データ分析とは？メリット・デメリットや手法について解説

現代社会において、単に大量のデータを持つだけではなく、それらを適切に解析し、有用な情報を引き出す能力は、ビジネスの成功を左右する重要な要素となっています。

ここでは、その中心となる”データ分析”について、その定義からメリットとデメリット、さらにはメインとなる手法までを詳しく解説します。

データ分析がどういったものか初めて理解する方から、分析の手法を深掘りしたい中級者まで、多くの読者にとって有益な情報を提供できるようにしていきたいと思います。

データ分析とは?

データ分析というのは、広範な情報から有効なデータを集め、整理し、加工し、そして選択を経て理解や洞察を得るための手順を含むプロセスです。

適切な分析により、情報に基づく合理的な意思決定を行うことができますし、これまで気付かなかった問題やチャンスを明らかにすることが可能になります。

インターネットのサイトや電子メール、ソーシャルメディアなど、企業と消費者との接点は増大する一方で、取り扱うデータ量も増幅しています。

データを適切に分析すれば、消費者に対する理解を深めることができます。

また、起こり得る問題の真の原因を発見し、将来の挙動を予測することも可能となり、結果としてそれらはビジネスのさまざまな局面で活用することができます。

データ分析のメリットとは

データ分析により得られるメリットは多数あります。詳しくご紹介します。

データドリブンな経営が可能に

データ分析の利点は、データドリブン経営、つまりデータを基にした経営が行えることです。

データ分析を用いると、大量の情報から有益な知見を引き出すことが可能となります。

その結果、データに基づいた決定が可能となり、経験や直感に頼る従来の経営よりも一貫性があり、またその結果の予測や評価が容易になります。

データ分析を使えば、市場の流れや消費者の行動を理解し、急速に変わるビジネス環境に即座に対応することが可能となります。

具体的なデータによって現状を詳しく把握することで、会社の進むべき道をはっきりさせ、経営の透明性を高めることも可能です。

データ分析は潜在的な問題や機会を早期に見つけることも可能にします。

データ分析から生まれる予測や洞察は、経営者に新たな可能性を提示します。

迅速な意思決定が可能

主観的な経営判断を排除することにより、データ分析を用いることで迅速かつ正確な意思決定を進行させることが可能です。

データ分析は課題解決の手がかりをも提供します。

具体的な分析を通じて、問題の起源を理解することができ、その結果、効率的かつスムーズな解決策の導入が容易となります。

新たなビジネスチャンスの発見

データ分析を通じて、市場の動きを把握し、現状の事態を精確に識別し、それに基づいた予見を実現することができるからです。

具体的には、顧客の行動パターン、購買趨勢、市場の動きなどの深遠な洞察により、まだ誰も認識していないニーズや可能性を発見することが可能です。

さらに、データ分析は、単に数値や事実を示すだけではなく、それらをどのように解釈し、活用するかが重要となります。

データ分析はビジネスの現場で有効に利用することで、新たな可能性を生み出すための強力なツールとなり得ます。

形の見えないデータも、分析によって価値あるデータへと昇華し、新商品やサービスの開発、売上に寄与する店頭配置の変更など、ビジネスにポジティブな影響をもたらすことでしょう。

データ分析のデメリットとは

データ分析にはデメリットがあることも理解しておくと良いでしょう。この章では主なデメリットを解説します。

業務負荷が増える

データ分析に関与すると、業務量の増加は避けられません。

具体的には、データの収集から整理、検証といった作業による時間とリソースの消費です。

そこから引き出される結論や示唆が必ずしも成果に結びつく訳ではないのが現実です。

データ分析はビジネス視点から見ると重要な要素ですが、その一方で増える業務負担も十分理解し、組織全般の効率や生産性を阻害しないような均衡の取れた運用方法を見つけることが重要となります。

分析方法の属人化やコミュニケーションコスト増大

データ分析は業務遂行において不可欠な一方、その専門性から専門家の技術や経験に依存する属人化の問題があります。

具体的には、プログラミングやバックエンドなどの分析スキルが要求されるため、人材の採用や育成にコストが発生します。

また、その人によりデータリテラシーがバラつくため、専門家が分析結果を都度説明しなくてはならず、コミュニケーションコストの増大につながることも少なくありません。

データ分析手法とは

データ分析手法はさまざま存在します。分析の目的や状況に合わせて手法を選択する必要ことが重要です。

バスケット分析

「バスケット分析」は、さまざまなデータ分析技術の中でも注目されています。

これは、消費者が一緒に購入する商品を調査する手法で、特にリテールやECサイトなどで用いられます。

バスケット分析の主たる役割は、消費者が同時に購入する商品の組み合わせを特定することです。例えば、パンとベーコン、または牛乳とシリアルといった組み合わせが共に購入される可能性が高いといったパタ―ンを見つけるのです。

この分析結果は、クロスセリング戦略を強化するためにも活用され、１つの商品を購入した顧客に対し、他の商品を効果的に推奨する役割を果たします。

バスケット分析を行うには、高度なデータマイニングツールと専門的な技能が求められます。

単にどの商品が売れているかを示すだけでなく、どの商品が一緒に購入されやすいかを示してくれ、それゆえに商品の組み合わせや店頭ディスプレイの再考といった具体的な販売戦略に活かすことができます。

例えば、A商品とB商品が共に購入される傾向があると分かれば、店頭で一緒に陳列する、またはECサイト上でA商品をカートに入れたときにB商品を関連商品として表示するなど、購入を促進する戦略が可能となるのです。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、ビッグデータからアイテム同士の規則性やパターンを把握することに重きを置いています。

これは、一般に関連性分析とも通称され、データ間の関連性を追求することが主目的となります。

アソシエーション分析の魅力は、単純な関連性に留まらず、データ間の構造や規則性を引き出すことが可能な点にあります。これにより、売上拡大につながるクロスセルだけでなく、新規製品開発のアイデアやマーケティング戦略立案など、多様な領域での活用が可能となっています。

クロス集計

クロス集計という分析手法は、集めたデータをさまざまな属性やカテゴリーで区分けし、その関係性を表すためのものです。

「男女別」や「年代ごと」などがその属性に当たり、それらの間でどのような分布や傾向が見られるのかを可視化します。

商品の売上データを取るとすれば、「性別」を行、「商品種別」を列とし、その交差点に「売上数」を記すことで、一目で商品の売れ行き状況が把握できます。

クロス集計によるデータ分析は、エクセルやスプレッドシートなどを用いて手軽に行うことができます。どのような組み合わせで見るかによって、隠れた傾向や有益な情報が見つかることもあるため、データ分析の基本的な分析手法と言えるでしょう。

因子分析

因子分析という分析手法は、多変量データ解析において極めて有用です。

これはデータ群の中から共通の要素や根底にある性質を見つけ出すポイントをもたらすものです。

事象間の結びつきを割り出すため、因子分析ではまずデータ間の相関関係を明らかにします。

その後、この相関性に基づいてデータを簡略化し、新たな規定因子を導出します。

これら新たに作成された要素が、データの深層に存在しているポテンシャルな構造を示すものです。

大量データの適切な解釈を可能にするため、因子分析は市場調査や社会調査において大いに活用されます。

例えば、買い物の傾向を分析すれば、消費者の行動パターンを把握する手助けになります。

「積極性が高い消費者は衝動買いが多い」という結果が出れば、積極的で対立的なメールマガジンの配信や割引クーポンの提供といった戦略が有効であることが分かります。

したがって、因子分析は、データ分析における効果的な戦略を決定する上での必要不可欠なツールとなっています。

クラスター分析

クラスター分析は、類似性に基づくデータのグループ化という手法として知られています。

これは、相似性に重点を置き、大量のデータを特定の特徴に基づいてカテゴライズする方法を指します。

基本的なアイディアは、同じクラスター内の情報は最大限に似ていて、異なるクラスターの情報は可能な限り異なっていることを追求することです。

クラスター分析は大量のデータセットから有意義なパターンを見つけ出す強力な道具です。

一例として、マーケティングフィールドでは、消費者の行動傾向を把握し、それに応じたマーケティング戦略を立案するのに非常に有用です。

医療や健康関連のデータ分析では、患者の症状や治療結果をクラスター分析によりグループ化し、予防策や治療法の開発に寄与しています。

顧客の嗜好を理解するための手段としても有用で、個々の顧客に対する最適な対策が打てるため、マーケティングの精度を高めることができます。

決定木分析

「決定木分析」は数々のデータ分析手法の中でも一際注目すべきものです。

その理由は、分類や回帰などの複雑な問題解決手段を提供し、その過程を視覚的に表現する能力のおかげで、直感的に理解しやすいからです。

決定木分析は、一連の質問の回答から問題を解き明かす戦略をとります。

そしてその過程が木の枝分かれのように表現されることからその名が付けられています。二択の質問が進むことで多岐にわたる結果を引き出すことができます。

決定木分析は過学習という問題も伴います。

訓練データへの適合が過度となると、新たなデータに対する精度が低下することを示します。

そのため、適切な深さと複雑さを持つ決定木を設計することが、その成功にとって重要となります。

ABC分析

ABC分析とは、多種多様なアイテムや情報をA、B、Cの3群に分類する手法であり、一般的に在庫管理等に広く用いられています。

具体的には、例えば商品群を「A群、B群、C群」に振り分け、それぞれの群の影響力を評価します。

A群は全体の商品数に対し数量は少ないものの、利益貢献度は最も高い商品群を意味し、B群はその中間、C群は商品数の多いが利益貢献度が小さい商品群を表します。

その結果、どの商品を重視すべきかという戦略的な決断が可能となり、企業の経営リソースのより良い管理が図れます。

ABC分析の利点は間違いなく、商品やサービスの優先度を理解することができる点にあります。

つまり、分析結果に基づき、利益貢献度の高いAやBランクの商品やサービスに資源を集中投入することで効率的な利益拡大が図れるのです。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、数ある手法の中でも統計学を活用し、特に有力な方法の一つとされています。

ロジスティック回帰分析は特に、二択問題への確率推定に威力を発揮します。

たとえば、「ある特定のメールがスパムか否か」や「クレジットカードの使用が正規か不正か」といった、YESかNOかを予測する問題に有効なのです。

データの特徴を数値化し、それらを用いて確率を導き出すロジスティック回帰分析。その魅力は、一部の特徴だけに頼るのではなく、一元的な視点から全体の動向を掴むことができる柔軟性にあります。

データ解析の世界には様々な手法が存在しますが、ロジスティック回帰分析はその中でも知名度が高く、その特性や活用方法を熟知することはデータ解析のスキルを効果的に習得する足がかりとなるでしょう。

主成分分析

主成分分析は、一群のデータをより少数の要素（主成分）にまとめ上げるテクニックで、その利点はデータの理解が容易になることです。

具体的な例としては、顧客満足度調査の結果分析や商品の評価、人材配置などの事例において、主成分分析が使われています。

多くの要素を集約することで、より円滑に分析を進められる一方、分析する人の思考や見解が結果に大きく影響するので、その点については注意が必要です。

グレイモデル

今回取り上げる分析手法「グレイモデル」は、その名前が示す通り、明らかなデータ（白）と不確かなデータ（黒）の中間、つまり「グレイ」な状態のデータを扱うことから名付けられました。その特性として、データが少なかったり不完全でも、それを基に将来の推測やシステムの振る舞いを解析する能力が挙げられます。

具体的な適用例としては、数値のトレンドを追跡し、未来予測やパターン識別に使われます。情報が部分的または信頼性が確立できない状況での予測に効果的です。

データ分析においては、完全な情報を手に入れることは難しいですし、ほとんどの場合、予測を行う際には限られた情報しか利用できません。こ

のような難関を乗り越える道具として、リスクマネジメントなどの分野で頻繁に用いられているグレイモデルは、非常に有用なツールと言えるでしょう。

ただし、一般的には他の手法と組み合わせて使用され、単体で分析を行うことは少ないです。

データ分析の際に押さえるべきポイントとは

データ分析を実施する際には、具体的な目標を定めることが不可欠です。

さらに、仮説に基づいた適切な分析手法の選択、分析結果の評価、ツールの効果的な活用なども重要なポイントです。

これらを適切に考慮することで、より効果的なデータ活用が可能となります。

明確な目標設定

データ分析を有効に行うためには、「明確な目標設定」が絶対に必要です。

その理由は、分析の目的によってデータの選択や適切な分析方法が変わってくるからです。

具体的な目標が見つからない場合、まずは概ねの目標を立てることをお勧めします。

製品の売上増加や顧客満足度の向上、新製品の市場導入の可能性等、その目標により、するべきデータ分析も明らかになるでしょう。

仮説に応じたデータ分析手法を選択

データ分析をビジネスに活用する際、行うことは仮説の立案です。

具体的で明瞭な問いを設定し、その問題解決にむけて適切な答えを探求する手段を選択することが重要となります。

ただし、無数に存在する可能性の中から全ての仮説を徹底的に追求するのは現実的でないため、仮説には優先順位をつけることが求められます。

具体的な商品の売上低下の原因という問いの場合でも、その背後には販売チャネルの変化や消費者の需要の変動など、さまざまな要素が絡んでくることから、一つ一つの要素を仮説として立て、それに優先度を設けるべきです。

また、仮説の優先順位を決定する際には経験に基づく判断も有効ですが、その選択肢を可視化したり、初期のシンプルなデータ分析を試みたりすることも推奨します。例えば、商品の売上動向を見るための時系列分析や、消費者の属性に関するクロス集計・クラスタ分析といった手法が考えられます。

評価

具体的な評価方法としては、分析した結果を評価するための尺度を設定します。

たとえば、分類問題を扱った場合、尺度としては正確さや再現率、適合率等が挙げられます。また、回帰問題においては、平均絶対誤差や平均二乗誤差等を尺度として設定することで、分析結果の品質を数値化し、明確に評価することができるのです。

さらに、評価を行う上では、単にトレーニングデータだけを見るのではなく、学習に使用されていないテストデータを用いることが大切です。

得られたモデルが既知のデータだけでなく、未知のデータに対しても優れた性能を発揮するかどうか、評価することでモデルの全般的な適用性を確認します。

ツールの導入

データ分析に役立つ分析ツールについて見ていきましょう。

アクセス解析ツール

アクセス解析ツールは、訪れたユーザーの情報やその行動履歴を詳細に記録・解析し、そのデータをもとにどのようなユーザーがどのように自分たちのサービスを利用しているか把握することが可能です。

各ページの訪問経路や滞在時間、離脱率といった情報まで視覚的に提示してくれ、そこからサービス改良やマーケティングの策定ができます。

アクセス解析ツールは、Googleのサービス「Google Analytics」や、更に複雑なユーザー行動解析が行える「Ptengine」、「KARTE」などが挙げられます。

BI ツール

ビジネスインテリジェンス(BI)ツールは、企業内に散らばるデータを効率よく集約し、加工することで理解しやすく、扱いやすくするツールです。

BIツールを使用することで、細分化されたデータを一元化し、欲しい情報だけの抽出や、一目で理解可能な視覚化レポートの作成が可能となります。

これにより、適切な情報を素早く把握することができ、データベースのフル活用が実現します。

これらのBIツールにより作成したレポートは、社内の意思決定や戦略策定に有益な情報を提供でき、また経営層への報告材料としても利用することができます。

データ分析の効率性と精度が飛躍的に向上し、これが結果的に企業パフォーマンスの向上に寄与するでしょう。

Excel

長年にわたり、多くの企業が信頼を寄せ、データ集計ツールとして採用しているExcelは、その機能性と堅実性により利用され続けています。

Excelの特徴的な一面は、操作感のシンプルさと直感性にあります。

たとえば、統計データの扱いは非常に容易で、ほんの数回のクリック操作や、ドラッグやドロップを使って、データの視覚化が可能です。

統計関数も装備されており、平均や分散のような数値を即座に導き出すことができます。

高度な機能であるピボットテーブルやマクロを活用すれば、大量のデータから必要な情報を精確に抜き出し、より詳細な分析を実施することも可能です。これらの機能は、データ分析の強力なサポートとなります。

データ分析の流れとは

データ分析の流れを見ていきましょう。

目的を設定

データ分析における効果的な事業戦略の展開には、一連のフローの始点である「目的設定」の重要性を理解することが必要不可欠です。

具体的には、「新製品の市場投入に向けた消費者の需要の理解」や「現行商品の売り上げ向上策の構築」など、ビジネス状況に直結した目的を設定することが一般的です。

ただし、目的設定は容易ではなく、論理的思考力、市場潜在問題を見つけ出す視野が必要となります。さらに、設定した目的が現実的であるか、妥当性を検証するプロセスも必要とされます。

仮説の立案

データ分析に際しては、仮説の策定が非常に大切となります。仮説は、分析するデータや数字に裏打ちさせる根拠となり、この仮説なしには一貫した分析が行えません。

しかしながら、全ての仮説を完全に把握しようとすると作業量が極端に多くなり、非現実的となってしまいます。データを分析し、問題点を特定し、仮説の優先順位を決めていく作業が要求されます。それによって、より確実性のある施策を選択することが可能になります。

現行の状況で遭遇している問題や課題を洗い出すためには、Yes or No形式、複数選択形式などで回答可能な質問を設営し、問題解決に寄与する可能性のある仮説を見つけ出します。この段階が、データ分析の効果を最大化させるためには必要不可欠な部分となります。

データの収集・蓄積

この段階では、日々の業務の進行中に生成される情報から、ビジネスに有用なデータを見つけ出し、それをストレージに保存します。

データ収集では、どのデータが分析の設定した仮説に必要であるかを判断することです。

取り組むべきデータは、ビジネスパフォーマンス、顧客の情報、市場リサーチ結果など様々な領域にまたがります。

そして収集したデータを適切な形式とフレームワークで保存します。

これにより、データの一貫性と品質が確保され、必要なときに簡単にデータを取得できます。現代では、データベースやクラウドストレージなどのツールがデータの格納に一般的に使用されます。

データ分析

データを収集したら、それを分析します。

分析された情報は経営戦略の策定や意思決定に有益です。

この際も、自社の目的に適したデータ分析サービスを利用することで、人的リソースを最小限に抑えつつ、作業を効率的に進めることができます。

まとめ

データ分析はビジネスの成功に不可欠な手法で、問題の特定・未来の予測・意思決定の最適化等に有用です。しかしながら、専門的な知識やスキルの不足、データの信頼性問題等もデメリットとしてあります。適切にデータ分析を行うことで、価値を最大限に引き出せるでしょう。

よくある質問

データサイエンティストとデータ分析の違いは何ですか？

データアナリストの主な職務は、データ分析に焦点を当てています。

具体的には、既存のデータセットの調査や解析、得られた結果をビジネスに応用するためのレポートの作成、ビジネス戦略の提案などが含まれます。

対照的に、データサイエンティストの主要な職務は、機械学習におけるモデルの構築など、データサイエンス領域に焦点を当てています。

データー分析は何に使うのですか？

データ分析は、現在の状況の評価や将来の予測を可能にします。

データの収集により、これまで手動で行っていた自社の市場シェアの把握や、将来の市場動向や売上の推移をより高い精度で予測することができます。

データを収集し、関連性や因果関係を分析することで、より確実性の高い結果を得て、今後の施策に有効に活用することができます。

データ活用とデータ分析の違いは何ですか？

データ活用は、データを用いて業務の効率化や生産性の向上など、データをビジネスに有益に活かすことを目的に行われます。

一方、データ分析の主な目的は、情報の中から知見を得ることです。そのため、データ分析の結果から得られた知見をビジネスに実際に適用していくのがデータ活用と言えます。

データ分析をするときまず何をするべきですか？

データ分析を開始する際には、まず分析の目的を明確にすることが重要です。

初めにゴールを設定することで、データ分析の進むべき方向が定まり、はっきりとした戦略を素早く展開することが可能となります。

データ分析の過程で意思決定が難しい場合でも、目的を確認することで判断基準が明瞭になります。