データ分析、と聞くとエンジニアやアナリストだけが必要な技術のように思えます。しかしビッグデータの活用が広まっている今、データ分析はマーケティングや営業、ビジネスにおける意思決定に欠かせないものとなっています。そもそもデータ分析とはどんな手法でどんなことがわかるのでしょうか？
仕事に役立つデータ分析についてまとめました。
データ分析とは？データ分析の基本
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。
データ分析から、課題や問題の早期発見、取り組んだ施策における仮説の検証、今まで経験則だけではわからなかった新たな発見をすることができます。
仕事に役立つデータ分析手法10選
クロス集計分析
クロス集計とは質問項目をかけ合わせて集計する方法で、回答結果をより細分化して（絞り込んで）把握することができるため、良く活用されている集計方法です。集計の基本となるアンケートの回答全体の実数や比率を出す単純集計だけではわからない事柄を質問事項とかけ合わせることによって属性別に分け、単純集計の詳細を出します。クロス集計分析は、集まったデータを属性別に分類し、相関関係を分析したり属性ごとの大まかなトレンドを把握したりするのに活用されています。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、ある事象の発生確率を複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する分析手法です。主に医療現場において病気の発生確率を把握するためや、ターゲット顧客の商品購入率の予測などに活用されています。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、顧客が商品を購入する際の購入パターンや売買履歴を分析することで、ある商品Aと商品Bの売れ行きについて、その関連性を抽出する分析手法です。商品Aが売れるときは、商品Bが一緒に売れるケースが多いなどのルールを見つけ出す、などマーケティングに多く活用されています。
クラスター分析
異なるものが混ざりあっている集団の中から、似たもの同士を集めて集団（クラスター）に分ける統計的な分析手法です。クラスター分析をすることで属性に合わせた施策をうつなどの戦略を立てることができます。
ABC分析
重点分析とも呼ばれる手法で、多くの指標の中から重視するポイントを決め、優先度を決めて管理していく分析手法です。ABC分析は特に売上分析の場で用いられることが多く、売上高、販売個数、売上利益などを重要度順に並べて、管理対象の優先度を選定する際に活用されます。
決定木分析
複数の『要因』と『結果』の関係性のなかから、影響の強い要因を階層別に把握する分析手法です。たとえば、顧客の購入履歴データから、自社製品やサービスを購入した顧客や購入見込みが高い顧客層の特徴分析や、製品の要素が顧客満足度やロイヤリティに与えている影響度を分析する際に活用します。
アトリビューション分析
直接成果につながった流入経路･広告だけではなく、成果に至るまでのすべての接触履歴を解析して、成果への貢献度を測る分析手法です。プロモーションの効率的な組み合わせ、予算の最適な配分、新たなターゲット開拓経路の発見につながり、今後のプロモーションを検討することができます。
デシル分析
購買履歴データをもとに全顧客の購入金額を高い順に10等分して、各ランク（デシル1～10）の購入比率や売上高構成比を算出する分析手法です。手軽に分析ができ、ランクごとのマーケティング施策を検討する際に有効的です。
回帰分析
複数の『要因』とそれによって変動する『結果』との関係性を解析する分析手法です。例えば、売上高と宣伝費の関係が分かっていれば目標とする売上高に対して宣伝費を決定する指標を打ち出すことができます。
因子分析
因子(潜在変数)を調べることで、因子と結果のつながりを分かりやすく可視化し、多変量データに潜む共通因子(潜在変数)を探り出すための手法として、消費者を理解するためによく使われる多変量解析手法です。複数のデータの中からいくつかの共通因子を見つければ、それぞれの相関図を作り出すことが可能となり、相関図をもとにマーケティングを展開することで効率的に売上向上に繋げることができます。
データ分析を成功させるコツ
明確なゴールを定める
データ分析を行うにはまず目的を決める必要があります。データ分析は意思決定を裏付けるものである必要があるので、「とりあえず」でデータ分析をしても、その結果が何に活用できるのかわからなくなり混乱を招くことにもなりかねません。分析することを目的とせず、分析したデータをどのように活用するかを目的とする必要があります。
データの因果関係を把握する
複数のデータを合わせて分析する際にはデータの因果関係を明確にしておく必要があります。因果関係から見出した構造が再現性のあるものかどうかを見極めることで、より精度の高いデータ分析ができます。
分析するデータはできるだけ質の良いデータを多く集める
データ分析にはまずデータが必要です。そのデータ量は多ければ多いほど信憑性が高まり、1カ月分のデータよりも2カ月分、半年分のデータがある方が説得力の高い分析結果を出すことができます。また、単に多いだけではなくそのデータが高品質な活用できるデータかどうかも大切です。もし自社で持ちうるデータが少ないようであれば、社外からデータを集める必要があるでしょう。
データ分析をビジネスで活かすには
目的に合わせたデータ収集をする
まずデータがないとデータ分析ははじまりません。データはできるだけ多く、と言いましたが目的に合わないデータが大量にあっても意味はありません。目的となるデータがどこから収集できるのかを見極めることがデータ分析を始める最初の一歩ともいえるでしょう。
時間をかけずにデータ分析をする
データ分析の手法は目的に応じて様々です。目的に沿った分析手法を選ぶことが大切ですが、似たような分析が多すぎて始めて取り組むには時間がかかってしまい本来の目的になかなか達成しないということもあるでしょう。データ分析はあくまで手段です。時間をかけずに結果を得たい場合はデータ分析のプロに相談してみるとよりスムーズに仕事を行うことができます。データ分析に不安がある際はぜひ相談してみましょう。
