データ分析とは？概要と実践方法を解説
分析を通じてデータの力を活用することは、今日のあらゆるビジネスの基盤となっています。しかし、データ分析に関する知識がなければ、どこから始めればよいかわからないこともあるでしょう。
この記事では、データ分析の概要と、それがビジネスにどのように役立つのかを解説します。
主な内容：
データ分析とは？
データ分析とは、大量の定量的、定性的データを調査するプロセスのことです。現在のビジネストレンドを分析して、今後のトレンドを予測したい企業にとって役立ちます。企業がこれらのトレンドを事前に把握できれば、有意義かつ実践的なインサイトを引き出し、よりスマートなビジネス上の意思決定を下すことができます。
データ分析の目的は、収集した顧客に関するさまざまな情報から、重要なビジネスインサイトを導き出すことです。これを実現するには、データの収集、クリーニング、前処理、探索的分析、視覚化、予測モデリングを実施する必要があります。データベース、スプレッドシート、ソーシャルメディアなど、さまざまなソースから収集したデータを分析することで、業務、顧客、市場動向をより深く理解することができます。
テクノロジーやソフトウェアの進化により、データ分析のアクセシビリティと拡張性が向上し、企業のあらゆるレベルでデータにもとづく意思決定を推進できるようになりました。
データ分析の重要性
データ分析は、ビジネスの成功と成長を左右する重要な要素です。企業がビジネスの将来について、データにもとづくスマートな意思決定をおこなえるようにします。過去のデータを分析し、パターンを特定することで、戦略的な計画を策定して今後の展望を的確に予測し、不確実な経済状況にすばやく適応して競争力を高めることができます。
また、課題の特定、経営の合理化、リソース配分の最適化により、コストを削減し、ROI（投資回収率）を向上できます。非効率なプロセスや不正行為の特定にも役立ちます。
データ分析のプロセス
データ分析では、データの収集、保管、クリーニング、有意義なインサイトの抽出など、いくつかの重要なステップを踏む必要があります。
データの収集
まず、分析に必要なデータを検証します。これには、顧客情報、UXインタビュー、webサイトのインプレッションなどが含まれます。CRMシステム、過去のマーケティング施策、分析ソフトウェアからデータを収集します。データの収集は、リアルタイムで変化し続ける、動的なサイクルとして捉える必要があります。
データの保管
データを収集したら、どこかに保管する必要があります。多くの場合、今後の施策に役立てるために、データを使用可能な形式に変換する必要があります。この変換プロセスは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（格納）から構成されるため、「ETL」または「ELT」と呼ばれています。「抽出」では、ソースシステムからデータを取得します。「変換」では、データのクリーニングとフォーマットをおこないます。「格納」では、変換されたデータをデータレイクなどのストレージ領域に転送します。つまり、これはデータに形状と意味を与え、未加工データを使用可能な形式に変換するプロセスです。
多くの人が陥りやすい失敗のひとつは、データを保管したまま放置することです。データを分析せずに放置すると、リソースを浪費することになります。
データのクリーニング
大規模なプロジェクトと同様に、データの不整合、重複、喪失を検証することが重要です。通常、未加工データは整理されておらず、適切にクリーニングするには長い時間がかかることがあります。しかし、正確かつ信頼性の高いデータを得るためには、クリーニングは不可欠な手順です。
データの分析
データをクリーニングしたら、分析を開始します。ソフトウェアツールを使用してデータを分析し、有益なインサイトを獲得します。ここからは、データを分析するためのさまざまな手法を詳しく説明します。
データ分析の手法
データアナリストは、さまざまな方法でデータを処理し、有益なインサイトを引き出しています。ここでは、今日の多くの企業が導入している、主なデータ分析手法を紹介します。
回帰分析
回帰分析では、複数の変数の関係を推定し、モデル化します。例えば、ある作家のFacebookの友人数や過去作品の売上部数をもとに、新刊の売上などの他の変数を予測できます。
変数間の関係を、因果関係と混同しないようにする必要があります。回帰分析では、変数間に関連性があるかどうかを判断できますが、その背後にある因果関係を特定することはできません。
因子分析
因子分析とは、多変数（数量データ）を少数の「因子」によって説明する手法です。次元削減とも呼ばれています。因子分析は、健康診断に例えることができます。医師は、患者の身長、体重、血圧を測定し、これらの測定値をすべて考慮して、患者の健康状態を総合的に判断します。因子分析は、データアナリストが顧客の選択や行動を促進する変数を見出すのに役立ちます。
コホート分析
コホートとは、共通の特徴を持つ集団のことです。コホート分析では、顧客データをより小さなグループ（コホート）に分割します。これにより、各コホートに固有の傾向やパターンを特定できます。顧客の思考パターンの核心に迫ることで、有益なインサイトを得ることができます。
モンテカルロシミュレーション
モンテカルロシミュレーションは、第二次世界大戦末期の混乱の中で、より的確な意思決定を下すために生み出された概念です。偶然性を用いてモデル化することから、カジノで有名なモナコのモンテカルロ地区にちなんで名付けられました。データアナリストは、単純な平均値ではなく、不確実性を考慮しながら、複数の値を用いてシミュレーションをおこないます。
時系列分析
時系列分析では、異なる期間で同じ変数を測定することで、将来の動向を的確に予測できます。例えば、特定の期間における学校用品の販売数を考えてみましょう。時系列分析では、夏休みの影響により、6月と7月の売上が急激に落ち込むと予測できます。
データ分析の種類
データ分析は、「記述分析」、「予測分析」、「処方分析」、「診断分析」という4つのカテゴリーに分類できます。
記述分析
記述分析では、過去のデータセットを検証し、パターンと傾向を特定することで、過去に起きたことを明らかにします。これは、多くの企業における分析業務の中核を担います。最近まで、分析は主に、過去の経営状況を振り返るために利用されていました。
予測分析
予測分析では、その名前が示すように、過去のデータを使用して将来を予測します。過去のトレンドをもとに、今後起こり得る事象を判断します。既存の事実を単純に解釈するのではなく、ある事象が発生する確率を予測するため、分析プロセスはより複雑になります。
まず、予測する事象を明確にします。次に、既存のデータを統合し、特定の日付にその事象が発生する確率を予測します。予測分析では、主に統計モデリングやマシンラーニング（機械学習）を利用します。これにより、ビジネス上のリスクを回避し、将来の現実的な目標を設定できます。
処方分析
処方分析は、予測分析の結果にもとづいて実施されます。将来の結果を予測し、それが起こる理由を把握できます。統計、マシンラーニング、データマイニングなど、さまざまなソースから収集したデータをもとに、今後起こり得る事象を特定し、最適なオプションを提示します。未加工データではなく実用的なインサイトを提供するため、これまで紹介した3つの分析タイプの中で、最も高度なものであると言えます。アルゴリズム、マシンラーニング、ビッグデータなど、多くのツールを使用するため、分析プロセスは複雑です。
診断分析
診断分析では、過去のデータを検証して、事象が起きた理由を解明します。記述分析よりもさらに複雑な分析を通じて、何が起こったのかだけでなく、なぜそれが起こったのかを把握できます。
診断分析は、優れた成果を上げた施策を再現し、失敗を回避するのに役立ちます。データをもとに事象が起きた理由を解明できるため、試行錯誤することなく、より優れた戦略を策定できます。
データ分析ツール
スプレッドシートやPowerPointのグラフだけでデータを管理する時代は、終わりを迎えました。革新的なツールとソフトウェアにより、データを分析してインサイトを共有する方法は、大きな変革を遂げています。今日のデータアナリストは、プログラミング言語を使用してデータベースを操作し、ダッシュボードを通じてデータの分析結果を視覚的に提示するだけでなく、データマイニングを利用して膨大なデータを処理しています。データ分析ツールを導入することで、データの価値を最大化できます。
それでは、データアナリストはどのようなツールを利用しているのでしょうか。一般的には、Microsoft Excelなどのソフトウェアや、SQL、R、SAS、Pythonなどのプログラミング言語に精通しています。これらのツールを利用して、データマイニング、統計分析、データベース管理、関係者と成果の共有などをおこないます。ストーリーテリングやデータの視覚化は、関係者とのコミュニケーションに有効な手法です。
データ分析に取り組む
データ分析は、自社のこれまでの成果とその理由を把握し、今後どのような施策に取り組むべきかを予測するのに役立ちます。取り組む準備ができたら、自社が長年抱えている課題など、詳しく検証したい領域を特定し、それらの領域に関連するデータを収集しましょう。
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