デジタル化が進む現代において、大量のデータからビジネスのヒントや改善点を見つけるために、データ分析の重要性が高まっています。しかし、「データ分析」という言葉は広く知られている一方で、「難しそう」「専門的な知識が必要なのでは？」といったイメージを持たれている方も少なくないかもしれません。
この記事では、データ分析に興味がある方や、実際のビジネスでデータ分析を活用したいと考えている方に向けて、「データ分析とは何か」という基本的な疑問から、実際のビジネスシーンで役立つデータ分析の手法、データ分析を行うメリット・デメリットまで、具体例を交えながら分かりやすく解説していきます。
1. データ分析とは？
データ分析とは、大量のデータを収集・整理し、その中から有益な情報や知見を見つけ出すプロセスです。
例えば、あるECサイトが顧客の購買データを分析することで、「特定の商品の購入者は、別の商品も一緒に購入する傾向がある」という知見を得たとします。この知見を基に、ECサイトは顧客におすすめの商品を表示したり、セット販売をしたりすることで、売上向上に繋げることができます。
ECサイトだけでなく、自社HPへの流入や回遊、問い合わせの履歴、店舗のPOSデータ、勤怠の打刻データなど、身近にあるデータもデータ分析の対象となります。データ分析の結果をもとに、売上増につながる施策の立案、実行、効果検証、業務の効率化などが図られます。
このように、データ分析は、ビジネスにおける意思決定をサポートし、課題解決や新たな価値創造に貢献する重要な役割を果たします。
1-1. データ分析の目的
データ分析の目的は、単にデータを分析することではありません。データ分析の結果から、課題解決のヒントや意思決定を行うための根拠を得ることが目的です。
よくある失敗例として、データ分析を行うこと自体が目的となってしまい、分析結果がその後に活かされないケースがあります。これは、目的と手段を混同してしまっているために起こります。
データ分析を行うことで、
- 現状を正確に把握し、問題点や改善点を見つけ出す
- 過去のデータから将来の動向を予測し、リスク回避や新たな機会の発見に繋げる
- データに基づいた客観的な情報で意思決定をサポートする
など、ビジネスにおける課題解決のためのヒントを得ることが、データ分析を行う意味です。課題を解決する（目的）ための手段としてデータ分析を行い、課題解決するための施策や提案を行うことこそが、データ分析のあるべき姿です。
1-2. データ分析が求められる背景
スマートフォンが普及した現代社会は、情報爆発の時代と言われています。企業は、顧客データ、販売データ、Webアクセスデータなど、日々大量のデータを生成・蓄積しています。
これらのデータは、データ分析を行わないとただのデータでしかありません。データ分析を行い、データに意味を持たせることで初めて、ビジネスに役立てることができます。適切なデータ分析により、数値にもとづく合理的な意思決定が可能となるほか、今まで気づけなかった課題やチャンスを見出すことができます。
また、日々大量に生成・蓄積されるデータをビッグデータと呼び、これを活用することで売上を伸ばす企業が多くなっています。AmazonなどのECサイト上で「おすすめ商品」が個人毎に表示されるレコメンド機能も、ビッグデータをデータ分析した結果が使われています。
1-3. データに意味を持たせる
先に述べた通り、データ分析を行わないとデータはただの数値や文字の羅列であり、意味を持ちません。データ分析を行うことで初めて、データに意味を持たせることができます。また、人間が理解しやすいように整理をする必要もあります。
データに意味を持たせるには、
- データをグループ分けする
データをグループ化したり、時系列でまとめたりすることで、時間軸や商品カテゴリ毎に意味を持たせることができます。 - グラフや表を用いて可視化する
数字や文字の羅列では直感的にわかりにくいので、誰が見てもわかりやすいように、グラフや表を用いて可視化します。 - 売上などを対比させる
度比や前月比、地域別などで対比を行うことで、増減率や相関率などからその要因を見つけることができます。
などがあげられます。あくまでも一例ですが、重要なのはデータに意味を持たせることで初めて、ビジネスシーンで活用できるということです。データ分析では、意味を持ったデータを、課題解決するための施策や提案に繋げることが求められています。
2. データ分析を行うメリット
多くの企業がデータ分析に前向きなのは、データ分析から得られる多大なメリットがあるからです。主なメリットとしては、客観的な根拠が得られること、それに基づく意思決定、予測などが挙げられます。
2-1. 根拠に基づき課題を発見できる
データ分析によって、勘や経験に頼るのではなく、データという客観的な根拠に基づいて、ビジネスにおける課題を発見することができます。
例えば、売上が伸び悩んでいる原因を分析する場合、顧客の購買データやWebサイトのアクセスデータなどを分析することで、「特定の商品の売上が落ちている」「特定のページからの離脱率が高い」といった具体的な課題が見えてきます。
2-2. 迅速な意思決定ができる
データ分析によって、必要な情報を迅速に把握できるため、迅速な意思決定が可能になります。
例えば、市場の変化に迅速に対応する必要がある場合、リアルタイムでデータを分析することで、状況を正確に把握し、適切な対策を講じることができます。
2-3. 客観的視点で仮説を立て予測することができる
データ分析は、過去のデータに基づいて将来の予測を立てることを可能にします。これにより、主観的な意見に左右されず、客観的な視点でビジネス戦略を立てることができます。
例えば、過去の売上データや市場動向のデータを分析することで、将来の売上を予測し、生産計画や在庫管理に役立てることができます。
3. データ分析のデメリット
データ分析は多くのメリットをもたらす一方で、いくつかのデメリットも存在することも理解が必要です。主なデメリットは、業務負担の増加、属人化、環境構築コストの増加などです。
3-1. 業務負荷が増える
データ分析を行うためには、データの収集、整理、分析、そして分析結果の解釈といった一連のプロセスが必要です。これらのプロセスには、時間と労力がかかるため、担当者の業務負荷が増える可能性があります。
3-2. 分析方法の属人化やコミュニケーションコスト増大
データ分析の結果は、分析を行う担当者のスキルや経験によって解釈が異なる場合があります。そのため、分析方法が属人化すると、結果の信頼性が低下したり、担当者間のコミュニケーションコストが増大したりする可能性があります。
3-3. 分析に必要な環境構築にコストがかかる
データ分析を行うためには、専門的なソフトウェアやハードウェア、そしてデータを扱うためのインフラが必要です。これらの環境を構築するためには、初期費用や運用コストがかかる場合があります。
4. データ分析の流れ 3 STEP
データ分析を行うにあたって、いきなり手当たり次第データを分析してしまっていませんか？
データ分析には、「仮説検証型のデータ分析」と「探索型のデータ分析」があります。
どちらの手法を用いる場合でも、なぜデータ分析を行うのか、データ分析を行い得たい情報は何なのか、という目的を明確にして分析を行うことが重要です。
データ分析を行うための、3 STEPを紹介いたします。
4-1. STEP1：目的の明確化
まず、何のためにデータ分析を行うのか、何を明らかにしたいのかを明確にします。目的が曖昧なままデータ分析を始めてしまうと、時間と労力を無駄にしてしまう可能性があります。
例えば、「売上を向上させたい」という目的であれば、「どの商品の売上が伸び悩んでいるのか」「どの顧客層の購買意欲が低いのか」など、より具体的な分析の目的を設定します。
先に記載した通り、データ分析には「仮説検証型のデータ分析」と「検索型のデータ分析」があります。
「仮説検証型のデータ分析」は、「〇〇ならば△△である」という明確な仮説を出発点とし、統計的な手法でその真偽を検証する分析です。原因の特定や効果測定など、特定の目的を持つ場合に有効です。
一方、「検索型のデータ分析」は既存のデータに潜む未知のパターンや関連性を探し出す分析です。データ可視化などの手法を用い、新たな課題や仮説の発見に繋げます。前者は目的志向、後者は探索的という点で大きく異なります。
目的に応じて、「仮説検証型のデータ分析」と「検索型のデータ分析」のどちらがいいのかを意識しながら、データ分析を行うことが求められます。
4-2. STEP2：データの収集・統合
次に、分析に必要なデータを収集し、分析しやすい形に整理・統合します。データは、社内のデータベースだけでなく、Webサイト、SNS、外部の調査データなど、様々な場所から収集することができます。
収集したデータは、欠損値や誤った値が含まれている場合があるため、クリーニングと呼ばれる処理を行う必要があります。また、複数のデータソースからデータを収集した場合は、統合と呼ばれる処理を行い、一つのデータセットにまとめます。
4-3. STEP3：データの分析
最後に、目的に合わせて適切な分析手法を用いてデータを分析し、必要な情報やヒントを得ます。
よくあるエラーとして、分析することが目的になってしまい、STEP1で設定した目的とずれが生じてしまうケースがあります。分析を行いながら、目的とからずれていないか都度確認することも重要です。
分析手法については、次の章で詳しく解説します。
5. データ分析の7つの手法
データ分析には、相関や比較、因果推論など関係を求める様々な手法があります。ここでは、ビジネスでよく使われる代表的な7つの手法を紹介します。
実際に、私がデータアナリストとして働く中でも、この7つの手法がよく使われます。特にクロス集計分析は、一般的な分析方法でありながらモニタリングや振り返りに適しており、またその後の詳細分析や可視化にもつながるため、多く使用されています。
5-1. バスケット分析
バスケット分析は、顧客が商品を一緒に購入する傾向を分析する手法です。
例えば、ECサイトの購買データを分析することで、「ビールを購入する顧客は、つまみも一緒に購入する傾向がある」という知見を得ることができます。この知見を基に、ECサイトは、ビールとつまみをセットで販売したり、おすすめ商品として表示したりすることで、売上向上に繋げることができます。
5-2. クロス集計分析
クロス集計分析は、複数の項目間の関係性を分析する手法です。
例えば、顧客の属性データと購買データをクロス集計することで、「年齢層が高い顧客は、高価格帯の商品を購入する傾向がある」という知見を得ることができます。この知見を基に、企業は、年齢層に合わせた商品開発やマーケティング戦略を立てることができます。
5-3. クラスター分析
クラスター分析は、似た特徴を持つデータをグループに分類する手法です。
例えば、顧客データをクラスター分析することで、顧客をいくつかのグループに分類し、それぞれのグループに合わせたマーケティング戦略を立てることができます。
5-4. ABC分析
ABC分析は、分析対象を重要度や貢献度の高い順にランク付けする手法です。
例えば、商品の売上データをABC分析することで、売上の高い商品、中程度の商品、低い商品にランク分けし、売上の高い商品に重点的に資源を投入するといった戦略を立てることができます。
5-5. 決定木分析（ディシジョンツリー分析）
決定木分析は、意思決定のプロセスを樹形図で表現する手法です。
例えば、顧客の属性データや行動データを基に、顧客が商品を購入するかどうかを予測するモデルを作成することができます。
5-6. 因子分析
因子分析は、多数の変数に共通する背後の要因を抽出する手法です。
例えば、顧客満足度調査のデータを因子分析することで、顧客満足度に影響を与える要因を特定することができます。
5-7. 回帰分析
回帰分析は、ある変数の値を他の変数の値を用いて予測する手法です。
例えば、広告費と売上のデータを回帰分析することで、広告費を増やすことでどれくらい売上が伸びるかを予測することができます。
手法は様々ですが、データ分析の目的に適した分析手法を選択する必要があります。どの分析手法がいいかわからない場合は、各手法の具体例と照らし合わせながら、適切な分析手法を当てはめてみてください。
6. データ分析を活用する際の注意点
データ分析は、適切に行えば大きな効果をもたらしますが、いくつかの注意点があります 。注意点を意識しながら分析を行う必要があります。
6-1. バイアスが生じるリスク
データ分析の結果は、分析を行う人の主観や偏見（バイアス）によって歪められる可能性があります。
例えば、特定の結論を導き出したいという意図があると、都合の良いデータだけを選んで分析したり、結果を歪曲して解釈したりする可能性があります。
どうしても、現場の勘や今までの経験から反している結果を得られたときに、起こりやすい事象です。データが誤っていないのか、なぜそのような結果になったのか、その過程が間違っていないかを冷静に分析し、説明できることが求められます。
6-2. 手法にこだわりすぎない
データ分析には様々な手法がありますが、手法自体が目的化してしまうと、本来の目的を見失ってしまう可能性があります。重要なのは、分析の目的に合わせて適切な手法を選択し、結果を正しく解釈することです。
6-3. 目的意識を失わない
データ分析は、あくまで手段であり、目的ではありません。
分析結果をどのようにビジネスに活かすかを常に意識し、目的意識を持ってデータ分析に取り組むことが重要です。
7. 分析屋が考えるデータ分析とは
データ分析によってロジックを積み上げつつ、おもてなしによって感情面も考慮した「おもてなし分析」によって、企業の「納得のいく意思決定」を支援していくことが、分析屋の考えるデータ分析です。
データだけで意思決定をするのではなく、その企業のもつ「人間らしさ」をふまえた意思決定を支援するデータ分析を提供しています。
7-1. 分析屋が掲げるおもてなし分析
分析屋が掲げる「おもてなし分析」は、データ分析によって得られる示唆と、データ分析以外の情理(経験則・直感・想い・事情など)を「おもてなし」としてくみ上げたものを考慮した、その企業らしい意思決定を支援することを掲げています。
7-2. 事例紹介
■ 株式会社日経リサーチ
https://analytics-jp.com/case/1022/
データ分析人材の不足を解消するため、株式会社分析屋にデータ分析業務を委託した事例です。組織対組織の協力体制とフラットな関係性が成功に不可欠でした。分析屋の「人柄」と「コミュニケーション力」が、日経リサーチの売上増加に貢献しました。
■ 公益社団法人 鎌倉市観光協会
https://analytics-jp.com/case/1267/
分析屋の支援を受け、予算制約の中で読み手目線を重視したデータレポートを作成しました。自治体やメディアからの問い合わせが増加し、レポートは活用されています。特に、データをストーリーとして伝える工夫が評価され、情報過多の中で注目を集める要因となりました。
8. まとめ
データ分析は、現代のビジネスにおいて非常に重要なツールです。データ分析を適切に活用することで、企業は競争優位性を確立し、顧客満足度を向上させ、新たな価値を創造することができます。
しかし、データ分析にはいくつかの注意点もあります。バイアスに気を付け、手法にこだわりすぎず、目的意識を持ってデータ分析に取り組むことが重要です。
もし、データ分析についてもっと深く知りたい、自社のビジネスにデータ分析を導入したいとお考えの方は、ぜひ私たち「分析屋」にご相談ください。私たちはお客様のビジネスに寄り添い、データ分析を通じて最高の「おもてなし」を提供いたします。
