データ分析の入門ガイド！基本的な流れや活用事例を分かりやすく解説

AIをはじめとする技術の進歩により、データ分析の精度が向上しています。特に、企業活動ではビッグデータの活用手段として機械学習などが注目されています。本記事では、データ分析の入門ガイドとして、基本的な流れや活用事例を分かりやすく解説します。

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データ分析とは

データ分析とは、データから傾向や要素を抽出し、定量的な性質を明らかにすることです。
Excelの関数で羅列された数値を計算し、それをもとに分析を行うこともデータ分析の一つですが、昨今のデータ分析は機械学習やその学習手法を指すことが多いです。機械学習の汎用化が進んだことにより、データ分析は応用範囲が広がっています。企業活動では、マーケティング分析や罫線戦略立案、財務管理、販売予測など幅広く活用されています。また、人による経験や勘で意思決定や業務に取り組むより、見落としが少なく正確性が高い判断が可能になるとして注目を集めています。

データ分析の基本的な考え方

データ分析は数値を闇雲に計算することではありません。また、特定の手法にこだわりすぎも禁物です。ここではデータ分析の基本的な考え方を解説します。

分析とは「分けて比較する」こと

そもそも、分析するとは何でしょうか。それは、「分けて比べる」ことです。数値の羅列を網羅的に観察するだけでは何も分かりません。分けて、比較することで何かしらの示唆を見出すことがデータ分析です。データを集計することにとどまらず、比較して検討する必要があります。

手法にこだわりすぎないようにする

Excelでは関数、機械学習ではアルゴリズムといったように、データ分析には数多くの手法があります。しかし、これらはあくまで手段です。どのようなデータを集めるか、データをどのように加工するか、データの要素をどのように抽出するか、といったことがデータ分析で一番重要となります。

やみくもに分析しても効果は薄い

データ分析に取り組む前に、仮説を立てて分析の目的を明確化させることが重要です。例えば、店舗全体としての売上が減少しているケースで、データ分析をもとに原因を追求するとします。そこで、ニーズが減少している商品があるのではないかという仮説を立て、各商品の販売数の推移に着目することにしました。すると、これまで人気だった商品の売れ行きが減少していることがわかりました。

次に、その商品が売れにくくなった原因も仮説を立てて探ることで原因を追求できます。また、仮説が外れた場合も、新たな仮説を立てる際のヒントになります。データ分析の効果を最大限発揮するためにも、分析前に仮説を立てて取り組みましょう。

データ分析に必要な6つのステップ

データ分析の考え方の基本をお伝えしました。しかし、実際にデータ分析に取り組む際に何から始めれば良いかわからないという方も多いかもしれません。ここでは、データ分析に必要な6つのプロセスをご紹介します。

1.目的の明確化

データ分析で一番初めに取り組むべきことは、分析の目的を明確化することです。初めにゴールを決めることでデータ分析の方向性が定まり、明確で素早い戦略を打ち出すことができます。データ分析を実行する過程において、意思決定に迷いが生じるような場面でも、目的に立ち返ることで判断軸が明確になります。

2.計画立案

次に分析の計画を立案します。計画を立てることで、目的達成までに必要となる時間やコスト、技術的問題が把握できます。具体的には、データ分析の手法は何か、どのようなデータが必要か、データをどうやって集めるか、リソースは確保できるか、といったことを見積ります。

3.データ収集

計画の立案後、データ分析に先立ちデータ収集を行います。闇雲なデータ収集は無駄になってしまうことが多いため、計画通りに実行しましょう。また、データの単位や基準などを明確にするルールを設けることで、これ以降の業務がスムーズに進行します。

4.データ加工

収集したデータを加工する前処理の工程に入ります。データ収集段階で混じった不純物やデータの形式、単位を揃えます。例えば、文字列のデータでは、漢字表記とひらがな表記であることにより異なるデータであると認識されることがあるため、同義のものは表記を統一します。

5.分析実行

データの前処理が終わったら、分析の実行を開始します。分析には分析ツールを利用することが一般的です。データを分析ツールに入れて、分析手法を設定することで、分析結果が出力されます。分析の計算はツールが自動で行うため手間はかかりません。しかし、分析手法を選択するときや計算結果を正確に解釈する上で数学や統計、AIについての知識があると良いでしょう。

6.解答作成

データ分析は分析結果から何かしらの示唆を見つけることが目的であることをお伝えしました。分析結果が出力された後は、データから得られたことをレポートなどの形式でまとめましょう。分析ツールがレポートを自動作成する機能を備えている場合もあります。

分析を行うために必要なもの

データ分析の大まかなプロセスについて解説しました。ここでは分析実行の際に必要となるものをご紹介します。

1.データ

分析ツールに入力するデータはもちろん必要です。大切なのは分析の目的に則したデータを収集することです。例えば、売上減少が起きた要因を分析する際に、商品別の販売数や店舗やホームページの来客数のデータを収集する、といった具合です。

2.分析手法

分析手法はツールに付随されていることや、プログラミング言語のライブラリなどで活用できるケースが多いです。そのため、重要になるのは目的に適した分析手法を選択することになります。また、機械学習が注目されていますが、分析目的によってはExcelでの分析で十分なこともあります。無駄なコストを発生させないためにも分析手法についての理解が必要です。

3.ツール

分析ツールは多種多様です。Excelのような表計算ソフトや、プログラミングを活用するもの、あるいはノーコードで全ての作業が完結するものもあります。用途や目的に適さないツールがあるのはもちろんですが、ツールによって業務コストに差があるため、分析レベルに最適なツールを選択することが重要です。

データ分析に用いる言語はPythonが主流

機械学習によるデータ分析では、プログラミング言語であるPythonやR言語を用いることが多いです。ここではより使用頻度の多いPythonに着目し、特徴と学習する際に役立つ資格について解説します。

Pythonの特徴

Pythonのプログラミング言語としての特徴は、記述がシンプルで判読しやすいことです。また、同じ処理をする場合基本的に誰が書いても同じようなコードになるため、メンテナンス性にも優れているといえます。そして、昨今Pythonが注目されるもう一つの特徴は、機械学習に関するライブラリを網羅的に利用できることにあります。機械学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった学習手法がありますが、Pythonは外部ライブラリなども活用することで網羅的な利用が可能となっています。

データ分析で役立つPythonの資格

Pythonの現行のバージョンであるPython3の活用スキルを評価する「Python3エンジニア認定データ分析試験」はデータ分析の学習にも役立ちます。機械学習を用いたデータ分析では、統計の知識やプログラミングを用いて問題背景を理解する能力が必要となります。それに伴い、Python3エンジニア認定データ分析試験では、Pythonでライブラリを用いたデータ分析の基礎や方法が問われます。

データ分析の勉強方法

資格を取得するプロセスでデータ分析について理解することも一つの手です。他にも、機械学習やExcelなどの入門書で学ぶ方法もあれば、セミナーや講座に参加し、集中的に学ぶのも一つの手です。ある程度の基礎学習が終わったら、データの一部を用いて実際にデータ分析に取り組みましょう。学習と分析を並行して進めると効率がよいです。特に、プログラミングは基礎文法を理解したら、ライブラリを用いて実際に動作させつつコード修正を行うことでより理解が深まります。

手軽に高精度なデータ分析を行いたいなら「UMWELT」がおすすめ

より効率的にデータ分析をしたい場合には、TRYETINGのノーコードAIクラウド「UMWELT」がおすすめです。UMWELTはコードを書くことなく、ドラッグ＆ドロップの操作のみでAIによるデータ分析が可能です。データ分析の結果から、需要予測や在庫生産管理などの業務の最適化・自動化を図ることも可能です。

まとめ

本記事では、データ分析の基本的な考え方や、データ分析のプロセスについて解説しました。UMWELTを活用することで、学習コストを最小限に抑えたデータ分析が可能となります。資料ダウンロードによる事前の情報収集や無料相談が可能ですので、データ分析ツールの導入を模索している方はぜひ一度ご検討ください。

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