データ活用における統計解析に興味がある方も多いのではないでしょうか。
統計解析はAIやIoTと同様にDXを推進するための取り組みのひとつであり、ビッグデータを分析して業務プロセスやビジネスモデルを変革するものです。
本記事では統計解析の概要や主な3つの方法、そして統計解析におすすめのツールについて解説します。
■統計解析ってなに？
統計解析とはビッグデータを分析してデータの傾向やパターンを見出し、企業における問題を解決することです。
ビッグデータとは名前のとおり膨大な量のデータ群を指しており、人間の力では記録・保管や分析が難しいものです。
統計解析を実施することでビッグデータが持つ特徴・特性を把握し、企業戦略やマーケティング、課題解決などに活かせます。
◇統計学との違い
統計解析は統計学をもとにしておりますが、それぞれ異なる概念です。
統計解析は統計学で得られたデータを理解し、分析する手法や技術のことです。
統計学はデータを収集・整理した上でデータの性質を調べたり、今あるデータをもとに将来的な数値を推測したりする学問を指します。
◇統計解析の種類
統計解析には主に「記述統計」と「推測統計」の2種類の方法が存在します。
それぞれの特徴について解説します。
▲記述統計
記述統計とは収集した過去のデータを分析し、グラフや表を用いてデータが持つ特徴を明らかにすることを指します。
平均値や中央値、最大値、最小値などの数値を算出することでデータの傾向や特性について理解を深めます。
例えば企業の商品の販売データを収集し、その売上高について分析する際はエクセルを用いてデータの傾向やばらつき、分布などを把握します。
社会調査やマーケティング調査など幅広い分野で用いられる統計方法で、元となるデータがある前提で行われるものです。
▲推測統計
推測統計とは予測したい対象の母集団から無作為に選んだグループをサンプル（標本）として、データのないグループについて予測するものです。
記述統計は実際のデータをもとに分析するものですが、データがないグループを把握することはできません。
この記述統計の弱点を補うために推測統計が用いられるのです。
例えば医療現場では患者の治療や予防の効果を検証するために推測統計が活用されることが多くなっています。
■統計解析の主な3つの方法
では実際の統計解析はどのような方法を用いて行うのでしょうか。
ここからは統計解析で使われる主な方法3つを紹介します。
◇回帰分析
回帰分析とは「結果」と「原因」のそれぞれの数値についての関係を調べて予測を立てる分析手法です。
予測したい結果の数値を「目的変数」、原因となる数値のことを「説明変数」として、その関係性を分析します。
例えば季節や競合商品、広告費など（説明変数）のデータについて回帰分析を実施すれば、商品の売上（目的変数）を予測することが可能です。
◇クラスタリング
似たような特徴や傾向を持つデータをグループ分けする分析方法をクラスタリングといいます。
例えば顧客の購買履歴を分析し、同じ商品を購入している人を複数人グループとして抽出することで商品の訴求方法やマーケティング戦略に活用できます。
◇主成分分析
主成分分析とはデータ量が膨大な場合に用いられる分析方法です。
データ量が多いと分類する要素が多く分析が複雑になる上に、計算コストもかかります。
そこで主成分分析を実施し、データを分かりやすく要約してデータの特徴や概要を把握しやすくします。
例えば企業が保有している膨大な量の顧客データについて主成分分析を実施すれば、顧客の大まかな特徴が分析可能です。
その結果をもとに適切なプロモーションやマーケティング施策を打ち出せます。
■統計解析におすすめの4つのツール
統計解析を実施するときはツールの活用がおすすめです。
ツールを使用することで膨大なデータを正確かつ迅速にデータを解析できて、計算ミスやヒューマンエラーを減らせます。
ここでは統計解析におすすめの4つのツールについて紹介します。
◇R
Rは無料かつオープンソースの統計解析ツールとして有名なフリーソフトです。
Rは「R言語」と呼ばれる統計解析に特化したプログラミング言語を使用して分析を行います。
統計解析やグラフィカルデータの可視化、機械学習などに利用されますね。
豊富なライブラリとパッケージがあるため、様々な分析に対応できるのが特徴です。
◇Python
Pythonはオープンソースのプログラミング言語で、統計解析やデータ分析、機械学習など幅広い分野で使われます。
Pythonには、NumPy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリがあり、データ処理や可視化が容易に行えます。
またこれらのライブラリを組み合わせることで、統計分析に必要な機能を実装できるのもメリットです。
◇SPSS
SPSSはIBMが開発・提供している商用の統計解析ソフトウェアです。
さまざまな統計解析に対応しており、データの前処理、統計分析、レポート作成まで一貫して行えます。
直感的なユーザーインターフェースを使用していて、専門知識がない人でも使いやすい統計解析ソフトです。
◇SAS
SASはSAS Institute社が提供する商用の統計解析ソフトウェアです。
統計解析やデータマイニング、予測分析、ビジネス分析など幅広い分野で利用されています。
大量のデータを処理できて信頼性の高い統計解析が可能であることから、多くの企業で使用されています。
■統計解析にPythonを利用することがおすすめである理由
Pythonは1991年にGuido van Rossum氏によって開発されたプログラミング言語で、さまざまな分野で使われています。
統計解析にはPythonの利用がおすすめです。
統計解析の多くはRもしくはPythonが使われていますが、R言語よりもPythonのほうがより汎用性が高く、ライブラリも豊富です。
ここでは統計解析にPythonを使うことがおすすめである理由について詳しく解説します。
◇コードがシンプルで使いやすい
Pythonはコードがシンプルで使いやすいのがメリットです。
文法が分かりやすく、学習のためのコンテンツも豊富なので、統計解析初心者でも学習しやすいプログラミング言語です。
◇統計解析に必要なライブラリが豊富にある
PythonにはNumPy、Pandas、Matplotlibなど統計解析に必要なライブラリが豊富です。
データの前処理を高速で行えるものやデータ可視化に強いもの、複雑なグラフを作成できるものなど、さまざまなライブラリが揃っています。
これらのライブラリを活用することで、さまざまな統計解析が可能になります。
◇データ収集や分析を自動化できる
Pythonはデータ収集や分析を自動化できるプログラミング言語です。
Pythonを活用することでデータ収集を自動で行うWebスクレイピングや、ライブラリを使用した自動分析が可能です。
データ収集や分析などの作業を自動化すれば、より効率的に統計解析を進められます。
■統計解析の活用例
統計解析は企業のデータ活用における取り組みのひとつですが、実際どのように活用されているのでしょうか。
ここからは統計解析の活用例について紹介します。
◇アンケート結果から新商品の開発
企業が顧客向けに実施したアンケートの結果をもとに、新商品を開発する際に統計解析が行われているケースがあります。
アンケート結果を集約して統計解析にかけることにより、新商品を開発するときのヒントになります。
統計解析によって顧客の嗜好や行動などを総合的に分析できれば、ターゲット層やトレンドに合った商品の開発につながるのです。
◇統計データから新規事業の計画作成
統計解析は新規事業の立案においても活用できる手法です。
顧客アンケートや過去の事業に関するデータを分析することで、売上の傾向や課題点などを正確に把握できます。
また統計解析は自社保有のデータだけでなく国が保有するデータも活用できるので、より広い視野での新規事業の計画も作成可能です。
市場や顧客のデータを分析することで客観的な情報を得られて、その情報をもとに今後の事業について立案できることがメリットです。
■まとめ
本記事では統計解析における主な3つの方法やおすすめのツール、そして統計解析の活用事例について紹介しました。
統計解析はデータが持つ特徴・特性を把握し、新商品開発や新規事業計画の作成などあらゆる分野に活かせる取り組みです。
ワークスアイディは『「働く」をデザインする』を企業理念に掲げ、DXを推進するお客さまと伴走させて頂いております。
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