データ分析は現代ビジネスにおいてますます欠かせないものとなっています。
その一方で、データ分析には多様な手法があり、専門的な知識も必要です。
今回は、データ分析の概要や役割、代表的な分析手法、分析のポイントや注意点についてご紹介します。
本記事を読むことで、データ分析に関する理解が深まり、用途にあったデータ分析手法を活用することができるでしょう。
目次
データ分析とは
データ分析の概要
データ分析とは、大量のデータを収集、整理し、その中から有益な情報を抽出するプロセスのことです。
データ分析には様々な手法があり、その中から目的に合った適切な手法を選択することが重要となります。
データ分析の役割と重要性
データ分析の役割は、意思決定の支援やデータ予測をすることです。
ビジネスや社会課題などを解決をするためには、データが欠かせません。
データ分析によって得られる情報は、的確な戦略や改善案の策定につながり、企業や社会の競争力を高めることができます。
代表的なデータ分析7選
データ分析には、様々な手法があり、特徴や適した利用用途も異なります。
代表的なデータ分析を7つ確認していきましょう。
アソシエーション・バスケット分析
アソシエーション・バスケット分析は、顧客の購買パターンの分析に使われます。
商品のセット販売や棚割りの最適化などに応用することが主な目的で、商品の組み合わせの最適化やマーケティング戦略の改善などに利用可能です。
まず、データの前処理を行い、アイテムの集計をします。
集計した結果から、関連ルールの抽出し、そのルールが妥当なものなのか、評価をしていきます。
最後に、ルールを解釈し、ビジネス上の意義や活用方法を考えていくという形です。
クロス集計・線形回帰分析
クロス集計・線形回帰分析は、2つ以上の変数の関係性を把握するために使用する分析方法です。
特定の要因が何らかの結果に影響を与えているかを明確にしたい際に使用をします。
商品の販売量と気温の関係性や、広告費用と売り上げの関係性など、さまざまなデータの関係性を分析することが可能です。
また、アンケート結果の集計で利用されることも多いです。
クロス集計の手法は、まず分析する2つの変数を決定し、変数を行と列に分けたクロス集計表を作成します。
各セルに、両変数の交差した値の頻度、割合、または平均値を計算し、必要に応じてクロス集計表を視覚化するという流れです。
一方、線形回帰分析の手法は、目的変数と説明変数を選び、データを収集し、プロットして可視化していきます。
回帰式を決定するために、最小二乗法を使用し、回帰直線をプロットしつつ、データと照らし合わせてモデルの適合性を評価するという手順です。
その後、回帰係数、決定係数、および残差を解釈していきます。
決定木分析
決定木分析とは、データを木のような構造に整理することで、そのデータの特徴や分布を把握することができます。
目的は、データの特徴を可視化し、分類や予測に役立てることです。
特徴を可視化することにより、データの分布や傾向を理解することができます。
そのため、顧客の嗜好や行動、製品の評価、マーケットの需要予測などに役立つでしょう。
また、分析結果をもとに、戦略の立案や意思決定を行うことも可能です 。
決定木分析では、データを木構造に分類していきます。
最初は、分岐点となる変数を選択し、その変数に基づいてデータを分割します。
そして、分割された各グループについて、同様の手順で木構造を作り上げていきます。
このように木構造を作り上げることで、データの特徴を可視化することが可能です。
クラスター分析
クラスター分析では、似た特徴を持つデータをグループ分けすることが可能です。
データをグループ分けすることで、そのデータの傾向や特徴を把握することが目的となります。
データをグループ分けすることで、そのデータの傾向や特徴を把握することができます。
例えば、顧客のセグメンテーションや市場のセグメンテーション、製品の評価、ウェブサイトのユーザー行動の分析などに役立てることができるでしょう。
やり方としては、まず、各データを一つのクラスターとして扱います。
その後、各クラスター間の距離を計算し、距離が近いクラスター同士の統合が実施されます。
このようにして、クラスターを作り上げていきます。
最終的に、データ全体をいくつかのグループに分けることが可能です。
因子分析
因子分析は、複数の変数を統合して、より少ない数の因子に分解することができます。
目的は、多数の変数をより少ない数の因子に圧縮することで、変数間の関係性を把握することです。
顧客のニーズや嗜好、製品の評価、サービスの品質などに役立ちます。
やり方としては、まず、各変数間の相関係数を計算します。
次に、相関係数が高い変数を同じ因子にまとめ、因子を抽出します。
最終的には、因子抽出後に因子の数を決定し、因子得点を計算することが可能です。
ABC分析
ABC分析は、商品やサービスをランク付けして管理するための方法であり、高い売上が見込まれる商品やサービスに重点を置くことができるようにします。
在庫管理や製造計画の最適化、販売促進活動の推進を目的とします。
やり方として、例えば、Aグループには、売上高の上位20％の商品やサービスが含まれるとします。
Bグループには、売上高の次の30％の商品やサービスを入れます。
Cグループには、残りの50％の商品やサービスが含まれる結果となります。
このように、ABC分析は、売上やコストなどの基準に従って商品やサービスを3つのグループ（A、B、C）に分類することが可能です。
Aグループには高い売上が見込まれる商品やサービスが含まれているため、これらに重点を置くことが重要です。
一方、Cグループには低い売上が見込まれる商品やサービスが含まれているため、在庫を最小限に抑えることができます。
時系列分析
時系列分析は、データが時間に沿ってどのように変化するかを分析する方法です。
過去のトレンドを把握し、将来の動向を予測することを目的として使用されます。
時系列分析には、様々な種類があり、代表的なものは、移動平均、指数平滑法、ARIMAモデルなどです。
移動平均は、データの平均値を計算し、トレンドを把握するために使用されます。
指数平滑法は、過去のデータに重みを付けることで、将来の動向を予測するために使用可能です。
ARIMAモデルは、自己相関と移動平均を分析することで、将来の動向を予測するために利用されます。
企業の売上データや株価などの時系列データを分析することで、将来の傾向を予測し、ビジネス戦略の立案や投資の判断などにも活用ができるでしょう。
また、商品の需要予測や人口動態の変化予測などにも用いられます。
データ分析のポイント
データ分析の主なポイントは3つです。
目的を明確にする
データ分析を行う前に、何を分析したいのか、何を解決したいのか、目的を明確にすることが重要となります。
目的を定めることで、必要なデータの収集方法や分析手法が明確になり、効率的にデータ分析を行うことができるでしょう。
ゴミデータの除去
データ分析を行う際には、不要なデータや異常値、欠損値など、分析に支障をきたすデータを除去することが重要です。
これを行うことで、正確な分析結果を得ることができます。
多角的なアプローチ
データ分析には、用途別に様々な手法があります。
目的に合った手法を選択することも大切ですが、一つの手法だけで分析を行うのではなく、複数の手法を組み合わせることでより深い情報が得られる場合もあるでしょう。
より精度の高い分析結果を出すために、多角的なアプローチを試してみることをおすすめします。
データ分析の注意点
データ分析をする際の注意でを3つ紹介します。
データの品質は良いか
データ分析の結果は、分析に使用するデータの品質に大きく依存します。
分析に使用するデータが間違っている、欠損している、異常値が含まれているなどの場合は、分析結果も信頼性が低くなってしまうので、注意が必要です。
データの品質を確認し、品質が低い場合はデータのクリーニングを行うことが重要となります。
データがバイアスを含んでいないか
データに偏りがある場合、それが分析結果に影響を与える確率が高いです。
例えば、ある商品の購入履歴を分析する場合、ある地域の顧客がその商品に偏った購買傾向を持っていた場合、全体的な分析結果にその傾向が反映されることがあります。
そのため、データを収集する際には、バイアスのないように注意しましょう。
目的に合わせた手法を取っているか
データ分析の手法は多種多様であり、それぞれの手法には得意とする分析領域があります。
例えば、クロス集計は複数のカテゴリ変数の関係性を見るのに適しており、一方で線形回帰分析は数値変数の関係性を見るのに適しています。
そのため、分析したいデータの特徴に合わせて、適切な手法を選択することが重要です。
また、分析目的に合わせて解釈可能な分析結果を出力することも大切な要素となります。
まとめ
今回は、データ分析の概要や役割、代表的な分析手法7選を解説しました。
また、分析のポイントや注意点についても理解できたでしょうか。
データ分析は知識の幅広さに苦手意識を持つ人も多いかもしれませんが、データを活用することで、大きなアドバンテージを手に入れることができます。
ビジネスにおいてデータを活用することで、より精度の高い意思決定や成果の最大化へ繋がる可能性が高いので、ぜひ取り組んでみてください。
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