「データ分析ってなぜ重要なの？」
「データの手順が知りたい」

と思うことはありませんか？

経営戦略において、データ分析は必ず必要な工程になります。

では、どうすれば正確な分析をおこなうことができるのでしょうか？

そこで今回は

について解説していきます。

ここ記事を読めば、データ分析の重要性を理解することができます。

ぜひ最後まで読んでみてください。

データ分析の基本的な知識

データ分析とは、膨大なデータの中から目的とする情報を抽出することです。

データ分析の技術ががあれば、さまざまな場面で役立てることができます。

それぞれ解説していきます。

1.データとは

データとは、「立論の材料として集められた、判断を導く情報を内包している事実」を指します。

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近年では、数字やコンピュータが処理するものと捉えられることが多いですが、もともとは「事実・知恵をを与える/共有する」という意味を含んでいるのです。

2.分析とは

分析とは、今起こっている事象に対してどのような経緯でそうなっているのかを、データを基にして傾向や因果関係を明らかにすることです。

同様の事象が発生しているデータ群を用意して、分析したいこと目的に合わせた分析ツールを用いておこなうことで、有意な結果を得ることができます。

有効な分析をおこなうには、少なくとも30以上のデータが必要とされています。

これには大数の法則が関係しており、データ数が少ないと傾向や因果関係の強弱のブレが大きくなり、逆に多ければ多いほどそのブレが少なくなるからです。

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データ分析が必要な理由

データ分析が必要な理由は、客観的で定量的な評価をするためです。

客観的で定量的な評価が、経営者の勘など主観的なものが正しいか否かを判断する機能をしています。

例えば社長や担当者が、自分の経験や勘や好みで事業判断をするような場合は、データ分析による数値や論理の方が、より数値的で客観的なので説得力あるロジックになります。

つまりビジネスの業界においては、必ずデータ分析をおこなう必要があります。

データ分析の基本的な手順を5つのステップで紹介

データ分析は以下の手順でおこなうようにしましょう。

正確なデータ分析をおこうなうためには、どの工程も重要になります。

1.目的を決める

データ分析をする前に、目的明確にしましょう。

なぜなら設定した目的は、データ分析にあたっての「道しるべ」となるからです。

目的を明確にしていなければ、最終的なゴールがわからず精度が欠けた価値のない分析結果となります。

具体的な目的を言語化して、抽象的なものにならないようにすると、データ分析の方向性がはっきりするでしょう。

また、この目的を組織で共有することでそれぞれの専門知識を活かして、効率良くデータ分析をおこなえます。

2.課題を見つけ、仮設を立てる

目的を明確にできたら、課題をみつけ、その原因を仮設立ててみましょう。

なぜなら分析結果から結論を得るため、その仮説があり得るのかあり得ないのかを精査することができるからです。

また、データを集める前に解決したいことを明確にしておくことで、必要なデータを的確に収集することができます。

ただし、すべての仮設を洗い出と作業量が膨大になってしまうため、問題解決に役立ちそうな仮設をうまく抽出することが重要です。

3..データを集める

データ分析をするときは、データ収集は効率的におこないましょう。

なぜなら、目まぐるしいスピードで変化する現代社会において、いち早く問題を解決する必要性が求められているからです。

データを集めた後、収集データの内容を整理し、どのデータからどんなことが読み取れるのかを整理することで無駄なく分析をおこなうことができます。

4.洞察を述べる

データ分析に用いる各ツールを使う前に、出てくるであろう分析結果の予測を立てることが必要となります。

このことが、データ分析での”洞察”と言えます。

事前に分析・数値計算から得られるであろう結果を自分自身の頭の中で描け、予測できる必要があります。

そのためには、分析モデル・数値計算の中身を十分に理解しておくことが重要です。

予測と結果が異なった場合、なぜことなったかを検証すれば、思考力・洞察力アップに繋がります。

5.分析をおこなう

データ分析をおこなう段階では、分析手法と分析ツールを用いておこなう必要があります。

分析ツールといっても高度なソフトウェアを用いるのではなく、Excelで使えるようなグラフ化などの簡易なもので十分です。

使用する分析ツールは、それぞれデータをどのような形で顕著化するかで用いるものが変わってきます。

要するに設定した目的や、解決した課題にあわせて分析ツールを選択するようにしましょう。

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オンラインと教室受講のどちらも可能なので、あなたのライフスタイルに合わせて好きなコースを選択してみてください。

【目的別】データ分析の基本手法9つを紹介

データ分析にはさまざまな手法があります。

分析手法をしっかり理解して、目的に合った分析をおこなえるようにしましょう。

1.バスケット分析

バスケット分析とは、商品同士の関係性をデータ分析を用いて、関連付けすることです。

簡単に言えば、相関関係を分析することで、買い物カゴ（バスケット）の中の商品同士の関連性を明らかにすることです。

商品同士の意外な関連性、意外な知見が得られることがあります。

例えば、ある企業がバスケット分析をおこなった結果、2002年のOsco Drugsという小売ストア・チェーンのデータ分析から「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」と言われています。

2.ABC分析

データ分析の手法として代表的なのは、ABC分析です。

なぜならABC分析は、多くの品物を多い順番にならべて累積合計を出すことで、主要因がなんなのかを絞り込むことができるからです。

例えば売り上げを伸ばす戦略を立てる場合、

このように、商品を絞る必要があるときは、売れ筋商品に絞り込んで改善した方が、費用対効果は高まります。

3.クロス集計分析

クロス集計分析法は、アンケートなどで得たデータを属性毎に集計して分析する手法です。

Excelなどの表計算ソフトで簡単にできるので、属性ごとの傾向や平均値を出したいときに利用できます。

具体的には、アンケートなどで取得したデータ項目ごとに分けて集計すると、選んだ項目の選択数が分かります。

例えば100個のデータが得られたとして、そのうち選択肢Aを選んだものが40個あったとすると、選択肢Aの割合が４0%になるわけです。

4.アソシエーション分析

複数の相関をみるのに代表的なのは、アソシエーション分析です。

なぜなら、2つのものが同時に発生するか片方だけが発生するかが、指標として評価できるからです。

具体的には、ある商品と別の商品が、同時に買われるという傾向が分析結果ででるようなときは、陳列を一緒にした方が買っていく確率が大きくなり、売り上げが伸ばしていくことが可能です。

5.クラスター分析

データ分析の手法としてグループ分けに適した分析手法は、クラスター分析です。

なぜならさまざまな次元でプロットした時に、コンピュータがグループ分けを自動でおこなうことができるからです。

例えば

というのもグループ化したいような時は、クラスター分析によって自動的にグループ分けしてくれた方が便利です。

6.度数分析

データ分析で全体の分布から議論する手法は、度数分析です。

なぜなら、ある指標に対する個数を可視化した度数分布図によって全体像が俯瞰でき、確率密度関数を用いた分析ができるからです。

例えば、ある「標本集団」から「母集団」の要約統計量を推定したいときに、母集団全てが測定できるのが現実的でないときがあります。

そのときは、「標本集団」について正規分布を過程して母集団推定値と標準誤差として推測をします。

7.主成分分析

データ分析の手法のうち次元を落とす手法は、主成分分析です。

データの項目が多すぎると、どの項目が結果に影響を与えているか特定できていないという状態になります。

その場合、主成分分析によって寄与の大きい項目を特定したり、新しく作り出すことによって次元を下げることができます。

つまり、膨大がデータがある場合は主成分分析がおすすめです。

8.因子分析

因子分析とは、統計学上のデータ解析手法のひとつで、たくさんの結果（変数）の背後に隠れている要因を明らかにするものです。

元々は教育心理学の分野で生徒の能力を分析するために開発されたものと言われています。

具体的にはアンケート調査の結果を分析して、回答者の潜在意識などを見つけ出す目的で用いられます。

例えば、ドラッグストアの化粧品コーナーの売り上げが落ちていた場合、化粧品購入の意識についてのアンケートを施します。

その結果から因子分析を利用し、消費者の購入にあたってのこだわりやその関係などを調べることで、取り扱う化粧品の在庫数や化粧品コーナーの陳列の仕方などを変えて、売上上昇を図ることができます。

9.多次元尺度構成法

多次元尺度構成法は、類似性という距離データから空間座標系を算出する手法です。

具体的には、商品群の中で商品間の類似性・関連性を消費者に回答してもらい、その結果をプロットすれば類似性のマップができます。

つまり、類似性が高かければ近くに類似性が低ければ遠くにプロットされていると言うことです。

例えば、商品の類似性を可視化した例として

これらの関連性・類似性を表にしたものがあります。

データ分析をおこう2つのコツ

データ分析をおこなうには2つのコツがあります。

これらを抑えて、効率良くデータ分析をおこないましょう。

1.データの因果関係を把握

データ同士の因果関係をしっかりと把握しておきましょう。

そのためには、分析の目的を明確にしておき、さらにどのような結果でこうなっているのかということを予想（仮説を立てる）した上でおこなっていくのがポイントです。

自分で立てた仮説をもとにして、分析結果と異なった場合は考慮されていない要因がデータに含まれていることになります。

また、使用する分析ツールによっても見方が変わってくるので、さまざまな角度からアプローチをすることでデータ同士の因果関係を明確に把握していくことにつながるでしょう。

2.データをたくさん集める

データ分析のコツは、データをたくさん集めることです。

なぜかというと、データがたくさんないと平均などの要約統計量に含まれる誤差や、確率分布を利用した検定が、うまく機能しないからです。

具体的にはデータの個数が、30個を超えないような時は、平均が外れ値に影響を受けすぎたり、そもそも正規分布を仮定した各種検定を実施することが困難になっていまします。

なので、データ分析にはなるべく多くのデータを集めたほうが、正確に分析をおこなうことができます。

データ分析におすすめな資格4つを解説

データ分析をおこなう職種をデータサイエンティストといい、データサイエンティストになるには、多くの専門知識が必要になります。

下記のような資格があると、データ分析に役立てることができます。

それぞれ解説していきます。

1.基本情報処理技術者試験

基本情報処理技術者試験は、IT技術者の登竜門といわれる資格です。

なぜなら、基本情報処理技術者試験が、各技術の知識やプログラミングアルゴリズムなどの技量を知ることができるからです。

これらのITで必須の知識やプログラミングの能力を身につけるには、基本情報技術試験のような国家資格取得することで、転職活動などでアピールできます。

2.OSS-DB技術者認定試験

OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースデータベースを運用する上で必要な技術や知識を一定以上有しているかを認定するものです。

シルバーとゴールドの区分に分かれており、

これらをおこなうことができる指標になります。

ゴールドはさらに大規模DBに携わり、改善とコンサルティングができるスキルと認定されます。

また、OSS-DB技術者認定試験は、日々進歩するIT技術に合わせるため、5年の資格優位性を設けています。

過ぎた場合は再受験が必要になるので注意が必要であり、有効期限を延長するためには、再認定試験を受験しなければいけません。

3.統計検定

「統計検定」とは統計学を学ぶための検定資格です。

生活していくなかで、下記のようなたくさんの情報があります。

これらのデータの平均値や傾向を理解し、特有の性質やデータの意味することを知ることで、それらのデータを基準に予測を立てることができます。

要するに統計学を学ぶことにより、統計学の知識を活かして需要の予測などをし、製造や販売などの計画を立てられるので、データ分析のどの分野においても重要です。

4.オラクルマスター

オラクルマスターとは、「Oracle Database」というデータベースを構築・運用する技術力を習得しているかどうかを認定する資格です。

日本オラクルが運営しており、Oracle Databaseを扱うエンジニアはこれを取得することで、自分のスキルを内外に示すことができます。

また、Oracle Databaseは様々な企業でスクラッチ・パッケージ問わず使用されているデータベース製品です。

特にベンダーが顧客の環境にOracle Databaseを導入するとなったとき、自社のエンジニアがこの資格を取得していることで、自社がOracle Databaseのあつかいに長けていることを証明できます。

つまり、他社より有利な立場で導入案件を得ることができるでしょう。

データ分析のスキルを身につけるための学習方法

データサイエンティストになるための学習方法として一番有効なのは、現役のデータサイエンティストから講義を受けたりアドバイスをもらえるオンライン講座を受講することです。

独学で見当違いな学び方をするよりも、現役のデータサイエンティストから直接学ぶことでより効率的に学習できます。

データサイエンティストになるためには、

これらを習得する必要があります。

それらを独学で勉強するのは大変ですし、疑問点を質問出来る相手もいないとなると、モチベーションも下がってしまいます。

オンライン講座を活用すれば、現役のデータサイエンティストから効率良く学ぶことができますし、疑問点もすぐに質問することが可能です。

今注目データサイエンティストとは？必要スキルや仕事内容を解説！

まとめ：データ分析をするには専門の知識が必要

本記事では、データ分析について解説しました。

データ分析に必要な資格や知識を習得できれば、企業やさまざまな現場で活用することができます。

また、データサイエンティストにデータ分析を依頼することも可能です。

データ分析が必要なのに、まわりに専門の知識を有する人がいない、というときは依頼して改善したい課題と解決方法を見つけましょう。

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