データ分析のコツは？正しい手順や活用できる分析手法まとめ

AIや機械学習がもはや日常的に聞かれるようになった現代のビジネスでは、データ分析はその重要性を日増しに高めています。しかしデータ分析は「複雑で難解そう」「専門的な知識がないと歯が立たない」といった先入観で見られることが多く、敬遠されがちです。
データ分析は、コツさえ分かれば専門的な知識を持たない人でも運用できるようになります。この記事ではデータ分析のコツについて解説します。データ分析に関心を持っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

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データ分析が上手くできない原因は？

まずデータ分析のコツを紹介する前に「なぜ自社のデータ分析がうまくいかないのか」を理解しましょう。初めにこの点を理解することは、これからデータ分析に乗り出そうとしている方が戦略を考える上で大切なポイントになるため、順番に解説します

データの活用方法がわからない

まず一つ目は、データの活用方法がわかっていないことが挙げられます。これはつまり、データ分析で得た結果が何を意味しているのかが理解できない場合に起こります。分析はただ実行すればいいわけではなく、そこには必ず人間がデータ解析結果を読解する過程が必要です。また闇雲にデータ分析を行うだけでは活用方法を見失ってしまうため、常に分析の目的や意義を意識しましょう。

使えるデータがない

データ分析を始めたばかりの企業で散見される問題は、分析に使えるデータがないことです。この問題は根深く、実際には「データが文字通り存在しないケース」と「データの収集方法が適切ではないケース」があります。

前者であれば、まずはデータ分析の目的に沿うような適切なデータの収集から始めましょう。後者の場合はデータ自体ではなく、処理自体に問題があると認識しましょう。これも繰り返しにはなりますが、データ分析は目的があって初めて最大限の効果を発揮します
。データの収集方法が目的に合っているか、必ず検討しましょう。

人材不足

データ分析は専門的な知識こそ必須ではないものの、他の業務の片手間で行えるほど簡単ではありません。データ分析を導入する場合は必ず担当者や専門の人材を配置したり、追加業務として割り振る際にも十分な時間を確保できるように配慮したりしましょう。

分析ツールやプログラムは人間の命令を愚直に実行するものなので、人間が適切な命令を下せる環境づくりから始めましょう。

データ分析を行うための正しい手順

データ分析が失敗するパターンの一つに挙げられるものが、「とりあえず手持ちのデータを分析にかけて、用途はそれから考える」ものです。これはデータ分析の手順としては全く反対で、繰り返しにはなりますがデータ分析においてはまず目的を設定しないことにはドツボにハマってしまいがちです。以下ではデータ分析を行うための手順を解説します。

1.データ分析の目的を定める

データ分析の目的を定めるためには、具体的にどうすればいいのでしょうか。初めから「今季の売り上げを前年比で120％あげる」など、数値目標があれば効果検証も明確にできます。

しかし、必ずしもそこまで明確である必要はなく単に「売上拡大」でも問題はありません。大切なのはデータ分析の目的が「売上への貢献」だという指向を定めることです。これがなければ、分析されたデータを製造コストの削減に役立てるのか、バックオフィスの環境整備に使うのかが不明瞭になり、結果的に単なる徒労となってしまいます。

2.仮説の洗い出しをする

目的を達成するための仮説を立てることは問題の解決策を探る上で欠かせないプロセスです。今日私たちの生活を支える全ての科学的事実はそれを研究する人間が仮説を持ちそれを検証することで、初めて発見できたものです。

ビジネスの世界では「このコストがこんなに嵩んでいる原因はここにあるはずだ」「この事業はもっとこうすれば伸びるはずだ」といった仮説が立てられます。データ分析をする際には、事前に目的に対して必要な仮説を洗い出すことで、吐き出されたデータや数値を検証するための拠り所になります。

3.分析方法を精査する

次に目的に応じて分析方法を精査します。仮説を検証するためにはどこで収集されたどんなデータが必要で、どんな方法でそれを分析すれば適切なデータが得られるのかを精査しましょう。手段は目的によって何が適切かが変わるため、一概にどれが正しいとは言えません。ここでは必要なデータを選び出すと同時に不必要なデータを排除することも意識しましょう。それによって後々かかる手間やコストが削減できます。

4.必要なデータを収集する

先の手順で精査した分析方法に則り、分析に用いるためのデータを収集します。必要なデータやそれを収集する方法は非常にさまざまあるため、このステップではある程度の労力がかかりますが、目的と手法がはっきりしていれば効率的に進めることができます。

5.集めたデータで分析をする

ここまでくれば、最後は収集したデータを分析にかけるだけです。このステップでは多少分析を担当するスタッフの経験が結果の質を左右しますが、データ分析は勘所を抑えられると誰でも一定の成果が出せるため、あまり心配は必要ありません。また、ここまでのステップがある程度高品質なものであれば、結果は自ずと良いものになるとも言えます。

データ分析に使える主な手法

データ分析にあまり馴染みのない方は、一概に分析するといっても果たしてどんな方法で行えばいいのか、あまりイメージがつきにくいと思います。実際データ分析にはさまざまな方法があり、適切な手段は目的によって変化します。とはいえ、分析方法を一から自身で考えることは単なる非効率に陥ることも多いため、以下ではデータ分析に使える主な手法をいくつか紹介します。

因子分析

因子分析では、ある変数に影響を与える共通因子を明らかにできます。因子とはその名の通り、ある結果を起こす原因となる要素で、共通因子とは複数の変数に共通して存在する因子を指します。

具体例をあげると「秋らしいもの」の因子として「紅葉」や「落ち葉」などが挙げられますが、この二つは「暖かい色彩」という共有因子まとめることができます。データ分析においてこの手法はブランドやカテゴリーのイメージを把握するために利用されることが多く、アンケートから得られたデータの分析に向いています。

主成分分析

主成分分析は、複数の変数をまとめあげて新しい少数の重要な変数に変換する手法です。これは因子分析と同様に集積されたデータを目的に合わせて要約する場合に役立ちます。この二つは互いによく似ていますが、因数分析は共通因子の存在を仮定して絞り込むことに対し、主成分分析ではデータを元に全体像を把握する新しい主成分（カテゴリー）を作る手法であるため、包含関係の向きが反対になっています。

これにより、主成分分析は「アンケート調査から俯瞰的なマップを作成し、自社の相対的な立ち位置を把握する」ことや「正常な状態の主成分を抽出することで、異常検知の基準を形成する」ことに役立ちます。

クラスター分析

クラスター分析はマーケティングでも用いられる手法なので、馴染みのある方も多いでしょう。この方法では、データの集合をクラスターと呼ばれる「共通・類似した属性を持つグループ」に分類します。この方法はセグメンテーション（顧客分類）や製品分類に活用されることが多く、身近な例では顧客の購買情報や年齢層を元におすすめする商品やDMの内容を変えることなどに反映されています。

ABC分析

ABC分析は重点分析とも呼ばれ、数値を元に商品やモノを重要度にしたがってランク付けする方法です。よく使われる場面には在庫管理があり、どの商品が売れ筋かや、利益率が高いかをランク分けすることでより効果の高い商品を可視化することで在庫をコントロールします。この方法は「少数の商品が売上の大部分を占める」パレートの法則に従っています。

バスケット分析

バスケット分析は「何と何が一緒に購入されやすいのか」を分析する手法です。これは併売分析とも呼ばれ、Amazonなどの通販サイトでよく見る「この商品を買った人はこんな商品も買っています」とリコメンドを機械が自動で選択する根拠にもなっています。また、この方法は世界的に有名な「おむつとビール」の逸話はこのバスケット分析を用いて検証されています。

データ分析を上手く行うコツは？

データ分析の方法を選択できればあとはそれをうまく実施するだけです。もちろん、はじめから望んだ解決策につながるよううまく分析することは難しいため、より良い結果を出すために自分なりの工夫や周囲の協力が欠かせません。ここでは最後に、データ分析をうまく行うコツを紹介します。

正しい数値のデータを用いる

一つ目のコツは正しい数値データを用いることです。分析の土台となる数値が間違っていては、求める結果が得られないのは当然の帰結です。また、間違った数値にも基づいた結果は当然、先に立てた仮説とも整合性が取れないため、分析の結果だけではなく前提すらも崩れてしまいかねません。より効果的なデータ分析のためには多少の手間を惜しまず、事前に使用する数値が正しいかどうかを慎重に検討しましょう。正しい数値を適切なプロセスで分析すれば、必ずや期待した結果が得られるはずです。

収集データを共有する

チーム内での収集データの共有は分析の効率化に役立ちます。社内でデータを共有したり、分析結果から読み取れる内容を複数人で議論することで理解が深まり、活用の幅が広がります。同時に、複数人の視点が入ることでどの数値が説得力を持つのかを理解する一助にもなります。その一連のプロセスはデータ分析の経験値として自身に蓄積され、社内での貢献度も高まるため、収集したデータは積極的に共有してみましょう。

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まとめ

データ分析はただ過去に蓄積された数値を集計するだけの手法ではありません。因果関係や展望、パターンなどあらゆる要素をつなぐ関係性を調べることができるものです。適切なデータ分析の効果は業績などに現れますし、自社の新しい可能性を開拓してくることでしょう。それだけにデータ分析は慎重に行うべき作業で、必要に応じてツールの導入も検討するべきでしょう。まずはコツを身につけながら、データ分析を日々の業務に導入していきましょう。

参照文献

Rによるやさしい統計学｜山田剛史・杉澤武俊・村井潤一郎、オーム社（2008）

クラスター分析の概要｜吉原 一紘・徳高 平蔵（2014）
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsa/21/1/21_10/_pdf/-char/ja

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