデータをどのように分析すればよいのかを整理していきます。分析手法はいくつもあり、それぞれできること、導き出せる結果が異なります。そのため、目的に合わせた分析手法を選ぶことが大切になります。
また、分析作業にはPythonやRなどのプログラミング言語やTableauやPower BItといったBIツールを用いることでより効率的に精度の高い分析を行うことができます。
BIツールに関する説明はこちらの記事でご紹介しておりますので、ぜひご覧ください！
分析結果の活用と改善
データ分析はあくまで課題の解決や目的達成のための手段です。得た結果をきちんとビジネスに活かしましょう。
数回のデータ分析で問題が解決すれば良いですが、そう簡単にはいきません。必ず効果測定を行い、測定結果に対して再度課題を見つけ、仮説を立てて同じ手順を繰り返していきましょう。
また、データ分析によって導き出された結果は必ずしも正確なものではなく、参照するデータが間違っている場合や、分析手法の選定ミス、仮説自体がそもそもずれているなど、分析結果そのものが間違っている可能性が大いにあります。
分析結果自体が正確化どうかの評価も行いましょう。
まとめ
データ分析について、目的や手法、流れを紹介いたしました。
データが溢れる現代において、分析によりデータから得られる知見を引き出していくことはとても重要ですし、今後ますます必要になっていきます。
本記事が、みなさまの仕事が前に進む一助となりましたら幸いです。最後までお読みいただきありがとうございました。
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