現代のビジネスにおいて、データ分析は欠かせないものとなっています。
しかし、膨大なデータの中から必要とされるデータを抽出し、複数あるデータ分析の手法から最適な手法を選定できなければ、時間をかけてデータ分析を行っても正しい結果を得ることはできません。
この記事では、代表的なデータ分析の手法、手順を紹介すると共にエクセルを利用したデータ分析方法についても解説いたします。
データ分析について、お悩みの方はぜひ、参考にしてみてください。
■データ分析の基本
データ分析の基本について解説します。
◇データ分析とは
データ分析とは収集・蓄積したデータを取捨選択・加工して、目的を達成するために活用することを指します。
データを収集・蓄積するだけでは、目的達成や課題解決に役立てることはできません。
不要なデータや優先順位が低いデータもあるので、目的ごとにデータの選択と抽出する必要があります。
データ分析で導き出された結果は客観的な判断材料にすることができます。
目的達成や課題解決のためのヒントや答えが見えてくるようになります。
◇データ分析の重要性
日々の業務やインターネットなどから様々なデータを収集できますが、これらのデータの中から最適なデータを抽出できなければ、目的達成や課題解決に結びつけることはできません。
最適なデータの抽出を行うには環境整備を行うことが重要です。
データの抽出精度を高めることができれば、データ分析の精度も向上することができます。それによって目的達成・課題解決だけでなく、新たな施策の考案も可能になります。
■データ分析で代表的な8つの手法を解説
データ分析にはいくつかの手法があります。
ビジネスで用いられる代表的なデータ分析の手法について、ご紹介します。
◇クロス集計・線形回帰分析
クロス集計はデータを属性ごとに分類して集計する分析手法です。
2～4個ほどの属性の相関関係を分析することで、属性ごとの傾向やニーズをある程度、把握することができるので、アンケート集計や世論調査などに利用され、データ分析の経験が乏しくても扱いやすい手法です。
クロス集計は曲線グラフでの表現が一般的ですが、仮に年代と年収をテーマに集計を行い、縦軸を年収、横軸を年代とします。
このグラフに論理的思考から導かれた直線を引くのが線形回帰分析です。
年代が上がるにつれて、年収も上昇していく曲線があるとします。この曲線を直線と見なし、年収と年代をY＝aX+bの関係と認識するのが線形回帰分析です。
◇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、商品やサービス間の相関関係を明らかにする分析手法です。
一見すると関連性がないAとBの商品が同時に購入される傾向が高い場合、2つの商品にどのような相関関係があるのか見つけ出すのがアソシエーション・バスケット分析です。
2つの商品の隠れた関連性を見つけ出すことで、効果的なプロモーションが行いやすくなります。
◇ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析はある問いに対して「YES」と「NO」の2択でデータ収集を行う分析手法です。
ある事象の発生確率を予測することができるので、医療業界などで用いられることが多い分析手法です。
例えば「Aの商品を購入する人はどのような人か」ではなく、「購入者は男性か否か」という2択でデータの収集を行います。
これによって、ターゲットとする層の商品購入率を把握に活用することができます。
◇クラスター分析
クラスター分析は様々なデータの中から類似性があるデータを見つけ出して、分類していく分析手法です。クラスター分析によって分類されたグループのことをクラスターと呼びます。
クラスター分析は分類されたグループごとにニーズを把握することができるので、提案すべき商品やサービス、売上アップにつながる施策の選定も容易になります。
また、新商品開発の情報を得やすいこともクラスター分析の特徴に挙げられます。
◇決定木分析
決定木分析とは1つの原因を基に「もしも〇〇だったら…？」という仮説を何度も繰り返すことで複数の結果を予測する分析手法です。
結果を予測するだけでなく、予測された結果の発生確率についても算出することができます。
1つの原因から予測された複数の結果を図で示すと、樹木が枝分かれしていくように見えることから決定木と呼ばれています。
決定木分析は主にマーケティング分野とリスクマネジメント分野で用いられている分析手法です。
◇時系列分析
時系列分析は時間の経過順に並べられたデータを基にして、長期的・周期的・不規則な変動要因を統計的な手法で分解することで、将来の値の予測を行う分析手法です。
時系列分析は将来の値を予測するので、主に店舗の売上や株価などの分析に用いられます。その他にはWebサイトのアクセス数、気温・降水量の予測などにも用いられます。
◇ABC分析
ABC分析は主に在庫管理に用いられる分析手法です。在庫となる商品の重要度を3段階、A・B・Cに分けて在庫管理の最適化を目指します。重点分析と呼ばれることもあります。
例えば、
常時在庫を確保する必要がある売れ筋商品をA、
定期的に発注するか在庫が切れる前に発注する必要がある商品をB、
在庫が切れてからの発注でも問題ない商品をC
とするように商品ごとに優先順位や重要度を設定することによって、不要な在庫を抱えない適切な在庫管理が行えるようになります。
◇因子分析
因子分析は複数のデータの中に潜在する共通する因子を探し出す分析手法です。
例えば、あるユーザーが商品やサービスの購入をするまでに口コミを確認する・他社の類似した商品やサービスの比較をしたとします。
この行動から導き出されるのは慎重な性格という共通する因子があるのが分かります。
このように目では確認できない因子を探し出せることから因子分析は主に心理学で用いられていましたが、ビジネスシーンでは消費者心理を把握することに用いられています。
■データ分析における5つの手順
データ分析は思い付きで行っても正しい結果を得ることはできません。こちらで、ご紹介する5つの手順を守って、データ分析を正しく行いましょう。
◇現状を把握し、目的を明確化する
最初に行うのは現状把握と目的の明確化です。現状把握・目的、どちらも曖昧では抽出すべきデータと、データ分析の手法の選定も難しくなります。
目的に合わないデータと手法でデータ分析を行っても期待した結果が得られない、分析に時間がかかってしまうことになります。
まずは現状を把握して、何を目的とするのか目的を明確にしましょう。
◇課題を抽出し、仮説を立てる
2つ目は課題を抽出して、仮説を立てることです。
売上が急に低下した店舗がある場合、その原因として何が考えられるのか、いくつかの仮説を立てた上でデータ分析を行い、どの仮説が正しかったのか確認します。
仮説が複数ある場合は、考え出された順に仮説の分析を行うのは非効率です。効率よく分析を行うために仮説に優先順位を付けて、可能性が高い仮説から分析をしましょう。
◇分析方法を選定する
データ分析で正しい結果を得るには、目的に合った分析方法でなければいけません。
データ分析の方法は、それぞれメリット・デメリットがあるので、この方法が最適と言うことはできません。
目的を明確にして、立てられた仮説を検証するには、必要なデータは何か、分析方法は何が最適か整理を行い、分析方法を選定しましょう。
◇データの収集、整形をする
データ分析を行う方法が決まれば、次にその方法に最適なデータの収集と整理を行います。
データ分析に不要なデータが混ざると分析に時間がかかってしまう場合や分析精度の低下、課題解決に役立たない分析結果が出る恐れもあるので、
どのようなデータを収集して整形していくかが重要になります。
◇分析を行う
ここまでの手順を全て行ったら、データ分析を実行します。
データ分析にはBI(ビジネスインテリジェンス)ツールなどを活用しましょう。
BIを利用することで分析結果が表やグラフなど視覚化することができるので、分析結果が理解しやすくなり、経営判断に活かしやすくすることができます。
■エクセルでデータ分析はできるのか
データ分析は専門的なツールやソフトが必要になると思われるかもしれませんが、エクセルでもデータ分析を行うことは可能です。
エクセルを活用すれば専用のツールやソフトを購入せずに済むので、低コストでデータ分析が可能になります。
また、エクセルはビジネスでは一般的なソフトなので、操作に戸惑うことはほとんどないでしょう。
ただし、エクセルはデータ分析の専用ソフトではないので、エクセルで可能なデータ分析の手法は限られています。と言っても機能を使いこなせば、出来ることは幅広いです。
また、エクセルだけでデータ分析を全て完結させることは難しいため、専用のツールやソフトを導入する前に可能な範囲でデータ分析を行いたい際にエクセルを利用するといいでしょう。
■まとめ
データ分析の基本や8つの分析方法について解説しました。
正しく運用することで、データ分析は経営課題解決に役立てることができます。
しかし、導入するツールやソフトの選定、担当者の確保などに悩まれている企業様も多いのではないでしょうか。
ワークスアイディでは、データ分析を行うための環境の構築、人材育成、データサイエンスだけではなくDXの推進について伴走いたします。
データの利活用について、ぜひご相談ください。
