こんにちは。今回は、データ分析という言葉をよく聞くようになったけれど、実際にはどういうものなのか、どんな目的やメリットがあるのか、どんな手法があるのかどういった手順で行えば良いのかなどを解説していきたいと思います。

データ分析とは

データ分析とは、さまざまな方法でデータを収集し、整理、加工、統合した後に分析を行うことです。分析したデータは、ビジネスに役立てることができます。

データ分析そのものは最近になって登場した考え方ではなく、これまでもデータを分析してビジネスに活かす企業は多くありました。例えば、飲食店では来客数の少ない月曜日に仕入れを抑えたり、来客数の多い週末にはスタッフを増やしたりすることも、来客数のデータを分析してビジネスに活かした結果です。

近年では、これまでには扱えなかったさまざまなデータが収集できるようになっています。そうしたデータを分析したり、組み合わせたりすることで、さらにビジネスに活かすことができるようになっているのです。

データ分析の目的

データ分析を行う目的はさまざまですが、一般的には以下のようなものが挙げられます。

• 現状把握：
  データを分析することで、自社や市場の状況や傾向を客観的に把握することができます。例えば、売上や利益率、顧客満足度や離脱率などの指標を分析することで、自社の強みや弱み、改善点や課題を見つけることができます。
• 予測・予測：
  データを分析することで、将来の動向や需要を予測することができます。例えば、過去の売上や消費者行動のデータからトレンドや季節性を抽出し、未来の売上や需要を予測することができます。
• 最適化・効率化：
  データを分析することで、自社の業務やプロセスを最適化や効率化することができます。例えば、在庫管理や配送ルートの最適化、広告配信や価格設定の効率化などが可能です。
• 新規開発・創造：
  データを分析することで、新たな商品やサービスの開発や創造に役立てることができます。例えば、消費者ニーズや市場ニッチの発見、競合製品の差別化要因の探求などが可能です。

データ分析のメリット

データ分析には以下のようなメリットがあります。

• 客観的な判断ができる：
  データは事実を表しており、誰が見ても変わるものではありません。データにもとづいて判断を行えば、先入観や偏見、感情などの主観的な要素を排除することができます。また、データは根拠となるため、意思決定のプロセスや結果を他者に説明しやすくなります。
• スピーディーな意思決定ができる：
  データ分析により、現状や将来の状況を素早く把握することができます。また、データ分析にはさまざまなツールやサービスがあり、効率的に分析を行うことができます。これにより、迅速かつ適切な意思決定を行うことができます。
• 新たな発見や気づきが得られる：
  データ分析により、自社や市場の状況や傾向を詳細に分析することができます。これにより、今まで気づいていなかった問題点や改善点、ビジネスチャンスやニーズなどを発見することができます。

データ分析の手法

データ分析にはさまざまな手法がありますが、ここでは代表的なものをいくつか紹介します。

• バスケット分析：
  消費者が一緒に購入する商品の組み合わせを分析する手法です。一緒に購入されやすい商品を抽出することで、売り場レイアウトやクロスセルなどのマーケティング施策に活用できます。
• アソシエーション分析：
  多種多様なデータから相関関係を発見する手法です。データ同士の関連性を見つけることで、消費者の嗜好やニーズ、行動パターンなどを理解できます。バスケット分析もアソシエーション分析の一種です。
• クロス集計：
  収集したデータを属性や設問で細分化する手法です。例えば、性別や年齢層ごとに満足度や購入意向などを集計することで、消費者の特徴や傾向を把握できます。
• 因子分析：
  複数の変数データに共通している因子（原因）を探る手法です。異なる事象の背後に共通する因子を見つけることで、消費者の心理や動機づけなどを理解できます。
• クラスター分析：
  収集したデータを類似性の高いグループに分類する手法です。例えば、消費者の属性や行動履歴などからセグメント（顧客層）を作成することで、ターゲティングやパーソナライズなどのマーケティング施策に活用できます。
• 主成分分析：
  多次元のデータを少数の要素（主成分）に圧縮する手法です。多くの変数から重要な情報だけを抽出することで、データの構造や特徴を簡潔に表現できます。
• 回帰分析：
  変数間の因果関係や相関関係を数式化する手法です。例えば、広告費用と売上の関係や、気温とアイスクリームの売れ行きの関係などを回帰式で表すことができます。回帰分析には線形回帰や非線形回帰などの種類があります。
• 分散分析：
  複数のグループ間で平均値に有意な差があるかどうかを検定する手法です。例えば、商品Aと商品Bと商品Cの売上に差があるかどうかや、男性と女性と子供の満足度に差があるかどうかなどを検証できます。
• 時系列分析：
  時間的に連続したデータを分析する手法です。例えば、株価や為替レート、気象データなどの時系列データを分析することで、トレンドや周期性、季節性などを把握できます。時系列分析には移動平均法や指数平滑法などの種類があります。
• テキスト分析：
  自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）などの技術を用いてテキストデータを分析する手法です。例えば、SNSやレビューサイトなどのテキストデータから消費者の感情や評判、要望などを抽出したり、テキストデータからキーワードやトピックなどを抽出したりできます。
• 画像分析：
  コンピュータビジョン（CV）や機械学習（ML）などの技術を用いて画像データを分析する手法です。例えば、顔認識や物体認識などの画像認識技術や、画像生成や画像修復などの画像生成技術などがあります。

データ分析の手法についてより詳しく解説した記事はこちら

データ分析の手順

データ分析は一般的に以下の6つの手順で行われます。

1. 目的設定：データ分析の目的や目標を明確にします。何を知りたいか、何を解決したいか
2. データ収集：目的に合ったデータを収集します。データは自社のデータベースやウェブサイト、アプリなどから取得することができます。また、外部のデータソースや調査などを利用することもできます。
3. データ前処理：収集したデータを分析に適した形に整えます。データのクリーニングや変換、統合などを行います。データの質や量によって分析の精度や信頼性が変わります。
4. データ分析：前処理したデータに対して適切な手法を選択して分析します。目的に応じて記述統計や推測統計、機械学習などを用いて、データから知見を導き出します。
5. データ可視化：分析したデータをわかりやすく表現します。グラフやチャート、ダッシュボードなどを用いて、データの特徴や傾向、関係性などを視覚的に示します。
6. データ活用：可視化したデータをもとに、ビジネスに役立てます。データから得られた知見を報告や提案にまとめて、意思決定や戦略立案などに活用します。

まとめ

以上、データ分析とは何か、目的やメリット、具体的な手法、手順について解説しました。データ分析はビジネスにおいて非常に有効なツールであり、さまざまな場面で活用できます。ぜひ、この記事を参考にしてみてください。