業務で使えるデータ分析の代表的手法！注意点や分析ツールも紹介

社内に蓄積されている情報を適切な形で利用するには、データ分析が欠かせません。ビジネスシーンで使えるデータ分析の手法を解説するとともに、分析に役立つツールを紹介します。ビジネスパーソンの基本知識として、しっかりと理解しておきましょう。

データ分析の目的

企業の各部門や部署に散在している業務データを統合し、多角的に分析することで、経営判断やマーケティング戦略などに生かそうとする企業が増えています。

まずは多くの企業にとって、なぜデータ分析が重要と考えられているのかを理解しましょう。

データ分析はなぜ重要か？

情報化社会と呼ばれて久しい現代において、企業は顧客や競合の動向をはじめ、社会全体の流行やトレンドの変化など、さまざまな情報に囲まれています。

そのような中で安定して業績を上げ続けるには、売上につながる情報を的確に分析し、企業行動に落とし込まなければいけません。

さらに近年は、ビッグデータの登場によって高度なマーケティング分析が可能になっており、うまくデータを活用できれば長期的に安定した売上につなげられる可能性があります。

多くの企業がデータベースに基づいた合理的な戦略構築に力を入れ始めており、高度なデータ分析の重要性が増している状況です。

データ分析の代表的な手法

ではデータ分析の代表的な手法をみていきましょう。一言で「データ分析」といっても、さまざまな方法があるので、ここでは目的によって大まかに分類して紹介していきます。

データの全体像の把握や要約のための手法

端的に言えば数字の羅列でしかないデータの全体像を把握し、何が重要なのかを見極めるために、次のような分析手法が用いられます。

• 因子分析：複数のデータの変化に影響を与えている要因を探り出す手法です。表には出てこない変数をあぶり出すことで、データ全体に影響を与えている共通要素を明らかにします。
• 主成分分析：データ内の任意の変数を組み合わせて合成する手法です。似た変数を特定の要因に注目しながら一つにまとめることで、分析しやすいデータに整理します
• コレスポンデンス分析：集計の結果などを散布図に表現し、要素間の関係性を視覚化する手法です。アンケート調査などの分析に利用されます。

これらはいずれも、データ全体を要約するために用いられる手法です。複雑なデータを整理したり、分かりやすく表現したりする場合に有用です。

乱雑なデータを分類するための手法

乱雑に散らばっているデータをグループ分けするために、次の手法が用いられます。

• クロス集計：データ全体を任意の属性によって分類し、その傾向を調べる方法です。例えば、顧客データを年齢や性別、居住地域などの属性に分類し、属性ごとの特徴を把握することでマーケティングに生かします。Excelにデフォルトで実装されている機能として有名です。
• クラスター分析：全体のデータを、似た特徴を持つグループに分類する方法です。分類の切り口は目的によって変わりますが、表面的な属性や共通点などで分けるのが一般的です。マーケティングの分野では「セグメンテーション」として知られています。
• ABC分析：データを特定の指標でランク付けして整理する方法です。例えば、商品を売上高に基づいてA、B、Cとランク付けしたり、顧客を購買額で重要度別に分けたりするのに用いられます。元々は在庫管理の手法として知られていましたが、顧客管理や商品の品質管理などにも使われるようになりました。

データの相関や関係性を明らかにする手法

データ間の相関関係や因果関係などを詳らかにするために、次の手法が用いられます。

• アソシエーション分析：お互いに関連性がなさそうな要素に対して、隠れた共起性(相関関係)を発見するための手法です。例えば、アソシエーション分析の結果、商品Aと商品Bが同時に売れていることが分かるケースが少なくありません。マーケティングの分野でよく知られている、「ビールと紙おむつ」が同じタイミングで売れやすいというのは、この分析によって発見された関係性です。
• バスケット分析：アソシエーション分析を発展させた手法で、より広範囲のデータの共起性を分析します。Amazonなどの大規模なECサイトでは、顧客が買い物かごに入れた商品の情報を分析し、同じ商品を買い物かごに入れた顧客に対して、同時に売れやすい商品をレコメンドする仕組みになっています。

仮説の検証や将来予測のための手法

データの分析を通じて、事前に打ち立てていた仮説を検証したり、将来予測をしたりするための手法として、次のものが挙げられます。

• 決定木分析：特定の要因から予測を繰り返し、起こり得る結果を予想する手法です。Aという原因から、B・C・Dという結果が導き出される予測を立て、それぞれの発生確率も算出します。原因と導き出される複数の結論を図示すると樹木が枝分かれしているように見えることから、決定木(あるいは回帰木やディシジョンツリー)と呼ばれています。
• 回帰分析：複数の変数を解析し、ある要因が存在すると、どのような結果が発生するのかを予測する方法です。例えば、気温の変化と氷菓子の売上という二つの変数を解析することで、気温が高くなると氷菓子が売れやすくなるといった予測を立てられるようになります。分析する変数の数や種類によって、重回帰分析やロジスティック回帰分析などの種類があります。回帰分析も、Excelに搭載されている分析機能として有名です。

データ分析をする際の注意点

次にデータ分析をする際、特に留意すべき点を解説します。データ分析の手法はいくつもあるので、まずは何のために分析をするのか、どのような結果を導き出したいのかを明らかにすることが大事です。

目的に沿った手法を選択する

明確な目的意識を持って分析に取り組みましょう。どのような問題や課題があるのか、どういった情報があればそれを解決できるのかを明らかにしてから、対象とするデータを選び出し、適切な手法で分析をする必要があります。

目的を明確にしないまま闇雲に分析を加えても、的外れな結果しか導き出せない可能性が高いです。特にチームで作業をしている場合、不要な混乱を招いてしまう恐れもあるので注意しましょう。

正確なデータをまとめておく

たとえ適切な手法でデータ分析を試みたとしても、元となるデータの正確性が欠けていると、分析の結果も事実を反映しないものになってしまいます。

分析の手間と時間の無駄になってしまうので、日頃から正確なデータを収集・整理しておかなければいけません。

正確なデータを効率的に収集・管理できる体制の構築が求められます。特に企業の場合、日頃からさまざまな業務データを管理しなければならないので、自社の環境に合ったデータ管理システムを導入しましょう。

繰り返しの分析が必要

一度きりの分析では、たとえデータの選定や分析手法が正しくても、正確な判断ができないケースが多くあります。

一度の分析で性急に結論を出すのではなく、異なるデータサンプルを用いて分析を繰り返し、偶然の要素や分析者の思い込みなどのバイアスを排除することが大事です。繰り返し分析を行うことで、実態を反映した正確な結論を出せるようになるでしょう。

データ分析に役立つツール

最後に、データ分析に役立つツールを紹介しておきます。データを正確に収集・整理するための管理システムの導入に加えて、以下のツールを活用することで、より効率的かつスピーディーなデータ分析が可能になります。

データ可視化ツール

データ可視化ツールとは、集計したデータや分析結果を、視覚的に理解しやすくするためのツールです。分析結果を「見える化」することで、データの読み取りや数字の羅列が苦手な人に対しても、直感的な理解を促せるようになります。

データ分析の結果をクライアントに報告する場合や、多くの人の前でプレゼンテーションする場合などに重宝するでしょう。

BIツール

BIツールは企業のデータ分析を支援するためのツールで、意思決定に役立つさまざまな分析機能を備えています。

上記のデータ可視化ツールも広義にはBIツールの一種といえますが、データの可視化に加えて、多次元分析機能やダッシュボード機能、レポート機能などを備えているのが特徴です。

実装されている機能を使うだけで高度なデータ分析が可能になるので、分析の専門家がいない企業でも、意思決定に役立つ有益な情報を得られるようになります。特に、ビッグデータを活用したい企業は、積極的にBIツールを導入すると良いでしょう。

データ分析の代表的な手法を知っておこう

データ分析の基本と代表的な手法を紹介しました。

データ分析の手法には、データの全体像を把握するためのものや比較するための手法、関係性を明らかにしたり、将来予測に役立ったりする手法などがあります。さまざまな方法があるので、目的から逆算して最適な方法を選択しましょう。

単に分析に力を入れるだけでなく、日頃から正確なデータを収集するための体制の構築や、データ管理システムの導入も必要です。

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