データ分析とは何か、徹底解説！
ビッグデータの時代において、膨大なデータを分析し意味を見出すことは、企業や組織にとって競争力を高めるための重要な手段です。データ分析は、経営情報の把握や市場動向の分析、顧客行動の理解など様々な目的に活用されます。正確なデータ分析を行うことで、現状の把握や将来の予測、課題の発見や解決策の立案などに役立ちます。
本記事では、データ分析の基本的な手法やアプローチなどについて詳しく解説します。
データ分析とは？
データ分析とは、ビジネスや科学、統計などの領域で使用される手法であり、膨大なデータから有益な情報や洞察を引き出すプロセスです。データ分析は、データを収集し、整理・探索し、パターンや関係性を特定することで、意思決定や問題解決に役立つ情報を得るために行われます。
データ分析をする際の4つのポイント
データ分析をする際に注意しなければいけないポイントを4つ解説していきます。
明確な目標を立てる
データ分析を始める前に、明確な目標を設定することが重要です。分析の目的や何を解決したいのかを明確にすることで、分析の方向性を定めることができます。
正しいデータ分析手法を選択する
適切なデータ分析手法を選択することも重要です。データの性質や目的に応じて、統計分析、機械学習、データマイニングなどの手法を適切に選びましょう。
分析を評価する
データ分析の結果を客観的に評価することも重要です。結果の信頼性や妥当性を確認するために、適切な統計的手法や評価指標を使用します。
BIツールを使用する
ビジネスインテリジェンス（BI）ツールは、データ分析を効率化するための強力なツールです。データの可視化やダッシュボードの作成など、効果的な情報伝達と意思決定をサポートします。
データ分析をするメリット
データ分析を行うことでどのようなメリットが得られるのでしょうか？メリットをしっかり理解した上でデータ分析に取り組みましょう。
データドリブンな経営ができる
データ分析に基づく経営手法では、客観的なデータに基づいた意思決定が可能となります。データに基づいた経営判断により、ビジネスの成果を最大化することができます。
迅速に意思決定ができる
データ分析によって、ビジネスの状況やトレンドをリアルタイムで把握することが可能となります。データの分析結果をもとに迅速かつ正確な意思決定が行えるため、競争力を高めることができます。
新しいビジネスチャンスに気付ける
データ分析は、大量のデータからパターンや傾向を抽出することができます。これにより、新たなビジネスチャンスや市場の需要を発見することができます。データに基づいた洞察力を持つことで、競争上の優位性を獲得することができるでしょう。
データ分析の主な9つの手法
実際にデータ分析をするときにどのような手法を使えばいいのか解説していきます。
バスケット分析
バスケット分析は、頻繁に一緒に購入される商品の関係性を分析する手法です。商品のセット販売やクロスセル・アップセル戦略の策定に役立ちます。
アソシエーション分析
アソシエーション分析は、頻繁に共起するアイテムの関係性を見つける手法です。商品の推薦システムやマーケティングキャンペーンの最適化に応用されます。
クラスター分析
クラスター分析は、データを特定のグループに分類する手法です。顧客セグメンテーションや市場のセグメント分析などで利用されます。
クロス集計
クロス集計は、複数の要素間の関連性を分析する手法です。例えば、商品の売上データを地域と性別の要素で分析することで、地域ごとや性別ごとの売上の違いや傾向を把握することができます。これにより、ターゲット層の特定や地域別の販促施策の立案が可能となります。
因子分析
因子分析は、複数の変数間の関係性を分析し、共通因子を抽出する手法です。データの次元削減や変数の潜在的な要因の把握に役立ちます。
ABC分析
ABC分析は、在庫管理や製品の優先順位付けに利用される手法です。大量のアイテムや製品を、重要度や売上貢献度に基づいて分類することで、リソースの適切な配分や効率的な管理を行うことができます。
決定木分析
決定木分析は、データの属性や条件に基づいて分類や予測を行う手法です。視覚的に理解しやすく、意思決定のサポートや予測モデルの構築に使用されます。
主成分分析
主成分分析は、多数の変数から独立な主成分を抽出する手法です。データの次元削減や変数間の関係性の把握に利用され、データの可視化やパターンの特定に役立ちます。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析は、二値分類問題に対して使用される統計的手法です。変数間の関係をモデル化し、予測や因果関係の解明に応用されます。
データ分析のステップ
データ分析を行う際、正しい手順を踏まなければ目的にあった結果を得ることができません。正しい手順で進めることでいい結果を得ることができます。
利活用を検討する
データ分析を行う前に、どのようにデータを活用するかを検討します。目的や必要な情報を明確にし、分析の方針を定めます。
データを把握する
分析に使用するデータを収集し、データの特性や属性を理解します。データの品質や信頼性を確認するために、データのクレンジングや前処理を行うこともあります。
データを収集・蓄積する
必要なデータを収集し、データベースやデータウェアハウスなどに蓄積します。データの整合性やセキュリティにも注意しながら、データの保管と管理を行います。
データを探索する
データを探索し、パターンや関係性を発見します。統計的手法や可視化ツールを活用して、データの特徴やトレンドを分析します。
現状分析を行う
データの分析結果をもとに、現在の状況や課題を把握します。問題点の特定や改善のための施策を検討し、意思決定の基礎を築きます。
予測分析を行う
データの傾向やパターンを基に、将来の予測やシナリオ分析を行います。統計モデルや機械学習アルゴリズムを活用して、将来の事象やトレンドの予測を行い、意思決定に役立てることができます。
データ分析に役立つ資格5選
データ分析の領域で専門知識やスキルを高めるための資格について紹介します。資格を持っていることでどの程度の知識や技量があるのかを示すための指標になります。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、情報技術に関する基礎的な知識や技術を評価する試験です。データ分析において必要な情報技術の基盤を身につけるための資格として有用です。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験は、情報システムの設計・開発・運用など、実践的な情報技術能力を評価する試験です。データ分析の実践スキルやシステム構築能力を養うために役立つ資格です。
データベーススペシャリスト試験
データベーススペシャリスト試験は、データベースの設計や管理、データベースシステムの最適化に関する知識や技能を評価する試験です。データ分析においてデータベースの知識とスキルを身につけるために有用です。
統計検定
統計検定は、統計学の基礎知識や応用的な統計解析能力を評価する資格試験です。データ分析において統計的手法を駆使するために、統計学の理解を深めるために受験することができます。
統計士・データ解析士
統計士やデータ解析士は、統計学やデータ分析に関する高度な専門知識と技能を持つ資格です。データ分析の専門家としての地位を確立し、高度なデータ解析やモデリングを行うために取得することができます。
まとめ
データ分析は、ビジネスや組織において重要な意思決定や戦略策定に役立つ手法です。正確なデータ分析を行うことで、より効果的な意思決定が可能となります。データ分析の手法やステップを把握することは重要ですが、データ分析を行う上でのメリットも理解しておくことが必要です。
Snowflakeはビッグデータ分析をする準備段階であるデータ基盤構築の問題を解決することができます。データは集めて終わりではなく利活用してはじめてデータとして意味を持ちます。データ基盤の構築を進めてからデータ分析に取り組んでいきましょう。
マスタ統合基盤の事でお悩みの方はこちら
JSOLについて詳しく知りたい方はこちら