「データ分析ってどういう手法があるのだろうか」
「そもそもどうやって分析していけばよいのだろう」

と思うことはありませんか？

データ分析の手法を調べてもたくさんの手法があるし、どうやればよいのかで迷ってしまいますよね。

では、データ分析の手順やメリット、注意点はどのようなものがあるのでしょうか？

そこで今回は、

について詳しく解説します。

この記事を見ればデータ分析手法について理解でき、効率的にデータ分析するきっかけがつかめます。

ぜひ最後まで読んでみてくださいね。

データ分析を活用する3つのメリット

これまでの経験や勘に頼るだけでは、どうしても将来予測がむずかしいため、企業としてのデータ分析の重要性は年々増しているのが現状です。

そこで、データ分析をおこなうメリットや得られる効果として、下記3つを解説していきます。

このように、集めたデータを分析することは、傾向などの将来予測や、売り上げアップという目的地までの道のりの修正ができるメリットがあります。

以降で内容を深堀りしていきます。

1.現状分析と将来予測することが可能なこと

データ分析により、これまで不確実だった情報をより精度を高めて抽出することが可能です。

そのため、たとえば下記のように売り上げやシェアの拡大のきっかけがつかめます。

このように、どちらの例も、分析前は上司の経験や勘だけで予測していたものが、データ分析でより正確な将来予想ができたというメリットがでています。

2.スピーディーな意思決定ができること

将来を左右する予測は不確実な要素も多く、かつ正確に見とおすのも困難であるのが事実です。

そのためにもデータ分析は必要であり、たとえば以下のような結果が得られることで、素早い意思決定ができます。

このように、データ分析により現状と将来予測をすることで、その後の方針や施策を素早く立てることが可能となるのです。

3.気づかなかった問題点や可能性を抽出できること

従来、企業が抱える課題や方向性の分析の多くは、経験や勘に頼ったものでした。

しかしながら、社内に散らばっていた情報を集約し、それらをデータ分析することで、これまで出ていなかった問題や新たな可能性、ヒントに気づくことができます。

たとえば下記です。

このように、データ分析から得た結果により、問題点および新たな可能性の発見が可能となるのです。

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代表的なデータ分析手法【用途別に解説】

データ分析は、以下のようにさまざまな手法があります。

このように、データ分析の手法は目的に応じて存在するのです。

そして、知っている手法が多くなるほど、データに対する考察の量が増え、分析の質を高められます。

以降で代表的な分析手法を深堀りしていきます。

1.基本統計量：性質を知りたいときに

基本統計量は、データ分布全体のうちの代表値と、データの大きさを表す散布度に大きく分けられます。

平均や分散などの基本的なデータ特性をあらわすもの、と捉えるとよいでしょう。

たとえば、以下を知りたいときに利用されるのが一般的です。

このように、おもにデータのばらつきを確認する際に使用されるのが基本統計量となります。

2.時系列推移比較：複数のデータの増減や成長率を比較したいときに

時系列分析は、時間経過に沿って計測されるデータの分析に使用する分析手法です。

たとえば、以下のような傾向の把握と数値予測に使われます。

このように、おもに時系列なデータの把握はもちろん、その先の予測をたてるために用いられることが多いです。

また、分析はおもに折れ線グラフを使用します。

3.相関：正負の関係性を知りたいときに

相関は、数値データ群から正または負の関係性を導き出すために使用する分析手法です。

このように、相関はさまざまなデータの関連性がどの程度かを、数値的な根拠をもって示すことに利用される手法となります。

4.回帰分析：複数のデータを用いて数値比較したいときに

回帰分析は、複数の要因から未来を予測する際に使用される分析手法です。

具体的には、以下のような場面で活用されます。

単に経験だけに頼らずに「座席数」「駅からの距離」「最寄駅の乗降者数」などの要因から売り上げを予想する形式です。

つまり、要因(説明変数)から目的の値(目的変数)を予想することが回帰分析といえるでしょう。

5.ABC分析：すべての項目から重要項目をグループ化したいときに

ABC分析は、別名「重点分析」ともよばれるとおり、データを重要度の高いものからA、B、Cに分類して管理する分析手法です。

そして、そのベースとなる考え方は以下のような「パレートの法則」となります。

このように、現状を分析することで力を入れるべき商品や顧客層を把握し、経営力を高めていくときにABC分析は使われます。

データ分析をおこなう3つの方法

データ分析を導入する際、使用する分析ツールとしてはExcelを思い浮かべる人が多いですが、それ以外にもいくつか代表的な手法は存在します。

このように、簡単な分析ならだれもが手軽に扱えるExcelでおこない、複雑な分析はデータ分析専用ツールを利用するのが一般的です。

以降で内容を深堀りしていきます。

1.Excel

Excelは「データ集計ときたら、とりあえずExcelで」というほどデータ分析をおこなう人の中ではお馴染みとなっており、その理由は以下となります。

そして、具体的な分析のやり方は以下となります。

このように、Excelでもデータ分析は可能ですが、データの量や種類が多いと分析に時間がかかりすぎてしまうので注意が必要です。

2.専用ツール

専用ツールを使うことで、下記のようにExcelではできないことが可能となります。

そして、専用ツールは下記のように用途別に存在します。

このように、Excelでは物足りない場合には専用ツールを使った分析が必要ですが、専用ツールは利用目的に合わせて選ぶようにしましょう。

3.機械学習

機械学習はAI技術のひとつですが、これをシステムに組み込むことで、たとえば以下のような「大量のデータを学習させ、新たな特徴やパターンを見つけ出す」分析が可能となります。

このように、機械学習をデータ分析でつかうことで、よりクリエイティブな仕事に時間を使えるようになるでしょう。

データ分析をおこなえるエンジニアは、「ITエンジニア」はとても需要が高いです。

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データ分析でできる3つのこと

データ分析は「そもそもむずかしそう」「あてにならない」のような意見を聞くこともありますが、分析をすることで下記3つが可能となります。

たしかに、データ分析は行列計算や微積分などの数学的要素が必要となりますが、数値の意味を理解さえすれば、これらのような「近い将来の目安」を抽出することが可能なのです。

以降で内容を深堀りしていきます。

1.成功への確率を上げること

データ分析をすることで、たとえば以下のことがわかり、それにより結果として成功率をあげることが可能な場合があります。

このように、データ分析をおこなうことで、経験や勘だけに頼らずに売り上げアップなどの目的達成の確率が高まるのです。

2.物事をより詳細に把握できること

データ分析していないデータだけをみても「なんとなく30代の年齢の利用者が多そうだな」のように、曖昧かつ表面的な事実しか把握できません。

しかし、データを分析することで以下が可能となります。

このように、顧客データや売り上げデータという、既存データを分析することで新たな傾向や事実が明確となるのです。

3.こまめな分析で軌道修正すること

ある方針に従って事業展開する際、データ分析の有無で下記の違いが出ることがあります。

これらに対し、自社でこまめにデータ分析していると、短期間で分析を繰り返すことができ、それにより事業達成という目的地までの最短距離をとることも可能となります。

有効なデータ分析にするための4つの手順

データ分析は、単に整形したデータをExcelや専用ツールにかければよいわけではありません。

なぜなら、曖昧にデータを活用しても、期待するような結果は得られないからです。

そのため、データ分析の際には下記の4ステップをふむことが重要となります。

以降で内容を深堀りしていきます。

1.明確な目的・目標の設定

そもそもデータ分析は、なにか目的を達成するためにおこなうはずです。

そのため、まずは目的や目標を明確にしましょう。

もしこれらをどのように設定するかわからない場合は、たとえば以下のように「うまくいっていないことを洗い出してみる」のもありです。

このような現状を洗い出すことで、やりたいことや目指すべきものが見え、すなわちそれが目標や目的となります。

そして、その上でデータ分析をおこなうことで、うまくいっていない原因や理由がより明確となるでしょう。

2.データ分析の種類・手法の理解

やみくもにデータ分析しても得られる効果が薄かったり、結果は限定的となってしまいます。

というのも、データ分析には用途に応じて適用する種類や手法が異なるからです。

そのため、以下をおこなう必要があります。

このように、どのようなデータを用意し、どの手法でそれを分析するかを決めるようにしましょう。

3.データの可視化

データ分析に必要なデータは、属性や数値、表記が混在した状態であるため、単に集めるだけでは意味がありません。

そのため、たとえば分析前に以下をおこなう必要があります。

このように、集めたデータを分析する前に、整形することでデータを可視化し、データ分析をおこなえます。

4.結果の評価

PDCAサイクルにデータ分析を取り入れることで、分析結果から成果向上につながる施策を練りやすくなります。

結果を評価する際は、単に分析結果を見て終わるだけでなく、分析により得られたことやその効果を測定するようしましょう。

データ分析後は、以下の振り返りも重要です。

このように、結果の評価の際、計画の振り返りもおこなうことでPDCAサイクルをまわし、データ分析による成果向上を目指しましょう。

データ分析の手順を徹底解説｜9つの分析方法も紹介

業務にデータ分析を活用する際の2つの注意点

単にデータ分析を導入するだけでは、データ分析のメリットや効果を活用することができません。

そのため、データ分析の際は下記2点に注意することが重要です。

このように、データ分析結果の活用方法や運用を誤ると、かえって業務が非効率になってしまう恐れもあるのです。

以降で内容を深堀りしていきます。

1.手法にこだわりすぎない

多くの企業がデータ分析を導入してたとしても、その手法に固辞すると、逆に業務が非効率となる恐れがあります。

たとえば以下のような誤ったこだわりです。

データ分析は、料理にたとえるなら、ありもののデータ(食材)で、ありもののツール(道具)をつかい、シンプルに分析(料理)をすることで価値を生み出すのが理想的です。

そのため、手法にはこだわりすぎないようにしましょう。

2.主観的な分析に頼らない

データ分析の際、分析者の主観的または偏りのある仮説や考えにこだわると下記のリスクが生じる恐れがあります。

このようなことにならないためにも、あらかじめ分析しようとすることへの理解を深めるなどの客観的な視点をもち、目的に沿った分析手法を選ぶようにしましょう。

まとめ：データ分析の手法を知り、業務改善していこう

当記事では、データ分析の手法を細かく見ていきました。

今回の内容をまとめると以下となります。

このように、データ分析は目的に応じたデータの収集、分析をおこない、それを客観的に判断することが重要です。

これらを頭に入れ、データ分析をおこなうことで、業務を改善していきましょう。

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