データ分析とは何か？基本から手順まで分かりやすく解説！

ビッグデータの活用やデータ分析によるデータドリブン経営への移行の重要性がしきりに叫ばれています。中でもデータ分析は、新たなビジネスチャンスを創出する技術であると注目されていています。しかし、データ分析とは具体的にどのような意味があるのでしょう。また、データ分析の手順が分からない方も多いと思います。そこで本記事では、これからデータ分析を学びたい方、またはビジネス活用を検討している方向けにデータ分析の基本、手順、代表的手法を解説していきます。

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データ分析とは？分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介

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データ分析とは何か？

デジタル時代を迎え、ありとあらゆるものがデータ化された現代では、それらのデータの分析結果から「気づき」を得ることで、確かなビジネス戦略を立てることが重要な意味を持つようになりました。しかし、そもそもデータ分析とはどのような技術なのでしょうか？

データ分析の基本

データ分析とは、データをいくつかの要素ごとに区分けして、成分や構成の詳細をはっきりさせることです。データ分析の結果は、内容や視点が増えることで更に違った情報が返ってくるようになります。デジタル時代を迎え、ありとあらゆるものがデータ化された現代では、それらのデータの分析結果から「気づき」を得ることで、確かなビジネス戦略を立てることが重要な意味を持ちます。

データ分析の必要性

スマートフォンをはじめとするテクノロジーやインターネットの急速な発達により、現代の消費者の価値観は多様化を極めています。かつてのように、広告費に巨額の投資をすればどんなものでも売れる時代は過ぎ去り、顧客のニーズにあったマーケティングが求められています。データ分析は、顧客の行動データを処理することで、複雑な消費者ニーズを把握することができます。

データ活用との違い

データ分析と似ている言葉としてよく用いられるのが「データ活用」です。一見、違いが分かりにくいですが、実際には大きな相違点があります。データ活用は、企業が継続的にデータを活用することで、業務効率や生産性を向上することを指します。一方、データ分析は統計学などの知見を動員し、規則性や異常値、相関・因果関係など、データからさまざまな情報を得ることを指しています。

データ分析のメリット

データ分析は企業のDX化やデータドリブン経営への移行に大きく役立ちますが、具体的にどんなことが可能になるのでしょうか。データ分析のメリットを解説します。

将来の結果・成果を予測できる

データ分析は現状の分析や将来の予測を可能にします。データを収集すれば、これまで人力で行っていた自社の市場でのシェア率の把握や、今後の市場の動向や売上推移の予測を、より高精度に行えます。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られ、今後の施策に活かすことが可能です。

問題点を摘出できる

データ分析の活用により、これまで社内に分散していたさまざまな種類の情報を集約することで、見落としていた気付きを得ることが期待されます。それにより、売上高の改善や業務の効率化につながるかもしれません。これまでのように、勘や経験則を頼りに組み立てていた仮説や推測ではなく、蓄積してきたデータから導き出した確度の高い情報は、組織にとって貴重なものとなるでしょう。

マーケティングの成果を高められる

データ分析を活用し顧客のニーズを正確に把握できれば、必然的にマーケティングの成果は高まります。顧客一人ひとりにパーソナライズされたマーケティングは、消費者の価値観やニーズが多様化している現代においては非常に重要です。例えば、顧客の行動を分析すれば、その人がどんなライフスタイルを望んでいて、どんな商品に関心があるのかがわかれば、どのようにアプローチするべきかも自然と見えてきます。

データ分析の主な流れ

データ分析の精度を上げるためには、要点を抑えた上で順序よく手順を踏んでいくことが重要です。ここからは、データ分析の一般的な手順を解説していきます。

目的を設定する

データ分析の精度を上げるためには、要点を抑えた上で順序よく手順を踏んでいくことが重要です。データ分析をするにあたり、注意しておきたいポイントの紹介とともに、一般的な手順について解説していきます。

仮説を立案する

データ分析において必要になるのが、仮説の構築です。仮説は、データ分析や数字で検証するための拠り所となります。ただし、全ての仮説を洗い出そうとすると膨大な作業量になるため、現実的ではありません。データ分析をして課題を抽出していくことにより複数の仮説の中から優先順位をつけていき、より確度の高い打ち手を絞り込むことができます。
現状抱えている課題や問題をYes or No式、複数式などを用いて解答を出せる質問を設定していき、問題解決に貢献しそうな仮説を抽出していくことが重要です。

データを収集する

仮説が立案できたら、あとはそれを検証するために必要と思われるデータを収集しましょう。ここで分析に役立つ良質なデータを十分に所得できれば、より良い分析結果を得られます。また、収集したデータからビジネスに有用な情報を発掘する「マイニング」も欠かさずに行います。仮説を検証するためにどんな数値データが必要なのか、どのような分析方法を行えばよいのかを整理していき、どのデータを使って分析を行うのか、何を分析していく必要があるのかを検討した上で、データ収集を行います。

データを分析する

データが収集できたら、分析にかけます。分析された情報は経営戦略の立案や意思決定に役立ちます。この場合も、自社の目的に合わせたデータ分析サービスを導入しておけば、あまり人的リソースを必要とせず、効率的に作業が進められるため、積極的にツールを活用しましょう。

データ分析を行うための方法

データ分析を導入しようと考えた場合、最も手軽なツールとしてExcelを思い浮かべるのではないでしょうか？実際にExcelをデータ分析に活用している企業も多い中、近年はデータ分析や解析に特化したツールのシェアも飛躍的に伸びています。以下では、データ分析を行う方法を紹介します。

Exce

データ集計のためのツールとして多くの企業に導入されているExcelは、短期間、少量、形式が同じデータの可視化を得意とします。導入コストも非常に安く、操作方法もすぐにインターネットで調べられる手軽さが大きな特徴です。一方で、長期間・大量データの分析には不向きです。異なる形式のデータの場合は集計作業にかかる工数も増え、そのデータ量や種類が多いと、処理に時間がかかり、最終的にはデータの保存もままならないままクラッシュしてしまうこともあります。

ITツール

ITツールを使えば、長期間、大量データ集計、形式が異なるデータもスムーズに分析できます。Excelでは大きな労力がかかっていた異なる形式のデータの統合も、ツールによっては少ない工数で連結できるものもあり、より高度なデータ分析を実現します。クラウド式でサービスを提供しているものも多いため、テレワークの時代にも対応したオペレーションが実現できる点も魅力です。Excelよりも本格的なデータ分析の土台を作りたい場合は、ツールを導入するのも1つの方法です。

機械学習

AI（人工知能）の一分野である機械学習は、簡潔に言えばデータを反復的に学ばさせることで特徴やパターンを見つけ出す手法です。

これをデータ分析に活用することで、人手を割いていたさまざまな業務をコンピューターに任せた上で、経常利益を最大化できます。業務効率化により、よりクリエイティブな仕事に人間のエネルギーを再分配できるようになり、購買行動の予測や画像認識、正確なレコメンド機能など、幅広いシーンで活用できます。　　　

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データ分析を利用した需要予測や購買予測機能のほか、発注や在庫生産管理の最適化機能も搭載しています。セットアップされたアルゴリズムを組み合わせることで、業界最低水準のコンパクトな費用で利用することができるので、費用面も安心です。データ分析の活用を検討されている方、コストを抑えて分析を行いたいと考えている方は、ぜひ一度ご相談ください。

まとめ

分析データを適切に活用することで、需要予測、新事業におけるアイデアを生み出すなど、ビジネスに有用な情報を獲得することができるようになります。データ分析は専門のツールを利用しなくても、エクセルで対処することができます。ただし、エクセルによるデータ分析にはデータ分析に関する知識が必要となります。専門的なスキル、知識を持つ社員の確保が難しい企業であれば、AIツールを利用すると便利です。UMWELTであれば、企業ごとの蓄積データ、形式に合わせて対応することも可能です。データ分析をビジネスに利活用したいと考えている方は、ぜひUMWELTをご検討ください。

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