記事更新日: 2020/03/24
データ分析にはさまざまな方法があり、より客観的かつ有効なビジネス戦略を立てていく上では必須とも言えます。
データ分析の有効性をより高めるための手順を理解し、ケースごとに有効な手法を用いることが大切です。本記事では、データ分析の方法や種類、活用法を基本からわかりやすく解説します。
このページの目次
データ分析とは、目的を持って収集・抽出したデータを解釈することで、課題解決に役立つ情報を見つけ出す手段です。
データ分析を行うことで、課題や問題としていることの概略をより早くつかむことができます。
統計的データから問題となるポイントを把握し、将来予測に役立てることができるのです。
複数の相関的情報を比較し類推することで、既設定の仮説が正しいか否かを検証することが可能です。
課題解決に効果的なデータ分析手法を選択するためには、仮説を設定して想定する結果を決めておく必要があります。
データ分析により、自らに必要な情報や知識を見つけることが可能です。
テキストマイニングの手法を用いて文書データから出現頻度の高い言葉を見つけたり、データの「外れ値」に着目してその原因を探ることで新課題の発見につなげたりできます。
データ分析の役割は、課題解決に有効な意思決定を速やかに行うために、状況を把握し必要な情報を得ることにあります。
そのためデータ分析の結果から意味のある結論を導き出すには、まず問題意識や仮説の設定を行うことが重要です。
データ分析を行う前にはまず、目的や問題を明確に定義し、起こり得る結果を想定することから始めます。
必要なデータを選ぶには、自分が何を知りたいのかをはっきりとさせておく必要があるのです。
仮説の設定を行ったら、必要なデータを収集し、抽出・整理します。
ここで集めたデータが正確でないと、せっかく分析を行ってもあまり価値のない結果しか導き出すことができないため、注意が必要です。
収集したデータに対して、最適な手法を選択して分析します。
分析結果を解釈することによって課題解決につながる行動計画を打ち出し、そのための仮説を改めて立てて新たに必要なデータを考え出すのです。
こうして仮説と分析を繰り返すことで、最適な行動を割り出していきます。
現代では、蓄積されていくビッグデータからデータマイニングをして分析し、活かすことが各企業におけるビジネス成功の鍵です。
ここでは、データ分析の種類や活用法について説明いたします。
＜分析手法の説明＞
異なる性質のものが混在する集団から同様の特徴を持つ集団（クラスター）を作って分類する手法です。
グループ分けだけでなくクラスター結合過程が分かる階層クラスター分析と、直感的な情報を得られ対象が少人数の場合に向いている非階層クラスター分析の2種類があります。
既存の顧客情報を年齢や性別、購買傾向などによって分け、それぞれのグループに適した商品やサービスのダイレクトメールを送ることで、成約率を高めることができます。
＜分析手法の説明＞
利用者の購買パターンを分析することで、一見すると関連性の低い事象に関連性を見出して仮説を立てることに役立ちます。
売れる商品の組み合わせや、売れる商品と売れない商品の見極めに活用することが可能です。
実店舗を運営している企業が、購買につながりやすいレイアウト設計や家格の最適化などに役立てることができます。
また、商品のセット売りや、より高額な商品の購買を利用者に進める際にも有効です。
＜分析手法の説明＞
あらゆるデータを「イエス」か「ノー」かの2択で集計し、特定の事象の発生確率の予測をします。
分析結果から、マーケティング効果が最大化するような特徴を分析することが可能です。
質問に対する答えが「はい」か「いいえ」で明確に出せる事象の予測に向いています。
ダイレクトメールへの返信率からキャンペーンに対する反応率を判断する、もしくは商品の普及率を判断するなどといったことが可能です。
＜分析手法の説明＞
アンケートへの解答に回答者の属性情報などを交えて集計する手法です。
クロス集計を用いることで、異なる属性の利用者群ごとの傾向や平均値を把握することができます。
アンケート結果からサービス・商品への満足度が高い層を把握したり、売上データから店舗や販売員ごとの商品販売傾向について把握したりと、活用範囲は広いと言えます。
アンケートや売上データから、販売戦略の立案をする際に効果を発揮する手法です。
＜分析手法の説明＞
一つの原因から次々と仮説を設定し、それぞれの結果に対して多数の予測を行う分析手法です。
原因から予測が多数の枝に分かれていっているように見えることから、決定木と呼ばれています。
自社のオリジナルサービス・商品を開発しており、今後販売計画を立てる際に向いている手法です。
たとえば、野球やゴルフなどといった特定のスポーツをしない集団に対して今後そのスポーツをする見込みが持てる層を割り出す際などに活用できます。
＜分析手法の説明＞
アソシエーション分析から派生した手法であり、分析対象を利用者の購入商品に限定することでクロスセルなどに役立てます。
利用者の買い物かご（バスケット）の中身を把握し分析することで、同時購入される可能性が高い商品を割り出すことが可能です。
近年非常に多くみられるECサイトにおける、特定の商品の購買者に更なる別のおすすめ商品をすすめる手法などに活用されています。
＜分析手法の説明＞
過去のデータをもとにする多分析手法です。
ビッグデータの中からハッキリとしているデータを白、不明なデータを黒、どちらともつかないデータを灰色で表現し、内容を予測します。
グレイモデルは、リスクマネジメントの分野で多く使われる手法です。
グレイモデルのみで分析が終了することは少なく、他の分析手法と組合わせて利用されることが多くあります。
＜分析手法の説明＞
複数データをクロス集計した結果に得られた曲線のグラフに対し、論理的根拠のある直線を引く分析手法です。
各データの相関関係を知り、予測に役立てることができます。
異なる二つの変数の相関関係を調べる際に用いるため、利用範囲は比較的広いと言えます。
例えば、電力の消費量と気温との相関関係を調べる際などには、線形回帰分析を用いることが効果的です。
データ分析を行うことで自社や自身の課題や問題を客観的に把握することが可能となります。
現状を把握することで、改善に向けた有効な仮説設定が更にできる様になるのです。
データ分析により、今後のビジネスを発展させるうえで有益な知識や情報、発見を得ることができます。
得た情報をさらに今後の計画・戦略立案に活かすことで、ビジネスにおける好循環を回していくことが可能となるのです。
ビジネスは仮説と検証の繰り返しであり、現在の行動計画の元となっている仮説を検証する手段として、データ分析は有用です。
そして分析から得られた結果をもとにすれば、さらなる有効な方針を打ち立てることができます。
自社の状況を把握し、今後の戦略を立てていくうえで、データ分析は非常に重要な手段であると言えます。
データ分析における手順の基本を押さえ、局面別・業種別に有効な分析手法を理解しておくことで、より実効性のある戦略を立てることにつながるでしょう。
画像出典元：Burst
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