データ分析のポイントとは？分析手法・手順の基本からビジネスでの活用方法を徹底解説！
ビジネスを取り巻く環境が複雑化する現代において、データに基づいた意思決定の重要性は増すばかりです。しかし、データ分析と聞くと、専門的な知識が必要だと感じる方もいるかもしれません。
本記事では、データ分析の基本的な手法や手順、そしてビジネスで成果を出すためのポイントを分かりやすく解説します。初心者の方でも安心して読み進められるよう、その本質から活用方法までを徹底解説していきます。
目次
データ分析とは
データ分析とは、集めたデータを調べて、隠れているポイントを見つけることです。例えば、クラスの好きな給食のデータを集めて分析すると、「人気のメニューはカレーライス！」というポイントが見つかります。
このように、たくさんのデータの中から、みんなが知りたいことや役に立つことを見つけ出すのがデータ分析です。
データ分析の目的
色々なデータがあふれています。例えば、テストの点数とか、好きな食べ物のアンケート結果とか。たくさんのデータを調べて、隠れている面白いことや役立つことを見つけるのがデータ分析です。
データ分析の大きな目的は、ただ数字を見るだけじゃなくて、「なんでこうなるのか？」「これからどうなるのか？」って考えるヒントを見つけることです。
そして、その結果を学校生活や部活動、将来の夢をかなえるために役立てるのが大切なポイントです。
定量的データ
定量的データは、数字で表せるデータのことです。例えば、身長やテストの点数などがそうです。このデータを分析することで、平均値を出したり、グラフで変化を見たりできます。
大切なポイントは、数字で客観的に比較したり、傾向を把握したりできることです。
定性的データ
定性的データは、数字で表せないデータのことです。例えば、インタビューでの意見やアンケートの感想などがそうです。このデータを分析することで、人々の考え方や気持ち、共通する意見を見つけ出すことです。
大切なポイントは、言葉のニュアンスから深い意味合いを理解することです。
構造化データ
構造化データは、整理整頓されたデータのことです。例えば、表計算ソフトのデータやデータベースのように、項目と値がきちんと決まっています。
このデータは、コンピューターで分析しやすく、集計や検索がしやすいのが大きなポイントです。効率的に情報を引き出せます。
半構造化データ
半構造化データは、完全に整理されてはいないけれど、ある程度のルールがあるデータのことです。例えば、XMLやJSON形式のファイルです。
完全に自由な形式ではないから、分析する際に特定のパターンを見つけやすいのがポイントです。構造化データと非構造化データの中間的な存在です。
非構造化データ
非構造化データは、形式が自由なデータのことです。例えば、文章、画像、音声、動画などがそうです。そのままでは分析しにくいけれど、テキストマイニングや画像認識などの技術を使うことで、隠れた情報やポイントを見つけ出すことができます。多様な情報を扱えるのが特徴です。
データ分析の種類
データ分析にはいくつかの種類があり、それぞれ目的とポイントが異なります。分析手法を理解することで、ビジネスの課題解決や意思決定にデータを効果的に活用できるのです。
データ分析の種類は以下の通りです。
- 記述分析：過去のデータから何が起こったかを把握
- 診断分析：なぜそれが起こったのか原因を特定
- 予測分析：将来何が起こるかを予測
- 処方分析：どうすれば良いか最適な行動を提案
データ分析の基本的な手順のポイント
データ分析を効果的に進めるには、いくつかの基本的な手順とポイントがあります。
データ分析の手順は以下の通りです。
- 何のためにデータを分析するのか明確な目的を設定
- 目的に合ったデータを適切に収集し整理・加工
- 適切な分析手法を選びデータから意味のある洞察を引き出す
- 結果を分かりやすく可視化し関係者に共有し意思決定を促す
- 分析結果を評価し改善につなげるサイクルを回す
目的の設定と課題の明確化
データ分析を始める最初のポイントは、明確な目的を設定し、解決したい課題を具体的にすることです。「何のためにデータを分析するのか？」「分析によって何を明らかにしたいのか？」を定めることで、その後のデータ収集や分析の方向性が決まり、より効果的な結果につながります。
データの収集
データ収集は、データ分析の土台となる重要なステップです。目的に合った質の高いデータを集めることが、正確な分析結果を得るためのポイントです。
社内データだけでなく、必要に応じて外部データやオープンデータも検討しましょう。収集方法や倫理的な配慮も大切です。
データの整理・加工（前処理）
データの整理・加工（前処理）は、分析の精度を高めるための重要なポイントです。具体的には、データのクリーニングを行い、欠損値、異常値、重複データなどを適切に処理します。
この丁寧な前処理によって、より信頼性の高い分析結果を得ることが可能になります。
データの分析
データの分析では、目的に合った手法を選ぶことが重要なポイントです。Excelのような表計算ソフト、専門的な統計ソフト、柔軟性の高いプログラミング言語など、様々なツールを適切に活用することで、効率的かつ高度な分析が可能になります。
分析結果の可視化
分析で得られたデータの洞察を分かりやすく伝えるには、可視化が重要なポイントです。グラフや図表を効果的に用いることで、複雑なデータの特徴や傾向が一目で理解できるようになります。
誰に何を伝えたいかを意識した可視化を心がけましょう。
誰に何を伝えたいかを意識した可視化
データの可視化で最も重要なポイントは、「誰に何を伝えたいか」を明確に意識することです。見る人が理解しやすい表現方法を選ぶことで、分析結果の意図が正確に伝わり、効果的なアクションにつながります。
目的と相手に合わせたデータの表現を心がけましょう。
効果測定と改善
データ分析の結果に基づいてアクションを起こしたら、その効果をデータで測定し、評価することが重要なポイントです。効果測定によって、何がうまくいき、何が改善すべき点なのかが明確になります。
分析と改善のサイクルを回すことで、データ活用の精度が向上します。
データ分析の手法のポイントを紹介
データ分析には様々な手法があり、それぞれのポイントを理解することが重要です。基本的な統計分析から、複雑な機械学習、テキスト分析まで、扱うデータの種類や分析の目的に応じて適切な手法を選ぶ必要があります。
例えば、過去の傾向を把握するなら記述統計、原因を探るなら相関分析や回帰分析が有効です。未来を予測したい場合は予測モデル、大量のテキストから意味を見つけたいならテキストマイニングが役立ちます。各手法の特性と注意点を押さえ、データから最大限の価値を引き出すことが、データ分析成功の鍵となります。
平均値
平均値は、データ全体の中心的な傾向を示す重要な指標です。すべての数値を足して、データの個数で割ることで求められます。
分析のポイントとして、データの全体像をざっくりと把握するのに役立ちますが、極端に大きな値や小さな値（外れ値）の影響を受けやすい点に注意が必要です。
中央値
中央値は、データを大きさ順に並べたとき、ちょうど真ん中にくる値です。分析のポイントとして、外れ値の影響を受けにくく、データの中心的な傾向をより頑健に示すことができます。
データの分布が偏っている場合に、平均値と合わせて確認することで、より深い洞察が得られます。
最頻値（さいひんち）
最頻値は、データの中で最も多く現れる値のことです。分析のポイントとして、データの中で特に目立つ傾向や、多数派の意見を把握するのに役立ちます。
平均値や中央値と合わせて見ることで、データの分布の特徴をより深く理解することができます。
分散
分散は、データの散らばり具合を示す指標です。それぞれのデータが平均値からどれくらい離れているかを数値化しています。
分析のポイントとして、データのばらつきが大きいほど、個々のデータの特性が多様であることを示唆します。リスク評価などにも活用されます。
標準偏差
標準偏差は、データの散らばり具合を平均値からの距離で示す指標で、分散の平方根です。分析のポイントとして、データのばらつき具合を直感的に理解しやすく、平均値と合わせてデータの分布の幅を把握するのに役立ちます。
品質管理など、データの安定性を評価する際に重要です。
相関分析
相関分析は、2つのデータの間にどのような関係があるかを調べる分析手法です。正の相関があれば一方が増えると他方も増える傾向、負の相関があれば一方が増えると他方は減る傾向があります。
分析のポイントは、関係の強さ（相関係数）と方向性を把握し、ビジネスの意思決定に役立てることです。ただし、相関関係は因果関係を示すものではない点に注意が必要です。
回帰分析
回帰分析は、あるデータ（目的変数）を別のデータ（説明変数）で予測したり、それらの関係性を明らかにしたりする分析手法です。
分析のポイントは、説明変数が目的変数にどれくらい影響を与えるのかを定量的に把握し、将来予測や要因分析に役立てることです。ビジネスにおいては、売上予測や顧客行動の分析などに活用されます。
多変量解析
多変量解析は、複数のデータ間の複雑な関係性を同時に分析する手法の総称です。分析のポイントは、単一の変数だけでは見えなかった構造やパターンを発見できること。
例えば、顧客の購買行動を複数の要因から分析したり、製品の品質を様々なデータから評価したりする際に活用されます。より深い洞察を得るための強力なツールです。
主成分分析
世の中には、たくさんの情報やデータがあふれています。例えば、クラスの生徒の身長、体重、好きな科目など、一つ一つ見ていても、なかなか全体像がつかめないことがあります。
「主成分分析」は、ちょっと特別な分析方法です。これは、たくさんのデータの中から、最も重要な「ポイント」を見つけ出す分析方法です。
例えるなら、たくさんの色鉛筆の中から、絵を描く上で一番重要な色を数本だけ選び出すイメージです。選び出されたポイントは「主成分」と呼ばれ、これを見るだけで、データ全体の傾向や特徴がグッとわかりやすくなります。
主成分分析を使うと、複雑に見えるデータも整理されて、本当に知りたいこと、つまりデータの「本質」が見えてきます。そのため、科学の研究やマーケティングなど、様々な分野で活用されています。
因子分析
たくさんのデータの中に、直接は見えないけれど、お互いに影響し合っている「隠れた関係」があります。例えば、テストの点数で、国語と社会の点数が高い人は、歴史にも興味があるかもしれない、みたいな関係です。
因子分析は、隠れた関係を見つけ出す分析方法です。たくさんのデータを分析して、共通する「ポイント」となる要素（因子）を見つけ出します。
これを使うと、複雑なデータが示す、より深い意味や構造が見えてくる。表面的な数字だけではわからない、データの本質を理解するのに役立ちます。
クラスター分析
たくさんのデータを「似ているもの同士」で、グループ分けする分析がクラスター分析です。例えば、アンケートの回答データで、好きな食べ物や趣味が似ている人を集めてグループを作ったりします。
分析することで、データの中に隠れていた「グループ（クラスター）」が見えてきます。それぞれのグループにはどんな特徴があるのか、重要な「ポイント」は何なのかが分かります。
この分析を使うと、全体を一つとして見るだけでは分からなかった、データの中の個性を発見できます。
教師あり学習
教師あり学習は、AI（人工知能）が「先生」から答えを教えてもらいながら賢くなる学習方法です。たくさんの「データ」と、それに対応する「正解」をセットでAIに与えて「分析」させます。
「このデータはこうなる！」と、AIはたくさんの例からルールを学んでいきます。学習が終わると、AIは新しいデータが与えられたときに、自分で正解を予測できるようになります。
重要な「ポイント」は、どれだけ多くの正しい例を学べるか、ということです。例えば、過去の天気データと次の日の天気を教えれば、AIは明日の天気を予測できるようになります。
教師なし学習
教師なし学習は、AI（人工知能）が「先生」なしで、たくさんの「データ」の中から自分でパターンやルールを見つけ出す学習方法です。
正解が与えられない「データ」をAIに「分析」させることで、「あっ、このデータとこのデータは似ている！」といった共通点や、珍しいデータ（外れ値）などを発見します。
重要な「ポイント」は、AIがデータ自身の持つ構造に気づけるかどうかです。例えば、顧客の購買データを分析して、似たような買い物をしているグループを見つけたりするのに使われます。
テキストマイニング
普段私たちが使っている言葉の集まり、データとしての文章を分析して、隠された意味や傾向を見つけ出すのがテキストマイニングです。
例えば、たくさんのアンケートの回答やSNSの書き込みを分析して、「みんなが何について興味を持っているか」「どんな意見が多いか」といった「ポイント」を見つけ出します。
大量の言葉のデータから、重要な情報や新しい発見が得られます。ニュース記事の分析や、お客様の声の活用など、色々な場面で役立っています。
ビジネスにおけるデータ分析の活用ポイント
ビジネスにおいてデータ分析を活用する際の重要なポイントは、まず具体的な課題や目標を設定し、それに基づいて必要なデータを収集・分析することです。闇雲にデータを集めても、ビジネスの成長には繋がりません。
分析結果を現場の担当者や意思決定者に分かりやすく伝え、具体的なアクションに繋げることも重要です。データを可視化したり、ストーリーとして語ったりすることで、関係者の理解を深め、行動を促しやすくなります。
また、一度分析して終わりではなく、効果測定を行い、改善を繰り返すサイクルを構築することも成功のポイントです。データに基づいたPDCAサイクルを回すことで、ビジネスの課題解決や新たな機会の発見に繋げることができます。
マーケティングでの活用ポイント
マーケティングでデータ分析を活用する重要なポイントは、顧客データを深く理解することです。購買履歴、行動履歴などを分析することで、顧客のニーズや嗜好を把握し、より効果的なターゲティングやパーソナライズされた施策を実行できます。
データに基づいた戦略立案が、マーケティング成果を最大化する鍵となります。
ターゲティング
お店の人が商品を売るとき、色々な人に同じようにアピールするよりも、「この商品が好きなのはどんな人かな？」って考えます。それがターゲティングです。
たくさんのデータ（例えば、年齢、性別、興味など）を分析して、特に買ってくれそうな人たちのグループを見つけます。このグループが「ターゲット」です。
ターゲティングのポイントは、ターゲットに合わせたアピールをすること。好きな色や興味のあることを知っていれば、ピンポイントで商品をすすめられるから、買ってもらいやすくなります。
無駄なアピールを減らして、効率よく売るための大切な方法です。
購買行動分析
みんながお店で何を買ったかのデータを集めて、どんな人がどんなものを一緒に買っているか、いつ買いに来るかなどを調べるのが購買行動分析です。
例えば、「ゲームを買う人は、新しいコントローラーも一緒に買うことが多い」とか、「週末になるとお菓子を買う人が増える」といったことがデータ分析でわかります。
この分析のポイントは、お客さん様の「なんでそれを買ったんだろう？」という気持ちや行動のパターンを見つけることです。お店の人は、この結果を参考に、おすすめの商品を並べたり、お得なセットを作ったりして、もっとみんなが楽しく買い物できるように工夫することです。
広告効果測定と最適化
お店や会社は、自分たちの商品をたくさんの人に知ってもらうために、テレビやインターネットで広告を出します。でも、どんな広告が一番効果があるのか、お金をかけるべきポイントはどこなのかを知るために、データ分析がすごく役立ちます。
例えば、「この広告を見た人は、どれくらい商品を買ってくれたかな？」とか、「インターネットのどの広告をクリックする人が多いかな？」といったデータを分析します。
その結果を見て、「この広告はあまり効果がないから、別の広告に変えてみよう」とか、「この広告をもっとたくさんの人に見てもらえるように工夫しよう」と改善していくのが最適化のポイントです。データをしっかり見て、一番効果的な方法を見つけることが大切です。
営業で活用ポイント
営業でデータ分析を活用する重要なポイントは、顧客データや営業活動の記録を分析し、成約しやすい顧客を見つけることです。
過去の成功事例や顧客の特徴を分析することで、効果的なアプローチ方法や提案内容を導き出し、営業効率と成約率の向上に繋げます。
下記の記事でもビジネスでのデータ分析を紹介していますので参考にしてくだい。
見込み顧客の特定と優先順位付け
ビジネスでは、商品を買ってくれそうな「見込み顧客」を見つけることが大切です。たくさんの顧客に関する「データ」を「分析」して、「この人は買ってくれる可能性が高い！」という人を特定します。
でも、見込み顧客はたくさんいるから、全員に同じようにアプローチするのは大変です。そこで、さらに「ポイント」となる情報（例えば、過去の購入履歴や興味のあること）を使って、特に買ってくれそうな人に「優先順位」をつけます。
これは、効率よく売上を伸ばすための重要なステップです。可能性の高い人に力を入れることで、無駄をなくして効果的にアプローチできます。
売上予測と目標設定
お店の過去の売上「データ」を詳しく「分析」すると、「この時期は売れやすい」「この商品が人気だ」といった傾向が見えてきます。これが売上予測の第一歩です。
分析結果をもとに、「来月はこれくらい売れそうだ」と予測を立てます。そして、その予測を踏まえて「じゃあ、目標は〇〇円にしよう！」と具体的な目標を設定します。
大切な「ポイント」は、過去のデータからしっかり学び、現実的で少し頑張れば達成できる目標を立てることです。正確な予測と適切な目標設定が、お店の成長につながります。
顧客離反分析
お店やサービスからお客さんが「離れて」しまうのは、ビジネスにとって大きな問題です。顧客離反分析は、どんなお客さんが、どんな理由で離れてしまったのかを「データ」を「分析」して明らかにします。
例えば、「最近利用が減った」「アンケートで不満の声があった」といったデータを分析することで、「サービスに不満があったのかな？」「他に良いお店が見つかったのかな？」といった離反の理由が見えてきます。
重要な「ポイント」は、離れてしまったお客さんの声に耳を傾け、その原因を突き止めて改善することです。そうすることで、今後のお客さんの離反を防ぎ、長く利用してもらえるようになります。
製造での活用ポイント
工場では、製品の品質、機械の動き、作業時間など、たくさんの「データ」が集まります。これらのデータをしっかり「分析」することで、もっと効率的で質の高い製品づくりができるようになります。
重要な「ポイント」は、集めたデータを活用して、無駄をなくしたり、品質を向上させたりすることです。データに基づいた改善で、より良い製品を、より早く、より安く作れるようになります。
下記の記事でも製造業での分析に関する記事を紹介していますので参考にしてください。
品質管理と不良原因の特定
製品の品質を守るためには、たくさんの「データ」を「分析」することが大切です。例えば、製品のサイズや重さ、強度などのデータを調べて、基準から外れていないかチェックします（品質管理）。
もし不良品が見つかったら、いつ、どこで、どんな不良が起きたかのデータを詳しく分析します。そうすることで、「この機械の調子が悪いのかも」「この作業でミスが起きやすいのかも」といった不良の原因が特定できます。
重要な「ポイント」は、データに基づいて原因を見つけ出し、対策を立てることです。不良の原因を取り除くことで、品質の高い製品を安定して作れるようになります。
生産効率の向上
工場で製品を作る速さ（生産効率）を上げるためには、色々な「データ」を「分析」することが重要です。例えば、各工程にかかる時間、材料の使用量、作業員の動きなどをデータで見てみます。
すると、「この作業に時間がかかっている」「この材料の使い方が無駄が多い」といった改善できる「ポイント」が見えてきます。
分析結果をもとに、作業の手順を変えたり、機械の配置を見直したりすることで、同じ時間でもっとたくさんの製品を作れるようになります。データの活用が、無駄をなくし、生産性をアップさせるカギとなります。
需要予測と在庫最適化
お店では、どれくらいのものが売れるかを予測（需要予測）して、必要な数だけ在庫を持つことが大切です。過去の売上「データ」を「分析」することで、「この時期にはこれがよく売れる」「このくらいの量を用意しておけば大丈夫」といった予測ができます。
でも、たくさん在庫を持ちすぎると売れ残ってしまうし、少なすぎると品切れになってしまいます。そこで、需要予測の結果をもとに、売れ残りも品切れも起こさないように、在庫の量をちょうど良い状態にする（在庫最適化）のが重要な「ポイント」です。
データを活用することで、無駄を減らし、お客さんの欲しいものを必要な時に提供できるようになります。
人事での活用ポイント
社員の能力や働き方に関する「データ」を「分析」することで、より良い人材配置や育成ができます。重要な「ポイント」は、データから社員一人ひとりの強みや課題を見つけ、それぞれの力を最大限に引き出すことです。
従業員の離職予測と対策
会社では、従業員が「離職」してしまうと、新しい人を採用をしたり育てるのに時間やお金がかかって大変です。そこで、過去の「データ」（例えば、勤続年数、評価、残業時間など）を「分析」して、「このままいくと辞めてしまうかもしれない」という人を予測します。
予測することで、「最近、元気がないみたいだから話を聞いてみよう」「仕事の負担が大きいのかもしれないから調整しよう」といった対策を事前に立てることができます。
重要な「ポイント」は、データを活用して、従業員が長く安心して働ける環境を作ることです。そうすることで、大切な仲間が辞めてしまうのを防ぎ、みんなで気持ちよく仕事ができるようになります。
採用活動の効率化
会社が新しい仲間を探す「採用活動」では、たくさんの応募者に関する「データ」が集まります。データをしっかり「分析」することで、「どんな人が活躍しやすいか」「どこで情報を発信すると応募が集まりやすいか」といったことが見えてきます。
例えば、過去に採用した人のデータと、その後の活躍ぶりを分析すれば、採用の際に重視すべき「ポイント」がわかります。また、どの求人媒体からの応募者が多いかを分析すれば、効果的な場所に力を入れられます。
データの分析を活用することで、無駄な手間を減らし、会社にとって本当に必要な人材を効率よく見つけられるようになります。
人材育成効果の測定
会社が行う研修などの「人材育成」が、本当に社員の成長につながっているかを「データ」を使って「分析」します。
例えば、研修前後のテストの点数、仕事の成果の変化、周りの人からの評価などをデータとして集めます。これらのデータを分析することで、「この研修で〇〇のスキルが上がった」「仕事のスピードが速くなった」といった効果が具体的にわかります。
重要な「ポイント」は、育成の効果を客観的なデータで把握し、今後の育成方法を改善していくことです。効果的な育成を続けることで、社員一人ひとりの成長を促し、会社の力も高めることができます。
データ分析を成功させるための重要なポイント
データ分析で大切なのは、まず「何を知りたいか」という目的をハッキリさせることです。そして、目的に合った「データ」を集めて、正しく「分析」すること。最後に、分析結果から得られた「ポイント」を活かして行動することが成功へのカギです。
データ分析の本を紹介
データを分析して、仕事や生活に役立つポイントを見つけるって、なんだか難しそう？そんなあなたに、データ分析の入門にぴったりの本を紹介します！
この本では、データ分析の基本的な考え方から、身近な例を使った分かりやすい解説し、そして実際に分析を進める上での重要なポイントが満載です。
難しそうな専門用語は少なめなので、初めての人でも安心して読み進められるはずです。データ分析の世界への第一歩を踏み出して、新しい発見を楽しんでみましょう。
図解即戦力 データ分析の基本と進め方がこれ1冊でしっかりわかる教科書
この本は、データ分析を初めて学ぶビジネスパーソンに向けて書かれています。「データ分析って何？」「ビジネスにどう役立つの？」という基本的な疑問からスタートし、実際にデータ分析の計画を立てて実行し、結果を評価するまで、順を追って学ぶことができます。
データ分析の基礎を理解し、「これなら自分にもできる！」と自信を持ってデータ分析に取り組むための、最初の一歩となる本です。
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データ分析のポイントまとめ
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