データ分析のコツを解説!ビジネスに落とし込む方法まで分かりやすく紹介

データ分析のコツを解説!ビジネスに落とし込む方法まで分かりやすく紹介

情報化が進んだ現代では、その中で生まれたデータデータを分析し、マーケティング戦略を立てることが一般的です。しかし、具体的にデータ分析を行う方法が分からない方は多いのではないでしょうか。そこで本記事では、データ分析の初心者が抑えるべきコツや、実際にビジネスの現場で活用するための方法、ツールを選ぶ際のポイントについて解説します。

初心者がデータ分析を進める際に抑えるべき4つのコツ

初心者がデータ分析を進める際に抑えるべき4つのコツについて紹介します。この4つのコツを抑えることで、分析の正確性が大きく向上するため、必ずチェックして実践するようにしましょう。

 

目的を把握する

データ分析を行う目的を明確に定めて把握しておきましょう。目的を明確に把握せずにデータ分析を行っている企業は意外と多いです。しかし、このステップがデータ分析で成果を上げるためには最も重要です。データ分析は、あくまで現状の課題や問題を解決するための手段でしかありません。そのため、目的が明確でなければデータ分析をする意味が無くなってしまいいます。「来年度の売上を30%向上させる」「今年中に失注率の回復を目指す」など、具体的な期間と数字がセットとなった目的が理想的です。明確な目的の把握無しに、正確なデータ分析とその応用は不可能なので、必ず実践してください。

 

データ分析の計画を立てる

データ分析の目的が決まったら、実際にデータ分析を行う計画立てましょう。データ分析の計画に必要な要素としては下記の6つが挙げられます。

 

  • 分析方法の決定
  • 収集するデータの決定
  • データの収集方法の決定
  • 費用対効果やかけられる時間の確認
  • 評価軸、達成軸の決定

 

上述の中で、最も重要なのが「評価軸、達成軸の決定」です。データ分析の目的に対して、評価軸や達成軸を決めていなければ、データ分析が成功したのかが分かりません。その結果、気付かぬ内に、データ分析の終わりが見えなくなり、無意味なデータ分析を行う恐れがあります。分析の計画は紙に書いたり、簡単な図に表したりして一目で分かるようにしておきましょう。これによって、目的や計画を見失うことなく、データ分析を行えます。

 

実際にデータを収集する

データ分析の目的や計画が定まったら、それらを基に実際にデータを収集します。データの収集を行う際は、データが1次データか2次データかを確認しましょう。1次データとは実際に調査がなされたデータや論文のことです。一方、2次データは前者のデータを第三者が加工したものです。2次データには、データを加工した者の意図が入っている可能性があります。2次データは参考程度として考え、なるべく1次データを集めることが望ましいでしょう。

また、集めたデータは分かりやすいようにグラフなどによって可視化するとスムーズに分析できます。Excelなどの表計算ソフトやYellowfinのようなBI(Business Intelligence)ツールを使用すると簡単に行えます。

 

収集したデータを分析する

実際に収集したデータを分析して、傾向やデータの真偽を確かめます。代表的な分析方法とそれぞれの要素は下記の通りです。

 

  • 分散分析…複数のデータ群の平均値を比較する
  • 因子分析…データ全体の共通の因子を分析して導き出す
  • クラスター分析…似た要素ごとにグループをまとめる

 

データ分析はExcelなどの表計算ソフトでも行えますが、知見を持った人材の採用やデータ分析を素早く行える分析ツールの使用がおすすめです。また、高度な技術が求められますがPythonを用いれば、分析を基に機械学習を行わせられます。

データを分析した後は、必ずその分析結果が正しいのか客観的な目線で確認しましょう。

 

ビジネスでデータの分析を活用する3つのコツ

ここまで、データ分析を行う流れやコツをご紹介しました。ここからは、データ分析の結果をビジネスの現場に落とし込むコツをご紹介します。

 

データ分析を繰り返す

データ分析を基にアクションを起こした後も、引き続きデータ分析を続けましょう。アクション前後のデータを分析・比較することで、「目的が達成されたか」「どの部分に課題が残っているのか」が明確になり、さらなる改善のアクションを取れます。このようにデータ分析を用いてPDCAサイクルを回すことで、事業をより良い方向へ導けます。正確に因果関係を理解する

 

正確に因果関係を理解する

データ分析を活用する上では、因果関係を正しく理解することが重要です。因果関係とは、「原因」と「結果」の関係を指します。

因果関係は、「相関関係」と混同しやすいため、注意が必要です。相関関係とは、「ある一方のデータの変化に応じて、もう一方が自動的に変化する関係」のことです。

因果関係・相関関係の違いを理解するための簡単な例をご紹介します。現在、地球上では毎年人口が増加しており、年数と人口には正の相関があると言えます。しかし人口増加の理由は食糧難が解決されたことなどであり、年数が増えるから人口が増加するわけではありません。

このように相関関係が見られても、その2つのデータ間に因果関係が無いことは多くあります。ビジネスにおいてデータ分析を活用するには、分析したデータを客観的かつ多角的に見て、相関関係と因果関係を切り分けて考えることが重要です。

 

専門性の高い人を採用する・ツールを使う

データ分析は表計算ソフトやBIツールを用いることで比較的容易に行えますが、分析結果を正しく理解できる方は少ないでしょう。そのため、データ分析に精通している高い人を採用し、正しい観点でデータ分析をしてもらうことで分析結果をビジネスに落とし込みやすくなります。

どうしても人員を雇えない場合は、できるだけ簡潔で分かりやすい分析ツールを使うことがおすすめです。専門家とツールを用いてデータ分析を行うことで、改善の正確性が向上するほか、アクションまでの時間を大きく削減できます。

 

データ分析ツールを選ぶコツ

ここまで、データ分析の方法や、ビジネスに落とし込むまでの方法について解説しました。データ分析を行う際には、データ分析ツールの使用が必要不可欠であることをご理解いただけたのではないでしょうか。では、データ分析ツールはどのようにして選べばよいのでしょうか。

データ分析ツールを選ぶ際のコツには、下記のようなものがあります。

 

  • 導入目的やデータ量に対してツールが適しているか
  • 複数システム・導入済みシステムを連携したり、集計したりできるか
  • 初期費用・月額料金・オプション料金などのコストが予算内か

 

各データ分析ツールの特徴を知っておくと、ツールを選びやすくなります。代表的なデータ分析ツールとその特徴は下記の通りです。

まとめ

本記事では、データ分析のコツについてご紹介しました。現代のビジネスにおいてデータの活用は不可欠であり、データ分析無しに効率的なマーケティングはできません。逆に言えば、データを的確に分析し、活用すれば効率的なマーケティング施策が行えます。

ぜひ本記事を参考にデータ分析を行い、ビジネスに分析結果を落とし込んでPDCAサイクルを回してみてはいかがでしょうか。

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