こんにちは、データ分析に興味のあるあなた。データ分析と聞くと、難しそうなイメージがありませんか？でも、実はデータ分析は誰でもできるものです。データ分析には様々な手法がありますが、その中から代表的な9つの手法を紹介します。

この記事を読めば、データ分析の基本的な考え方や手法を理解できるようになります。では、早速見ていきましょう！

データ分析とは

データ分析とは、データを収集し、整理・解析して有益な情報や意味を引き出すことです。現代の世界では、私たちは膨大な量のデータを生み出し、それを活用することで意思決定や戦略策定を行っています。データ分析は、そのデータの中から隠れたパターンや傾向を発見し、ビジネスに役立てるための重要なスキルです。

データ分析には目的や分野、ツール別に様々な種類と方法がありますが、主に定量データ分析と定性データ分析の2つに分類されます。

定量データ分析とは、「数値データ」を元に分析する手法です。具体的にはWebサイトのアクセス数、客単価、純利益など、客観的に事象を評価するものを指します。定量データ分析は人の経験や勘に左右されないメリットがあります。ただし、分析結果の確実性を保証するために、一定よりたくさんのサンプルを集める必要があります。

定性データ分析とは、数字を使わず、「質的データ」を元に分析する手法 です。例えば、お客様に対して製品利用の気持ちに関するアンケートを実施する際に、数値だけで表せない情報があります。定性データ分析は、定量データ分析に比べて客観性に欠けるというデメリットがあります。しかし、全体の課題や論点を俯瞰するための大局的な情報を読み取れます。

定量分析と定性分析はそれぞれの特長を持つので、実際にデータを分析する際には、二者を組み合わせることが多いです。このように、両方の効果を最大限に引き出すことで、分析結果の精度が向上するはずです。

データ分析についてまとめた記事はこちら

データ分析の代表的な9つの手法

ここからはビジネスシーンでよく使われる9つのデータ分析手法を紹介します。それぞれの手法の特徴や用途、具体例を見ていきましょう。

1. アソシエーション分析

アソシエーション分析とはデータの中から意味のある関連性を抽出するデータ分析手法です。マーケティングで「商品Aを買う顧客が商品Bも買う可能性がどのくらいか」の予測に用いられるので、マーケット・バスケット分析とも呼ばれます。

アソシエーション分析では、以下の3つの指標を用いて関連性の強さを測ります。

• 支持度：
  ある商品の組み合わせが全体の何割を占めるかを示す指標です。例えば、「牛乳とパン」の支持度は、「牛乳とパンを同時に買った人数」÷「全体の人数」となります。
• 確信度：
  ある商品を買ったときに、別の商品も買う確率を示す指標です。例えば、「牛乳とパン」の確信度は、「牛乳とパンを同時に買った人数」÷「牛乳を買った人数」となります。
• リフト値：
  ある商品と別の商品がどれだけ関連しているかを示す指標です。例えば、「牛乳とパン」のリフト値は、「牛乳とパン」の確信度÷「パンを買った人数」÷「全体の人数」となります。リフト値が1より大きければ、関連性が高いことを意味します。

アソシエーション分析は、顧客の購買行動や嗜好を分析し、クロスセルやアップセルなどの施策に活用できます。また、商品の陳列や在庫管理などにも役立ちます。

2. バスケット分析

バスケット分析はアソシエーション分析の一種で、顧客が一度に購入する商品（バスケット）に着目して分析する手法です。バスケット分析では、以下の2つの指標を用いて関連性の強さを測ります。

• 共起率：
  ある商品と別の商品が同じバスケットに入っている割合を示す指標です。例えば、「牛乳とパン」の共起率は、「牛乳とパンが同じバスケットに入っている回数」÷「全体のバスケット数」となります。
• 相関係数：
  ある商品と別の商品がどれだけ正または負に相関しているかを示す指標です。例えば、「牛乳とパン」の相関係数は、「（牛乳が入っているバスケット数 – 牛乳が入っているバスケット数の平均）×（パンが入っているバスケット数 – パンが入っているバスケット数の平均）」÷「（牛乳が入っているバスケット数 – 牛乳が入っているバスケット数の平均）2 ×（パンが入っているバスケット数 – パンが入っているバスケット数の平均）2 の平方根」となります。相関係数は-1から1までの値を取り、正であれば正の相関、負であれば負の相関、0であれば無相関を意味します。

バスケット分析は、顧客が一緒に購入する傾向にある商品を把握し、レコメンドやキャンペーンなどに活用できます。また、商品間の競合や代替関係も分析できます。

3. クラスター分析

クラスター分析とは、データを類似性の高いグループ（クラスター）に分けるデータ分析手法です。クラスター分析では、以下の2つの方法があります。

• 階層的クラスター分析：
  データを最初は個別のクラスターとして扱い、徐々に類似性の高いクラスター同士を結合していく方法です。この方法では、データ間の距離や類似度を計算し、デンドログラムと呼ばれる木構造図で表します。
• 非階層的クラスター分析：
  データを最初に任意の数のクラスターに分け、その後各データが所属するクラスターを再配置していく方法です。この方法では、各クラスターの代表点（セントロイド）と各データとの距離や類似度を計算し、最適なクラスタリングを求めます。

クラスター分析は、顧客や商品などをセグメント化し、マーケティングや販売戦略に活用できます。また、異常値や外れ値なども発見できます。

4. 因子分析

因子分析とは多くの変数から共通する要因（因子）を抽出するデータ分析手法です。因子分析では、以下の2つの方法があります。

• 探索的因子分析：
  変数間の相関から因子を発見する方法です。この方法では、主成分分析や回転法などを用いて因子を求めます。
• 確認的因子分析：
  あらかじめ仮定した因子構造を検証する方法です。この方法では、最尤法や構造方程式モデリングなどを用いて因子を求めます。

因子分析は、データの次元を削減し、本質的な特徴や潜在的な要因を把握できます。また、データの可視化や解釈にも役立ちます。

5. 回帰分析

回帰分析とは変数間の関係性を数式で表すデータ分析手法です。回帰分析では、以下の2つの変数を用います。

• 目的変数：予測したい変数。売上や利益など。
• 説明変数：目的変数に影響を与える変数。告費や気温など。

回帰分析では、以下の2つの方法があります。

• 単回帰分析：
  目的変数と説明変数が1つずつの場合の分析方法です。この方法では、目的変数と説明変数の間に直線的な関係があると仮定し、最小二乗法などで回帰式を求めます。
• 重回帰分析：
  目的変数と説明変数が複数の場合の分析方法です。この方法では、目的変数と説明変数の間に多項式的な関係があると仮定し、最尤法などで回帰式を求めます。

回帰分析は、目的変数に影響を与える要因やその程度を明らかにし、予測や評価に活用できます。また、回帰係数や決定係数などでモデルの妥当性や精度を評価できます。

6. 分散分析

分散分析とは複数の群間で平均値に有意な差があるかどうかを検定するデータ分析手法です。分散分析では、以下の2つの変数を用います。

• 従属変数：比較したい変数。テストの点数や満足度など。
• 独立変数：従属変数に影響を与えると考えられるカテゴリー変数。性別や年齢層など。

分散分析では、以下の2つの方法があります。

• 一元配置分散分析：
  独立変数が1つの場合の分析方法です。この方法では、独立変数の水準（カテゴリー）ごとに従属変数の平均値が等しいかどうかを検定します。
• 二元配置分散分析：
  独立変数が2つ以上の場合の分析方法です。この方法では、独立変数の水準ごとに従属変数の平均値が等しいかどうかだけでなく、独立変数同士の交互作用（相互作用）も検定します。

分散分析は、群間で差があることを確認した後に事後検定（多重比較）を行うことで、具体的にどの群間に差があるかを特定できます。また、効果の大きさや信頼性を評価できます。

7. 時系列分析

時系列分析とは時間の経過に伴って変化するデータ（時系列データ）を分析する手法です。時系列分析では、以下の4つの要素を用います。

• トレンド：
  長期的な傾向や方向性を示す要素です。例えば、売上が年々増加している場合、トレンドは上昇していると言えます。
• 季節変動：
  一定の周期で繰り返される変動を示す要素です。例えば、売上が夏や冬に高くなる場合、季節変動があると言えます。
• 循環変動：
  不規則な周期で繰り返される変動を示す要素です。例えば、景気や政治などの影響で売上が上下する場合、循環変動があると言えます。
• 不規則変動：予
  測できない偶発的な変動を示す要素です。例えば、災害や事故などの影響で売上が急激に変化する場合、不規則変動があると言えます。

時系列分析では、以下の2つの方法があります。

• 記述的時系列分析：
  時系列データの特徴やパターンを記述する方法です。この方法では、折れ線グラフや移動平均法などを用いてデータの傾向や変動を視覚的に表します。
• 予測的時系列分析：
  時系列データの未来の値を予測する方法です。この方法では、自己相関関数や偏自己相関関数などを用いてデータの周期性や自己相関性を分析し、回帰モデルやARIMAモデルなどで予測式を求めます。

時系列分析は、過去のデータから未来の傾向や変化を予測し、計画や戦略に活用できます。また、異常値や外れ値なども発見できます。

8. テキスト分析

テキスト分析とはテキストデータ（文章や文書）を分析する手法です。テキスト分析では、以下の3つのステップを行います。

• 前処理：
  テキストデータを分析しやすい形に整理するステップです。このステップでは、形態素解析や単語分割などでテキストデータを単語に分けたり、ストップワード（意味のない単語）の除去や正規化（同じ意味の単語の統一）などでテキストデータを整理したりします。
• 特徴抽出：
  テキストデータから有用な情報や特徴を抽出するステップです。このステップでは、TF-IDF（単語の重要度）やLDA（トピックモデル）などでテキストデータからキーワードやトピックを抽出したり、Word2VecやBERTなどでテキストデータを数値ベクトルに変換したりします。
• 分析・応用：
  テキストデータの特徴を分析したり、応用したりするステップです。このステップでは、クラスター分析や回帰分析などでテキストデータの類似性や関連性を分析したり、感情分析や要約生成などでテキストデータの内容や意図を理解したりします。

テキスト分析は、WebサイトやSNSなどのユーザーの声や意見を分析し、マーケティングやサービス改善に活用できます。また、自然言語処理や機械学習などの技術と組み合わせることで、より高度な分析や応用が可能になります。

9. ネットワーク分析

ネットワーク分析とはネットワークデータ（ノードとエッジからなるグラフ）を分析する手法です。ネットワーク分析では、以下の2つの要素を用います。

• ノード：ネットワークの要素を示す点。人や商品など。
• エッジ：ノード間の関係性を示す線。友人関係や購買関係など。

ネットワーク分析では、以下の2つの方法があります。

• 記述的ネットワーク分析：
  ネットワークの特徴やパターンを記述する方法です。この方法では、次数（エッジの数）や中心性（重要度）などでノードの特徴を評価したり、クリーク（密な部分グラフ）やコア（最も密な部分グラフ）などでネットワークの構造を分析したりします。
• 予測的ネットワーク分析：
  ネットワークの未知の値を予測する方法です。この方法では、リンク予測（エッジの有無）やコミュニティ検出（グループ化）などでネットワークの変化や発展を予測したりします。

ネットワーク分析は、SNSやECサイトなどの複雑な関係性を可視化し、影響力や傾向を把握できます。また、レコメンドやコラボレーションなどに活用できます。

まとめ

データ分析の代表的な9つの手法について紹介しました。データ分析は、データを収集し、整理・解析して有益な情報や意味を引き出すことです。データ分析には目的や分野、ツール別に様々な種類と方法がありますが、主に定量データ分析と定性データ分析の2つに分類されます。定量データ分析は数値データを元に分析する手法で、客観的に事象を評価できます。定性データ分析は質的データを元に分析する手法で、全体の課題や論点を俯瞰できます。