【初心者向け】日常や仕事で使えるデータ分析手法10選

データ分析とは、収集したデータを整理・分類・評価し、意味のある情報を引き出す行為を指します。

データ分析は、ビジネスや研究などさまざまな分野において、意思決定する際の判断材料として役立てられます。データ分析は、過去のトレンドやパターンを理解し、将来の予測を行うために不可欠です。

データ分析はおもに下記の手順で進めます。

• 仮説を立てる
• データ分析の目的を明確にする
• データを整理して統合する
• データ分析を行う
• 結果からわかることを洗い出し、仮説と照合する

データ分析で大切なのは「どのような答えを得るためにデータ分析を行うのか」という目的を明確にすることです。明確にしなければ、立てた仮説の真偽やデータからわかる答えがあいまいになります。

データ分析手法は複数あり、目的により使い分けます。専門知識や技術を持った人が行う手法から、便利なツールを利用してだれでも簡単に分析できる手法までさまざまです。今回は、計算式やツールを用いることで、だれでも生活や職場で実践できるデータ分析手法を目的別に10種類紹介します。

マーケティングに使えるデータ分析手法

自社製品やサービスの売り上げ向上を目的とした、マーケティングで役立つデータ分析手法を4種類紹介します。マーケティングでデータ分析を活用すれば、自社製品を購入したりサービスを利用したりする顧客のニーズや特徴などが可視化しやすくなります。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、あらかじめ実施したアンケートなどの複数の設問に対する回答を組み合わせ、データを整理・分析する手法です。クロス集計分析を用いれば、性別や年齢層などの基本情報にもとづき、各回答者の反応の違いを明確にできます。

たとえば性別と商品の好みを掛け合わせた形式で集計するとしましょう。結果、男性と女性で商品の好みがどのように異なるかを視覚的に理解できます。

クロス分析手法は、集計結果をグラフや表として可視化し、データの傾向や相関関係を簡単に把握できるメリットがあります。

ほかにも異なる属性間の相関関係や、特定のグループの行動パターンも把握できるでしょう。

ABC分析

ABC分析とは、売上高・コスト・在庫などの指標をもとに、重要度に応じて対象をA・B・Cの3つのグループに分類する分析手法です。具体的には、各項目の累積比率を計算し、上位20%をAグループ・中位30%をBグループ・下位50%をCグループに振り分けます。

ABC分析はおもに効率的な管理や資源配分、在庫管理や販売管理の場面などで用いられます。

たとえばAグループはもっとも重要な項目、Cグループは重要度が低い項目を示すとしましょう。過去の販売数とコストをもとに、在庫の発注優先順位をAからCまで振り分けて、最適な発注タイミングを予測できます。

そのほか、もっとも利益に貢献している、またはもっともコストがかかっている製品やサービスも明確にできるでしょう。

クラスター分析

クラスター分析とは、複数のデータをグループ化するために用いる分析手法です。

具体的には、似た特性や特徴をもつデータ同士をまとめて、いくつかのクラスター（集団）に分類します。結果、大量のデータが視覚的に捉えやすくなり、パターンや関係性を解析できます。

クラスター分析には階層クラスター分析と非階層クラスター分析があり、前者はデータを階層的に分けていく方法、後者は事前にクラスター数を指定して分類する方法です。

実際に、マーケティング・顧客セグメンテーション・異常検知・画像処理など、さまざまな場面で利用されています。

セグメンテーション分析

セグメンテーション分析とは、市場や顧客を特定の属性やニーズにもとづいて細分化し、異なるグループを形成するデータ分析手法です。

セグメンテーション分析により、企業はターゲットとなる顧客層に対してより効果的なマーケティング戦略を策定できます。

たとえば、アパレル業界では年齢層やファッションの好みによって顧客を細分化すれば、それぞれのグループに対して異なるプロモーションや商品を提供する必要性が理解できます。また、新製品の発売時や広告キャンペーンを計画する際、各顧客層に効果的なアプローチ方法を模索しやすいでしょう。

さらに、セグメンテーション分析は新市場開拓や商品開発の基盤としても用いられ、他社よりも優位に立ちたい場合に役立ちます。

コンサルで使えるデータ分析手法

コンサルティング業務では、顧客の課題やお悩み解決に尽力する場面が多々あります。場合によっては、提案した解決策が有効である根拠を示す必要があるでしょう。根拠について、一目でわかる資料を作成するには、データ分析が必要不可欠です。コンサルティング業務に役立つデータ分析手法を紹介します。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、ビッグデータのデータマイニング手法のひとつで、とくに購買データやPOSデータを使用して、異なるアイテム間の関連性を明らかにするデータ分析手法です。

おもに「顧客が商品Aを購入した際に、商品Bも同時に購入する確率」を分析する際に用いられます。おむつとビールのたとえが有名で、おむつを購入する顧客はビールも同時に購入することが多いといわれています。

おむつとビールのような、顧客が特定の商品を購入した際、ほかにどのような商品が同時に購入されるかを分析することが可能です。

小売業やコンサルティングの分野でよく用いられ、購入の組み合わせやおすすめ商品の戦略を立てる際に、顧客の購買パターンを把握しやすくなるでしょう。

RFM分析

RFM分析とは、顧客の購買行動を分析する手法であり、下記の3つの指標を用いて分析します。

• Recency（直近購入日）
• Frequency（購入頻度）
• Monetary（購入金額）

上記3つの指標から顧客をグループ分けし、マーケティング施策を最適化する際に役立ちます。

RFM分析を利用する具体的な場面には、顧客のセグメンテーションやターゲティング、リピート購入促進や休眠顧客の再活性化などがあります。

RFM分析で顧客をグループ分けすることで、企業は各顧客のニーズに応じた戦略が立てられ、売り上げや自社ブランドのイメージ向上が図れるでしょう。

STP分析

STP分析とは、下記の3つの要素を用いたデータ分析手法です。

• Segmentation（セグメンテーション）
• Targeting（ターゲティング）
• Positioning（ポジショニング）

まずセグメンテーションで市場を細分化し、顧客のニーズや特性を明確にします。次に、ターゲティングにより、ターゲットとするセグメントを選定します。最後に、ポジショニングで選定したターゲットセグメントに対して、自社商品やサービスの特徴を明確にし、競合との差別化を図ります。

企業はどの市場セグメントに注力すべきか、どのように自社の製品やサービスを位置づけるべきかが明確になるでしょう。STP分析は顧客のニーズや特性に対する理解を深め、コンサルティングで効果的なマーケティング戦略を提案する際に役立ちます。

機械学習で可能なデータ分析手法

これまで紹介したデータ分析手法は、現在登場している便利なBIツールやデータ分析ツールによりだれでも実施できます。さらにAI機能が搭載されたツールなら、機械学習が可能なため、より膨大なデータ量を瞬時に分析したうえで、正確なデータ分析や予測が可能です。

機械学習が可能なツールで実践したいデータ分析手法を3つ紹介します。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、結果が二値（たとえば、成功/失敗、yes/no）である場合に使用されるデータ分析手法です。ロジスティック回帰分析は、複数の独立した値やデータがほかの値やデータに与える影響を評価し、特定の事象が発生する確率を予測するために用いられます。

ロジスティック回帰分析は、実際に医療（病気の発症リスクの予測）、マーケティング（顧客が製品を購入する可能性の予測）、社会科学（投票行動の分析）などの分野で応用されます。

たとえば、ある製品が購入される確率を予測する際に、過去の購買データと顧客の人口統計情報をもとにロジスティック回帰分析を利用します。

決定木

決定木とは、木構造を用いて情報を視覚的に表現するデータ分析手法で、下記の3つの部分から構成されています。

• ノード（節）：データの特定の属性を示す。
• エッジ（枝）：ノード間の関係を示し、質問の結果として分岐する。
• リーフ（葉）：最終的な決定または結果を示す。

決定木は、マーケティングにおける顧客の行動予測や医療分野での診断支援、金融リスク評価など、さまざまな場面で使用されます。とくに複雑な仕組みを扱う際に、わかりやすく分解したり視覚的に表現したりしたい場合に役立ちます。

ノードの数が多いほど複雑になり、人力での分析が困難です。機械学習なら瞬時に決定木を作成し、リーフを表示させるため、最終的な結果や予測が把握しやすくなるでしょう。

ナイーブベイズ

ナイーブベイズとは、ベイズの定理にもとづく確率的なデータ分析手法です。比較する値が互いに独立であると仮定し、与えられたデータがどのカテゴリに属するかを予測します。

ナイーブベイズを用いれば、特定のデータがどのカテゴリに属するかの確率を算出できます。そのため、データの傾向やパターンが把握しやすく、意思決定や予測に役立てられるでしょう。

ナイーブベイズの使用場面には、おもに電子メールのスパム判定、文書のトピック分類、感情分析などがあります。

大量のデータを迅速に処理し、分類結果を得る必要がある場面で利用されることが多く、ナイーブベイズのシンプルさと計算効率が重宝されています。

AI機能が搭載されたデータ分析ツールならば、だれでも直感的な操作で、データの収集から分析結果についての資料作成まで自動化できます。

しかし、AI機能と聞くと、ある程度の専門知識やスキルが必要なイメージがあるでしょう。現在登場している便利なツールを用いれば、とくに必要な知識を得なくとも、だれでも使いこなせます。

AI機能が搭載されたデータ分析ツールのTableau（タブロー）を例に、実際にできることを解説します。

直感操作でデータ分析から資料作成まで自動化できる

Tableauは、株式会社セールスフォース・ジャパンが提供するデータ分析ツールで、AI機能の活用により、データ分析の精度と効率性の向上が期待できます。具体的には、下記が可能です。

• ドラック＆ドロップのみで、希望するデータ分析を命令して自動化
• 職場で保管している異なるファイル形式を取り込み、レポートやデータ分析を自動で実施
• AI機能により、データからわかる結果や予想などの意思決定を自動で実施

Tableauに搭載されたAIは、自動化はもちろん、分析結果をわかりやすく提示し、予測の過程まで明確にします。そのため、データ分析の結果に対する信頼と業務効率の向上が図れるでしょう。

AI搭載のデータ分析ツールTableau（タブロー）の料金プラン

Tableauの料金プランを紹介します。学生であれば、無料で利用できるアカデミックプログラムがおすすめです。学生であることを証明すれば、ライセンスの更新も不要なまま無料でご利用いただけます。学生以外の方でご利用いただく際は、まず14日間の無料トライアルをご利用ください。

データ分析手法は、複数の手法を学べば学ぶほど生活や仕事に活かせるだけでなく、論理的な思考や感情に惑わされない判断ができるようになります。

はじめから学習してデータ分析の仕組みを知ることも大切ですが、AI搭載のデータ分析ツールを用いれば、データ分析を効率よく行い、意思決定や資料作成まで自動化できます。そのため、早期の導入をおすすめします。

はじめてのデータ分析ツールなら、海外・国内企業において導入実績が豊富なTableau（タブロー）をお試しください。