データ分析初心者でも安心！基本知識から活用事例まで徹底解説！
「データ分析って難しそう」と感じている初心者の方もご安心ください！この記事では、データ分析の基本的な知識から、具体的な活用事例までを丁寧に解説します。
「データ」を読み解き、ビジネスや日々の生活に役立つ「分析」スキルを身につける第一歩を踏み出しましょう。専門知識は一切不要。データ分析の世界への入り口を、初心者の方にもわかりやすく解説していきます。
目次
データ分析とは
「データ分析とは一体何だろう？」そう疑問に思う初心者の方も多いのではないでしょうか。簡単に言えば、データに隠された意味や法則を見つけ出すことです。
売上データから顧客の傾向を「分析」したり、アンケートデータから改善点を見つけたりと、様々な場面で活用されています。難しく考える必要はありません。データ分析は、私たちがより良い判断をするための強力な武器になります。
データを活用して何をするのか？
「データ」を活用することで、私たちは様々な課題を解決したり、より良い未来を予測したりできます。例えば、売上「データ」を「分析」すれば、売れ筋商品や顧客のニーズが見えてきます。
また、気象「データ」を分析すれば、明日の天気を予測できます。このように、データ分析はビジネスの意思決定から日常生活のちょっとした疑問の解決まで、幅広い分野で役立つのです。データを活用する目的を知ることは、データ分析を学ぶ上で非常に重要な第一歩となります。
データ分析の種類
データ分析と一口に言っても、実は様々な種類があります。初心者の方が最初に出会うのは、過去の「データ」を整理して特徴を把握する記述統計かもしれません。
例えば、売上「データ」の平均値やグラフを見るのはその一例です。さらに進むと、一部のデータから全体の傾向を推測する推測統計や、将来を予測する予測「分析」などがあります。
最初は難しく感じるかもしれませんが、それぞれの「分析」手法が、異なる目的と「データ」の特性に合わせて使われていることを理解すれば、データ分析の世界がより深く見えてくるでしょう。
初心者がデータ分析を始める前に知っておきたい基礎知識
「データ分析」をこれから始める「初心者」の方が、最初に知っておきたい基礎知識はいくつかあります。まず、「データ」には様々な種類があることです。数値で表されるものもあれば、テキストで記述されるものもあります。
そして、「分析」の目的によって、データの扱い方や見るべきポイントが変わってきます。焦らず、基本的な用語や概念から少しずつ理解していくことが大切です。
身近な「データ」を使って簡単な「分析」を試してみるのも良いでしょう。基礎をしっかり押さえることで、データ分析の学びがスムーズに進みます。
データの種類と特徴
データ分析において、扱うデータの種類とそれぞれの特徴を理解することは非常に重要です。データの種類によって、適切な分析手法や解釈が異なるためです。ここでは、主要なデータの種類と特徴を解説します。
量的データと質的データ
「データ」には大きく分けて、数値で表される量的データと、カテゴリや属性で表される質的データがあります。量的データは、身長や売上のように測定できるもので、「分析」には平均値やグラフが用いられ、「初心者」にも比較的理解しやすいでしょう。
一方、質的データは、性別や商品の種類のように数値では表せないもので、「分析」には度数や割合などが用いられます。データ分析を始める上で、この二つのデータの違いを理解することは、適切な「分析」方法を選ぶための重要な第一歩となります。
エクセルによる関数を下記の記事でも紹介しています。
構造化データと非構造化データ
「データ」はその形式によって、構造化データと非構造化データに分けられます。構造化データは、Excelの表のように整理されており、「分析」しやすいのが特徴です。「初心者」でも扱いやすく、基本的な集計やグラフ作成が容易です。
一方、非構造化データは、文章、画像、動画など、形式が定まっていない「データ」で、そのままでは「分析」が難しい場合があります。近年、非構造化データの活用も注目されていますが、まずは構造化された「データ」で「分析」の基礎を学ぶのがおすすめです。
データ収集の基礎
「データ」分析の最初のステップは、適切なデータを集める「データ収集」です。「初心者」が意識すべき基礎は、まず「何を知りたいのか？」という目的を明確にすることです。目的によって、集めるべき「データ」の種類や範囲が変わってきます。
次に、信頼できる情報源からデータを集めることの重要性です。Webサイト、アンケート、社内システムなど、様々なデータソースがありますが、その信憑性を見極める必要があります。効率的な「データ収集」は、その後の「分析」の質を大きく左右する、非常に重要なプロセスです。
データ収集の参考となるデータを下記のサイトを参考にしてください。
どこからデータを集めるのか？
「データ」分析の第一歩であるデータ収集です。では、一体どこからデータを集めれば良いのでしょうか？「初心者」にとって身近なのは、まずExcelなどの表計算ソフトに入力されたデータや、Webサイトのアクセスログといった「データ」です。
企業によっては、顧客管理システム（CRM）や販売管理システムなど、様々な業務システムに重要な「データ」が蓄積されています。アンケートを実施して、直接意見や回答という「データ」を集めるのも一つの手段です。
目的に合った「データ」を、適切な情報源から見つけてくることが、「分析」の始まりとなります。
データの信頼性とは？
「データ」の「信頼性」は、「分析」結果の正確性を大きく左右する重要な要素です。「初心者」がデータを見る際に意識すべきは、そのデータが正確かどうか、偏りがないか、そして最新の状態に保たれているかという点です。
例えば、古い「データ」に基づいて「分析」しても、現状に合わない結論が出てしまう可能性があります。また、誤った入力や不完全な情報を含む「データ」も、誤った「分析」結果を招きます。
データの出所や収集方法を確認し、信頼できる「データ」を使うことが、意味のある「分析」を行うための基本です。
データ加工の基礎
「データ」を「分析」する前に必要なのが「データ加工」です。「初心者」にとっての基礎は、まずデータを見やすく整理することです。
例えば、不要な行や列を削除したり、表記を統一したりする作業が含まれます。また、欠損している「データ」をどう扱うか（補完する、無視するなど）も重要な検討事項です。さらに、複数の「データ」を結合したり、特定の条件で絞り込んだりすることも「データ加工」の基礎となります。
これらの処理を行うことで、データがより扱いやすくなり、正確な「分析」へと繋げることができます。
データの整理
「データ」の「整理」は、「分析」をスムーズに進めるための最初の重要なステップです。「初心者」が取り組むべき基本は、まずデータ全体を把握することです。
どのような情報が含まれているのか、データの形式は統一されているかなどを確認します。次に、不要なデータや重複しているデータを取り除くことで、データをすっきりとさせます。
また、列の名前を見やすく変更したり、データの形式を統一したりすることも整理の重要な要素です。きちんと整理された「データ」は、その後の「分析」作業を効率化し、誤った解釈を防ぐことに繋がります。
情報の取り出し方について下記の記事でも紹介されています。
データの集計と可視化の重要性
「データ」の羅列だけでは、なかなか全体像を把握できません。そこで重要になるのが「データの集計」と「可視化」です。
「初心者」でも、集計によって数値の傾向を掴み、グラフなどで「データ」を視覚的に表現することで、複雑な情報も一目で理解できるようになります。
例えば、売上「データ」を集計して棒グラフで表示すれば、どの商品が売れているのかが一目瞭然です。このように、「データの集計」と「可視化」は、「分析」の効率を高め、データから隠れたパターンや示唆を発見するための強力な武器となるのです。
「製造業」で「データ」を活かし、課題解決や効率化を実現したい方へ。社内で「データ分析」を任されたものの何から始めれば良いか悩んでいるなら、プロの講師から学んでみませんか？
製造業の現場に特化したデータ分析スキルを基礎から丁寧に指導します。顔が見える講師陣が、疑問や不安に寄り添い、着実にステップアップできるようサポートします。
分析ツールの紹介
「データ」の「分析」を効率的に行うためには、様々なツールを活用することが重要です。目的に合わせて適切なツールを選ぶことが、データ分析の効率と成果を高める鍵となります。
分析ツールは以下の通りです。
| ツール | 内容 | 用途 | 特徴 |
| Microsoft Excel | 表計算ソフトですが、基本的なデータ集計、グラフ作成、簡単な統計分析も可能です。 | データ集計、グラフ作成、簡単な統計分析 | 幅広いユーザーに利用されており、基本的なデータ分析に適している。 |
| Google スプレッドシート | Excelと同様の機能を持ち、オンラインで共同作業がしやすいのが特徴です。 | データ集計、グラフ作成、簡単な統計分析、共同作業 | オンラインでの共同作業に強く、Googleの各種サービスとの連携が容易。 |
| Tableau Public | 無料で利用できるデータ可視化ツールです。Web上で公開することも可能です。 | データ可視化、インタラクティブなグラフ・ダッシュボード作成、Web公開 | 視覚的に訴求力の高いグラフやダッシュボードを容易に作成可能。学習リソースが豊富で、データ可視化に特化している。作成したものは公開される点に注意が必要。 |
初心者でもわかる！データ分析の進め方
「データ分析」を始めたいけれど、何から手をつければ良いかわからない「初心者」の方も多いでしょう。でも大丈夫です！データ分析は、いくつかのステップに沿って進めることで、誰でも取り組むことができます。
まずは「分析」の目的を明確にし、次に必要な「データ」を集めます。集めたデータを整理・加工したら、いよいよ分析です。
最初は簡単な集計やグラフ作成から始め、徐々に複雑な分析に挑戦していきましょう。分析結果を解釈し、行動に繋げるまでがデータ分析のプロセスです。一つずつステップを踏んでいけば、初心者でもデータから価値を見出せるようになります。
データ分析の目的を明確にする
「データ分析」を始める最初のステップは、何を明らかにしたいのか、どのような課題を解決したいのかといった「分析」の目的を明確にすることです。
「初心者」の方が陥りがちなのは、手元にある「データ」をただ眺めてしまうこと。しかし、目的が定まっていないと、何を見て良いのか、どのように「分析」を進めれば良いのか迷ってしまいます。
例えば、「売上を伸ばしたい」「顧客満足度を向上させたい」といった具体的な目的を設定することで、必要な「データ」の種類や適切な「分析」手法が見えてきます。明確な目的を持つことが、データ分析を成功させるための重要な第一歩です。
適切なデータを集める
「分析」の目的が明確になったら、次に重要なのはその目的に合った「データ」を集めることです。「初心者」が意識すべき点は、どんな情報が課題解決や目標達成に役立つのかを考えること。
例えば、売上を分析したいのであれば、販売履歴の「データ」が必要になります。顧客満足度を知りたいのであれば、アンケートの「データ」が適切でしょう。
集めたデータが分析しやすい形になっているかどうかも確認しましょう。適切な「データ」を集めることが、効果的な「分析」の基盤となります。
データの収集方法と注意点
「データ」収集の方法は多岐に渡ります。「初心者」が最初に取り組むのは、社内システムからの抽出や、既存のExcelファイルの利用かもしれません。
Webサイトのアクセス「データ」は、Google Analyticsなどのツールで収集できます。アンケートを実施して、顧客の声という貴重な「データ」を集めるのも有効な手段です。
ただし、収集する際には注意点があります。データの正確性や網羅性は十分か、個人情報などの機密情報が含まれていないか、利用規約に違反していないかなどを確認する必要があります。適切な方法で、信頼できる「データ」を集めることが、「分析」の質を高める上で不可欠です。
データを見て分析する
集めた「データ」をいよいよ「分析」する段階です。「初心者」の方は、まずデータを様々な角度から見てみることから始めましょう。
平均値や合計値を計算したり、グラフを作成して可視化したりすることで、データの全体像や傾向が見えてきます。例えば、売上「データ」であれば、月ごとの推移や商品ごとの比較などを行うことで、何らかのパターンが見えてくるかもしれません。
最初は難しく考えず、色々な切り口で「データ」と向き合うことが大切です。データの中に隠された意味を見つけ出す「分析」の面白さを体験してみましょう。
分析結果を解釈し活用する
「データ」を「分析」して得られた結果は、ただ眺めるだけでなく、具体的な行動に繋げてこそ意味があります。「初心者」にとって重要なのは、分析結果から何が言えるのか、どのような示唆が得られたのかを考えることです。
例えば、売上分析で特定の商品の売れ行きが悪いという結果が出た場合、その原因をさらに深掘りしたり、改善策を検討したりする必要があります。
分析結果を分かりやすく伝え、関係者と共有することも大切です。データに基づいた判断と行動が、「データ」活用の最終的なゴールとなります。
初心者によるデータ分析の活用事例
「初心者」でも「データ分析」は身近なところで活用できます。例えば、家計簿の「データ」を「分析」して、支出の傾向を把握し、節約に繋げることができます。
また、Webサイトのアクセス「データ」を分析すれば、どのページがよく見られているか、どこからユーザーが来ているかがわかり、コンテンツ改善のヒントになります。SNSの「データ」を分析して、フォロワーの属性や反応を理解し、より効果的な情報発信に役立てることも可能です。
最初は小さな規模からでも、「データ」を活用した「分析」の成功体験を積むことが、さらなるステップアップに繋がります。
売上データ分析
「初心者」が最初に取り組む「データ分析」として、身近な売上「データ」の分析は非常におすすめです。日々の売上記録を分析することで、売れ筋商品や売上が伸び悩んでいる商品、曜日ごとの売上傾向など、様々な発見があります。これらの「データ」をグラフで可視化したり、期間ごとに比較したりする簡単な「分析」だけでも、改善策を見つけるヒントが得られます。
例えば、「この商品は週末によく売れる」「先月は〇〇のキャンペーンが効果的だった」といった示唆が得られ、具体的なアクションに繋げることが可能です。まずは身近な売上データから、「分析」の第一歩を踏み出してみましょう。
売れ筋商品の特定
日々の売上「データ」を「分析」する上で、「初心者」が最初に注目したいのが売れ筋商品の特定です。どの商品が一番売れているのか、時間帯や曜日によって売れ筋は変わるのかなどを分析することで、効率的な在庫管理や販売戦略の立案に繋げることができます。
例えば、POSシステムの販売「データ」を集計し、商品ごとの販売数を比較したり、売上金額のランキングを作成したりするだけでも、売れ筋商品を明確に把握できます。
基本的な「分析」から得られる情報は、ビジネスの改善に大きく貢献します。まずは簡単な集計から始め、売れ筋商品の「データ」を深掘りしてみましょう。
顧客層の分析
売上「データ」には、購入した顧客に関する情報も含まれています。「データ」を「分析」することで、どのような顧客層が自社の商品やサービスを購入しているのかを把握できます。
「初心者」でも、年齢層、性別、居住地などの顧客属性ごとに購入データを集計したり、購入頻度や購入金額で顧客を分類したりすることで、顧客層の傾向が見えてきます。
このような「分析」を通じて、ターゲット顧客をより明確に理解し、効果的なマーケティング戦略や商品開発に繋げることが可能になります。顧客「データ」の深掘りは、ビジネスの成長に不可欠な洞察を与えてくれます。
季節変動の把握と対策
売上「データ」を「分析」する上で、「初心者」でも比較的容易に把握できるのが季節変動です。月別や季節ごとの売上推移を見ることで、商品やサービスがいつよく売れるのか、閑散期はいつなのかといった傾向が見えてきます。
例えば、夏には清涼飲料水の売上が伸び、冬には暖房器具の需要が高まるのは自然なことです。過去の売上「データ」を分析し、このような季節変動を把握することで、在庫の最適化、販促キャンペーンの計画、人員配置の調整など、事前に適切な対策を講じることが可能になります。
季節変動を考慮した「分析」は、無駄を減らし、売上最大化に繋がる重要な視点です。
Webサイトのアクセスデータ分析
「初心者」でも始めやすい「データ分析」の一つが、Webサイトのアクセスデータ分析です。Google Analyticsなどのツールを使えば、Webサイトへの訪問者数、どのページがよく見られているか、どこから流入してきたかといった「データ」を簡単に把握できます。
これらの「データ」を「分析」することで、ユーザーの興味関心や行動パターンが見えてきます。例えば、特定のコンテンツのアクセスが多いことが分かれば、関連情報を拡充したり、導線を改善したりするなどの対策を立てられます。
Webサイトの「データ」分析は、サイト改善やマーケティング戦略の最適化に繋がる貴重な情報を提供してくれます。
顧客満足度の把握
顧客満足度を把握することは、ビジネスの成長に不可欠です。「初心者」でも、アンケートやレビューといった顧客からのフィードバック「データ」を「分析」することで、顧客が何に満足し、何に不満を感じているのかを知ることができます。
例えば、アンケートの回答を集計して肯定的な意見と否定的な意見の割合を比較したり、自由記述のコメントを分類したりすることで、具体的な改善点が見えてきます。顧客満足度に関するデータ分析は、商品やサービスの改善、顧客ロイヤルティの向上に繋がり、長期的なビジネスの成功に貢献します。
顧客からの貴重な声を「データ」として捉え、分析に活かしましょう。
ニーズや不満点の発見
顧客からのアンケートやレビューといった「データ」を「分析」することで、「初心者」でも顧客の潜在的なニーズや不満点を発見できます。
例えば、頻繁に言及されるキーワードを抽出したり、ネガティブな意見の共通点を見つけたりするだけでも、改善すべき点が明確になります。
また、購入履歴とアンケート結果を紐付けて分析すれば、特定の商品やサービスに対する顧客の評価を深く理解することも可能です。
これらの「データ」に基づいた「分析」は、顧客満足度向上はもちろん、新たな商品開発やサービス改善の貴重なヒントを与えてくれます。顧客の声という「データ」を分析し、ビジネスの成長に繋げましょう。
初心者がさらにデータ分析を学ぶための入門書を紹介！
「データ分析」をこれから始める「初心者」の方にとって、心強い味方となるのが入門書です。専門用語を避け、分かりやすい言葉でデータ分析の基礎や考え方を解説している書籍を選びましょう。
手を動かしながら学べるように、簡単な演習問題や事例が豊富に掲載されているものもおすすめです。また、プログラミングなしでデータ分析ができるツール（Excelなど）の操作方法に特化した書籍も、最初のステップとして役立ちます。初心者に合った入門者を紹介していきたいと思います。
データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅
本格的なデータ分析には統計学の知識が不可欠ですが、既存書籍は専門的すぎるか入門的すぎるかの二極化が進んでいます。本書は、データ分析に必要な統計学を幅広く網羅し、数式を極力避け、図解を多用することで、文系や初心者でも実践的な基礎を習得できる一冊です。
問題解決の最初の一歩 データ分析の教室
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データから戦略を導く理論と実践入門―統計分析の基礎から機械学習、生成ＡＩまで
ビジネス現場で役立つデータ分析の知見が紹介されています。実務家執筆で実践的かつ分かりやすい文章が特徴です。専門知識不要で全体像を把握でき、日々の膨大なデータを戦略に繋げるヒントが得られます。
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データ分析で成果を出すには、手法だけでなくデータの質、扱い方、解釈が重要です。本書は、分析者が不可欠な知識を網羅的に解説します。質の高いデータ分析と誤解を防ぐための実践的な入門書として、データ活用を成功に導きます。
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ビジネス課題解決のデータ分析スキル習得を、統計学の基礎から丁寧に解説しています。数式不要で身近な題材を使用し、数学が苦手な方も安心です。Excelで実践的に学べるため、すぐに業務へ応用可能です。
初心者のためのデータ分析まとめ
「初心者」の方向けに、データ「分析」の基本について解説してきました。データ分析とは、集めた「データ」から意味のある情報や洞察を引き出すプロセスです。
最初は、身近なデータを使って、集計やグラフ化といった基本的な「分析」を試してみるのがおすすめです。重要なのは、分析の目的を明確にすること、そして目的に合ったデータを集めること。
難しい専門知識は後からでも大丈夫。まずは「データ」に触れ、分析する楽しさを体験してみてください。小さな発見の積み重ねが、データ分析スキル向上の第一歩となります。
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