データ分析のフローとは、データを活用してビジネスに役立つ知見を得るための一連の作業のことです。データ分析のフローには、目的設定、計画立案、データ収集、データ加工、分析実行、洞察抽出という6つのステップがあります。この記事では、それぞれのステップについて詳しく解説し、データ分析の基礎を学びましょう！

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1. 目的設定

データ分析を始める前に、まずは何のためにデータ分析を行うのかを明確にする必要があります。データ分析の目的は、自社や部署の課題や目標に合わせて設定します。

例えば、「売上向上」「コスト削減」「顧客満足度向上」「新規事業開発」などが考えられます。目的を設定する際には、SMARTという基準を用いると良いでしょう。SMARTとは、以下の5つの要素を持つ目標のことです。

• Specific（明確な）：具体的で明確な内容であること
• Measurable（測定可能な）：数値や指標で測定できること
• Achievable（達成可能な）：現実的で達成できるレベルであること
• Relevant（関連性のある）：自社や部署のビジョンや戦略に関連すること
• Time-bound（期限のある）：いつまでに達成するかを明示すること

SMARTな目標を設定することで、データ分析の方向性や範囲を明確にし、効果測定や改善策の検討にも役立ちます。

2. 計画立案

目的が決まったら、次にどのようにして目的を達成するかを計画します。計画立案では、以下の3つの点を考えます。

• 仮説：目的を達成するために必要な条件や因果関係を仮定すること
• 分析方法：仮説を検証するためにどのような手法やツールを使うかを決めること
• データ要件：分析方法に応じてどのような種類や量のデータが必要かを特定すること

仮説は、事前に知識や経験から導き出したり、他社や業界の事例から参考にしたりします。仮説は具体的で論理的であるべきですが、正しいかどうかは分からないものです。そのため、仮説は常に検証可能である必要があります。仮説が検証可能であるかどうかは、以下の2つの基準で判断できます。

• Falsifiable（反証可能な）：仮説が間違っている場合にそれを証明できること
• Testable（検査可能な）：仮説が正しいかどうかをデータや実験で確認できること

分析方法は、仮説や目的に応じて適切なものを選択します。代表的な分析方法には、以下のようなものがあります。

• 記述統計分析：データの特徴や傾向を要約する分析方法
• 推測統計分析：データから母集団の特性や因果関係を推測する分析方法
• 回帰分析：変数間の関係性を数式で表現する分析方法
• クラスター分析：データを類似性に基づいてグループ化する分析方法
• アソシエーション分析：データ間に存在する関連性や規則性を発見する分析方法

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分析方法によって必要なデータの種類や量が異なります。データ要件では、以下の4つの点を確認します。

• データの種類：数値データやカテゴリーデータなどのデータの形式
• データの量：分析に必要な最低限のデータ数やサンプルサイズ
• データの質：データの正確さや信頼性、偏りの有無など
• データの入手方法：自社内や外部からどのようにしてデータを収集するか

計画立案では、仮説・分析方法・データ要件の3つが整合性を持つように注意します。また、計画は柔軟に変更できるようにします。実際にデータを収集したり分析したりする過程で、新たな仮説や問題が発見される可能性があるからです。

3. データ収集

計画に基づいて、必要なデータを収集します。データ収集には、以下の2つの方法があります。

• 一次データ：自らが直接調査や実験を行って得たオリジナルのデータ
• 二次データ：他者が既に収集・公開している既存のデータ

一次データは、自分の目的に合わせてカスタマイズできる利点がありますが、時間やコストがかかる欠点もあります。二次データは、手軽に入手できる利点がありますが、質や信頼性が低い場合や、自分の目的と合わない場合もあります。そのため、一次データと二次データをバランスよく活用することが大切です。

4. データ加工

収集したデータは、そのままでは分析に適さない場合がほとんどです。そこで、分析に必要な形式や内容に整える作業を行います。この作業をデータ加工と呼びます。データ加工には、以下の3つのステップがあります。

• データクレンジング：不正確や不完全なデータを修正・削除すること
• データ変換：データの形式や単位を統一・変更すること
• データ統合：複数のデータソースから必要なデータを結合・抽出すること

データ加工は、分析結果の精度や信頼性に大きく影響します。そのため、慎重かつ丁寧に行うことが重要です。また、加工した内容は記録しておくことで、後から追跡や再現ができるようにします。

5. 分析実行

加工したデータを用いて、計画した分析方法で実際に分析を行います。分析実行には、以下の2つのポイントがあります。

• 分析手順：分析方法に応じて、必要な計算や操作を順番に行うこと
• 分析ツール：分析手順を効率的に実行するために使うソフトウェアやプログラムのこと

分析手順は、分析方法の種類や目的によって異なります。例えば、回帰分析の場合は、以下のような手順が考えられます。

• 回帰モデルの選択：線形回帰やロジスティック回帰などの回帰モデルを選ぶこと
• 回帰変数の選択：目的変数と説明変数として使うデータの列を選ぶこと
• 回帰式の推定：最小二乗法や最尤法などの手法で回帰式の係数を推定すること
• 回帰診断：回帰式の妥当性や適合度を検証すること

分析ツールは、分析手順を効率的に実行するために使うソフトウェアやプログラムのことです。代表的な分析ツールには、以下のようなものがあります。

• Excel：表計算ソフトウェアで、基本的な記述統計分析やグラフ作成ができる
• R：オープンソースの統計解析言語で、高度な推測統計分析や機械学習ができる
• Python：汎用的なプログラミング言語で、データ加工や可視化、機械学習ができる
• Tableau：ビジュアル分析ソフトウェアで、インタラクティブなダッシュボードやレポートが作成できる

分析実行では、自分の目的やスキルに合わせて、適切な分析手順と分析ツールを選択します。また、分析結果は図表や数値で整理しておくことで、次のステップである洞察抽出に役立ちます。

6. 洞察抽出

分析実行で得られた結果をもとに、データから何がわかったのかを考えます。この作業を洞察抽出と呼びます。洞察抽出では、以下の3つのポイントがあります。

• 分析結果の解釈：分析結果が何を意味するのかを説明すること
• 仮説の検証：分析結果が仮説と一致するかどうかを判断すること
• アクションプランの提案：分析結果に基づいて、目的に沿った具体的な改善策や提案を行うこと

分析結果の解釈は、図表や数値からデータの傾向やパターン、関係性や因果性などを読み取ることです。例えば、回帰分析の場合は、以下のような解釈が考えられます。

• 回帰式：回帰変数間の関係性を数式で表現したもの
• 回帰係数：回帰式の各項の係数で、説明変数が目的変数に与える影響の大きさや方向を示す
• 決定係数：回帰式がデータにどれだけ適合しているかを示す指標で、0から1の間の値をとる

仮説の検証は、分析結果が仮説と一致するかどうかを判断することです。仮説が正しいと判断された場合は、その根拠や信頼度を示します。仮説が間違っていると判断された場合は、その理由や改善点を示します。また、新たな仮説や問題が発見された場合は、それらに対する分析計画を立てます。

アクションプランの提案は、分析結果に基づいて、目的に沿った具体的な改善策や提案を行うことです。アクションプランは、以下の4つの要素を持つべきです。

• What（何をするか）：改善策や提案の内容を明確にすること
• Why（なぜするか）：改善策や提案が目的や仮説にどう関連するかを示すこと
• How（どうするか）：改善策や提案を実行するための手順や方法を示すこと
• When（いつするか）：改善策や提案を実行する期限やスケジュールを示すこと

洞察抽出では、分析結果からビジネスに役立つ知見や価値を引き出すことが目的です。そのため、分析結果だけでなく、その背景や意義、影響なども考慮します。また、洞察抽出は、データ分析の最終成果物であるレポートやプレゼンテーションの基礎となります。

まとめ

この記事では、データ分析のフローについて解説しました。データ分析のフローは、目的設定・計画立案・データ収集・データ加工・分析実行・洞察抽出という6つのステップから構成されます。

各ステップでは、仮説・分析方法・データ要件などを考えたり、分析結果を解釈したり、改善策や提案を行ったりします。データ分析のフローを理解することで、データを活用してビジネスに役立つ知見を得ることができます。データ分析に興味のある方は、ぜひこの記事を参考にしてみてください！