データ分析手法の種類や手順、ポイントやツールについて解説！

近年の情報化社会では、ビジネスシーンにおいて多くの情報を収集、分析、活用するスキルが求められています。

中でもデータ分析スキルは需要が高く、重宝されているスキルの一つです。

本記事では、データ分析の概要、重宝されている理由、データ分析をするメリットを解説しつつ、実際のデータ分析手法についても紹介します。

データ分析に関する基本知識を備えたいと考えている方、これからデータ分析について学習する予定の方は、ぜひ最後までご覧ください。

まずデータ分析とは何か？

データ分析とは、既存のデータを数値化、グラフ化することでものごとを把握し、問題や課題の解決に応用できるようにする手段のことを指します。

適切なデータ分析ができれば、数値をもとに合理的な意思決定ができるようになることが大きなメリットです。

扱うデータには、Webサイトのアクセス数、メール履歴、SNSの閲覧数や傾向などがあります。顧客理解や競合分析、将来予測などに役立てられるため、多くの企業で取り入れられています。

データ分析の目的とは何？

データ分析を行う目的は、分析結果をもとに何かしらの策を立て、行動を起こし、問題や課題を解決することです。

データ分析そのものは、データを基にものごとを把握する手段のため、それだけでは大きな変化や動きはありません。

大切なのは、データ分析の結果から問題や課題の解決のための具体的な策を立て、実行することです。

データ分析を活用することで、データを基に意思決定をするデータドリブン経営を行うことができたり、新たなビジネスチャンスの発見などに繋がったりするため、企業にとっては大きなメリットがあります。

データ分析が重要視されている理由

DX(※)が推進されている近年では、データとデジタル技術が重要視される傾向があります。

多様化する消費者のニーズや供給量などを素早く正確に把握することができるデータ分析は、現代社会において企業の方針決めなどで重宝されているため、必須業務になりつつあり、データ分析スキルのある人材の需要は高くなっています。

※DXとは、デジタルトランスフォーメーションのことで、企業がデジタル技術を活用して業務プロセス等を変革し、業務効率化や新たな価値創出を図る取り組みのこと

データ分析のメリット

ニーズに合わせて迅速な決定ができる

データ分析をすると、ニーズに合った迅速な意思決定ができるようになります。

直感や経験などの不確定なものに頼るのではなく、客観的なデータに基づいて仮説を立て、検証しながら経営戦略を立案できるため、高精度な意思決定を行うことが可能となります。

市場のニーズと自社の供給を擦り合わせるためには、データ分析が欠かせないのです。

現状を可視化し先入観をなくすことができる

データ分析で情報を精査すると、現状を正確に把握することができ、先入観をなくすことができます。

また、過去から現在までの出来事を数字やグラフで順を追って把握できるため、経験や体感では見つけられない潜在的な課題を発見できたり、継続、改善するべき部分が見えたりします。

データ分析によって得た客観的な情報によって、公平な判断ができることはデータ分析を行うメリットと言えるでしょう。

パーソナライズされたマーケティングに繋がる

データ分析によって、パーソナライズ(※)されたマーケティングが可能になります。

消費者それぞれの価値観や需要が多様化する現代では、一人ひとりに合わせた適切なアプローチをしていくことが重要です。

データ分析によって顧客のニーズを洗い出せば、それぞれが求めているものがわかり、適切なマーケティングができるでしょう。

パーソナライズされたマーケティングは、メールマガジンの配信や営業などに役立てられます。

※パーソナライズとは、顧客一人ひとりの属性や行動履歴、購買履歴などのデータに基づいて、最適な情報やサービスを提供する手法や仕組みのこと

データの6つの分類方法

ビジネスシーンにおける集計や統計を用いたデータ分析では、主に以下の6種類に分類してデータを整理します。

• 質的変数(データ)、量的変数(データ)
• 名義尺度、順序尺度
• 間隔尺度、比例尺度
• 離散変数、連続変数
• 横断データ、時系列データ
• 1次データ、2次データ

質的変数(データ)、量的変数(データ)

質的変数(データ)は、元々は数値ではなく種類を区別するためのデータです。性別や商品名、カテゴリの分類などは質的変数に含まれます。質的変数(データ)には名義尺度と順序尺度という分類があります。

一方で量的変数(データ)は、数値で測定できるデータです。売上など、もとから数字で測れるものが含まれます。量的変数(データ)には間隔尺度と比例尺度という分類があります。

名義尺度、順序尺度

名義尺度は、地名、性別、天気といった種類を表します。順序という概念がないデータが含まれますが、度数や最頻値を算出できることが特徴です。

順序尺度は、順位やアンケートの選択回答のような種類を表します。順序という概念があり、度数、最頻値、中央値、四分位数（※）の算出が可能です。

※データを大きさの順に並べたとき、4等分する位置の値のこと

間隔尺度、比例尺度

間隔尺度は、摂氏温度、西暦、偏差値など、データ同士の差に意味があるものの、比べることには意味がないものを指します。度数、最頻値、中央値、四分位数、平均、標準偏差（※）の算出が可能です。

※標準偏差とは、データのばらつき具合を表す指標のこと

比例尺度は、年齢、身長、体重、絶対温度(※1)のように、0に絶対的な意味があり、データ同士の差や比に意味を持つデータを指します。度数、最頻値、中央値、四分位数、平均、標準偏差、変動係数、幾何平均（※2）の算出が可能です。

※1：絶対温度とは、原子・分子の熱運動がほとんどなくなる温度＝0K(ケルビン)のこと

※2：幾何平均とは、各データの値を全てかけ合わせて、データ数の累乗根をとって得られたもののこと。変化率の平均を見るときに用いる

離散変数、連続変数

離散変数は、自然界に存在する対象の数やランダムな数値など、取得できる値が一定でない量的変数です。サイコロの目や兄弟姉妹の数などが該当します。

連続変数は、温度、身長、体重など、取得できる値がなめらかに変化する量的変数を指します。

横断データ、時系列データ

横断データは、1つの対象について一定の期間を設定して集めたデータです。同一時点における複数の観測対象の分析ができます。

時系列データは、1つの観測対象の時間の流れによる推移を示すデータです。同一の観測対象の時間変化による分析ができます。

【例】A市における2021年～2024年の世帯数・人口・事業所数の遷移

	2021年	2022年	2023年	2024年
世帯数	1500	1480	1520	1560
人口	5213	4367	5325	4680
事業所数	400	410	406	395

上の表における時系列データと横断データは、

・時系列データ＝「人口」の行を見た場合＝A市の2021年～2024年までの「人口」のデータ

・横断データ＝「2022年」の列を見た場合＝A市の「2022年」の世帯数・人口・事業所数のデータ

となります。

参考：なるほど統計学｜総務省統計局

1次データ、2次データ

1次データは自分たちで収集したデータ、2次データは公開または販売されたデータを指します。

アンケート調査、インタビュー、実験、観察によって自ら得たデータは1次データ、Webサイトや政府統計情報など他者が公開しているデータは2次データです。

データ分析手法12選を紹介

アソシエーション・バスケット分析

商品やサービスの隠れた相関関係を明らかにするための分析手法として、アソシエーション・バスケット分析が挙げられます。

例えば、アメリカのウォルマートがマーケティングのためにおこなった分析では、「金曜日の17～19時に30～40代の男性が紙おむつとビールを同時に購入する頻度が高い」という結果が得られました。これにより、「紙おむつを買いに来た父親が、ついでにビールを買う」という傾向が見えてきます。そこで、紙おむつとビールを近くに陳列したところ、売上がアップしたといわれています。

このように、分析結果を活かせば、効果的なプロモーションやキャンペーンを考案できるでしょう。

クロス集計、線形回帰分析

収集したデータを、属性で分類して集計するのがクロス集計・線形回帰分析です。

クロス集計は一般的に曲線グラフで表され、アンケート結果などを示すのに使われます。

線形回帰分析は、クロス集計のグラフに論理的に考えられるように直線を引く分析手法です。

例えば「1日の睡眠時間は何時間ですか？」というアンケートをとったとしましょう。

グラフの縦軸Yを睡眠時間、横軸Xに年齢をとります。クロス集計の結果として、年齢が上がるにつれて睡眠時間が減っていく傾向があるとした場合、睡眠時間と年齢をY＝AX＋Bの関係として捉えるのが線形回帰分析です。

決定木分析

ある原因をもとに、予測を繰り返しながら複数の結末を枝分かれした木のように予測するのが決定木分析です。単純な結末の予測ではなく、発生する確率についても算出します。

主にマーケティングやリスクマネジメントの分野で用いられるデータ分析手法であり、回帰木、分類木、ディシジョンツリーなどとも呼ばれます。

クラスター分析

クラスター分析では、ある集団のうち、似た特徴を持つ要素を集めてグループを作って分析します。

例えば、アイスクリーム、ポテトチップス、チョコレートを分析する場合、

【甘い】アイスクリームとチョコレート

【常温保存が可能】ポテトチップスとチョコレート

などと分類することができます。

クラスター分析は、EC(※)サイトでのセール品、トレンドアイテム、新作といったグループ分けなどで実際に活用されている手法です。

※ECとは、ネット通販やネットショップなどのインターネット上で交わされる商取引全般のこと

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析では、ある問いに対してYESかNOの2択でデータを整理します。

「購入者はどんな人？」という問いではなく、「購入者は未成年か成人か」という2択で問い、答えによってデータを分類、整理していきます。

因子分析

複数のデータに対し、背後にある共通のもの(＝因子)を探し出す分析手法が因子分析です。

ある消費者が「新商品を購入した」「HPの新作ページしか見ていなかった」という行動をとった場合、背後には「トレンドに敏感で新しい物が好き」という共通因子があると考えられます。

目に見えない要因を探し出せるため、主に心理学の分野で用いられてきたものですが、現在は消費者心理を把握するためにビジネスシーンでも活用されています。

ABC分析（重点分析）

複数のデータを重要度別にA、B、Cの3つに分ける分析手法がABC分析です。重点分析とも呼ばれています。

在庫管理や販売促進など、販売管理の分野で多用される分析手法です。

例えば在庫管理なら、売上が高い順に並べ、累計の売上高の構成比を見ます。

そしてこの売上の高い順に並べ替えた構成比をもとにA、B、Cの3つのグループに分類していきます。

A（赤）：累積売上構成比が7割以上

B（黄）：累積売上構成比が7～9割

C（青）：累積売上構成比が9割を超える

この場合、Aが売れ筋商品、Bがある程度売れている商品、Cは死に筋商品と分析できます。ABC分析をすることで在庫確保の際の重要度や優先度を明確にでき、効果的に発注等が行えるでしょう。

グレイモデル

グレイモデルでは、明確なデータと不明なデータを分析し、曖昧なデータを予測する手法です。

明確なデータを白、不明なデータを黒、曖昧なデータをグレーでそれぞれ示すため、グレイモデルと呼ばれています。

グレイモデルは単独で用いられることはあまりなく、他の分析手法と一緒に活用されます。

時系列データ分析

時系列データ分析では、1つの対象の時間経過にともなう推移をデータで示します。株価予測や気温予測などで用いられる分析手法で、時系列データに含まれる要素は「周期性」「トレンド」「ノイズ」の3つです。

「周期性」は一定の時間間隔でデータが変化し、それが繰り返されること、「トレンド」は時系列データの長期的な変動のこと、「ノイズ」は乱れによる余分なデータのことを指します。

セグメンテーション

セグメンテーションは、何かしらの基準に従って、同様の顧客属性や行動特性を持つ複数のグループを作成する手法です。

地理的基準、行動基準、人口統計学的基準、心理的基準など、基準とされるものはデータ内容によりさまざまです。

自社にとって価値のある顧客グループを見つけるために活用されます。

デシル分析

優良顧客を発見するために活用されるのが、デシル分析です。ラテン語で10等分を意味するデシルという言葉の通り、購買金額の顧客ランキングを作って金額順に顧客を10等分します。

グループ分けした顧客群の購買情報を分析し、優良顧客の発見に役立てます。

RFM分析

RFM分析は、3つの指標で顧客の優良顧客度合いを評価するための分析です。

RFMとはRecency、Frequency、Monetaryの3つの指標であり、以下のような意味合いを持ちます。

• Recency(直近いつ)：基準日から最新の購入日までを計算した日数
• Frequency(頻度)：基準日から計算した累積購買回数
• Monetary(購入金額)：基準日から計算した累積購買金額

Recencyは短いほど、FrequencyとMonetaryは多く、高額であるほど優良顧客度が高いと判断します。

データ分析を行う際の流れ

データ分析をする流れは、基本的に以下の6ステップです。

1. 問題と課題の定義
2. 目的の明確化
3. 仮説を立て分析計画を決める
4. データ収集
5. 分析の実行
6. 施策の実行と結果の確認・振り返り

①問題と課題の定義

データ分析を行うための最初のステップは、問題と課題の定義づけです。

データ分析の結果を用いて、最終的にどのような問題や課題を解決したいのかきちんと把握しましょう。

またビジネスにおいては、1つの問題に対して複数の課題があることが基本です。改善することで与えられる影響を考え、取り組むべき課題を定義してください。

何を（What）、なぜ（Why）、どのように（How）をそれぞれ考え、ロジックツリーなどを用いて問題に繋がる課題を書き出すのもおすすめです。

【ロジックツリーの例】

図1　売上に関連する項目の書き出し例

図2　売上低下に関連する項目の書き出し例

図3　売上増加に関連する項目の書き出し例

②目的の明確化

問題や課題の定義を終えたら、続けて分析目的を明確にします。

なぜデータ分析を行うのか、分析結果から何を得て課題にどのように活用するのかをきちんと考えましょう。

売上の最大化、新規事業の成功、優良顧客の洗い出し、アプローチ方法の検討など、具体的な目的を明確にしてください。

③仮説を立て分析計画を決める

問題、課題、目的を明確にしたら、仮説を立てて分析計画を決めます。目的達成のための課題を、仮説を立てながら特定しましょう。

例えば目的が「売上の最大化」で「商品Aの売上減少」を課題とします。商品Aの売上が減少している理由として複数の仮説を立て、それぞれに優先順位を決めます。

続いて、優先順位の高い仮説を検証するための分析計画を決めてください。「どのようなデータが必要か」「データの収集方法」「データの収集期間と量」「データの分析手法」を確認します。

必要なデータ、集め方、分析手法をきちんと決めておくことで、この後のステップがスムーズになります。

④データ収集

4つめのステップでは、必要なデータを収集します。

集めるべきデータは分析手法や課題によって異なりますが、共通して注意するべき点はそのデータが正しいものであるかどうかです。

正しいデータを集められないと、分析したところで有益な結果は得られません。

データ収集では、正しいデータを必要な分しっかりと集めましょう。正しいデータを集める際は、公式が発表している数値や国が公表しているデータなどの信頼できるデータを参考にするのがおすすめです。

⑤分析の実行

データを集め終えたら、分析を実行します。どのデータをどの手法で分析するのか整理し、実行してください。

ただし、データ分析の手法や内容によっては専門家や相応のスキルを持った人に任せたほうが良いことがあります。実行したい分析の特長等を事前に良く理解しておくことが重要です。

また、専門家がいない場合は、Excelのデータ分析ツールなどを活用して分析できる場合もあります。

Excelのデータ分析については「Excel データ分析」でも解説しているのでぜひご覧ください。

⑥施策の実行と結果の確認・振り返り

データ分析の後は、分析結果に基づいた施策の実行と結果の確認・振り返りを行います。

ステップ②で決めた目的を達成するために、分析結果をもとに施策を考え、実行し結果を確認、振り返りをしましょう。実行して終わりにするのではなく、必ず見直しをし、PDCAサイクル(※)を回していくことが重要です。

データ分析を行ったら、目的に合わせて分析結果を活用し、施策の成功・失敗を判断するまでがビジネスにおけるデータ分析の作業であることを覚えておきましょう。

※PDCAサイクルとは、Plan(計画)、Do(実行)、Check(評価)、Action(改善)の頭文字を取った用語で、生産性や品質の向上等に向けた業務改善手法のこと

データ分析を行う際のポイント

データ分析の目的を明確にする

データ分析をする際は、その先にある目的を明確にしておくことが重要です。

データ分析では、さまざまなデータを集め適切な手法を選ぶ必要があります。目的が明確でないと、何の情報を集めて、どのような結果を得られれば良いのかが定まらず、データ分析を始めることもできません。

データ分析をする際は、分析を実行するまでの目的や手段の明確化が重要なポイントとなります。

運用体制を整える

データ分析では、主観や偏見によって結果が偏らないような運用体制を整えることが大切です。

作業は複数人によるチームで行い、ツールを使ったり専門家の協力を得たりするのも有効です。

また、データ分析を1度で終わらせず、何度も繰り返すことも検討しましょう。分析結果を複数にわたって集めることで、特徴や傾向をより把握しやすくなります。

データ分析にはツールを使用するのが効率的

データ分析を効率的に行うなら、専用ツールを活用するのがおすすめです。

データ活用の重要性が高まるとともに、近年では手軽で効率的なデータ分析ツールが普及しています。

基本的なデータ分析はExcelでも可能ですが、高度な分析を必要とする場合はより専門的なツールに頼ると良いでしょう。

データ分析には「BIツール」(※1)と呼ばれるものがあり、複雑で大量にあるデータを簡単に可視化したり分析できたりします。

BIツールでは以下のようなことが実行可能です。

• 散らばったデータから必要な情報を抽出、分析、加工する
• 大量のデータから必要な部分をすばやく可視化、グラフ化する
• インタラクティブな操作(※2)が可能なダッシュボード(※3)の作成

※1：BIツールとは、Business Intelligenceの略で、企業や組織がデータに基づいた意思決定をする際の取り組みや手法のこと

※2：インタラクティブな操作とは、ユーザーがデバイスやコンピューターと対話しつつリアルタイムに反応する操作形態のこと

※3：ダッシュボードとは、複数の情報をひとまとめにして表示するツールのこと

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どの企業でもデータを分析し、そのデータを活用することが重要視されています。せっかくデータを取れても、そのデータを読み解く力がなければ活用できません。

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まとめ

企業にとって重要であるデータ分析。データ分析とは、収集したデータを可視化したり分析したりすることや、分析結果を用いて新たな施策を実行することを指します。

消費者一人ひとりのニーズが多様化する現代では、需要と供給について正確に把握し、経営戦略に組み込む必要があるため、正確な傾向や要因、要素を算出できるデータ分析は重要な作業なのです。

データ分析を行うことで、企業は現状を正しく把握し迅速な判断をすることや、パーソナライズされたマーケティングを行うことが可能となります。

ただし、データ分析には本記事で紹介した通り多くの手法があり、専門的なスキルや知識が求められることも少なくありません。

もし専門家の力をすぐに借りられないときは、BIツールなどデータ分析ができるツールを活用するのも良いでしょう。

また、データ分析スキルは高い需要があるため独学や通信制大学などの学習機関で身につけるのもおすすめです。

データ分析を目的に応じて活用し、企業の経営に役立てましょう！