データ分析の手順と代表的な分析手法を解説！
現代において、データ分析は企業の戦略を考える上で必要不可欠な要素になっています。しかし、データ分析は難しいというイメージを持っている担当者も多いのではないでしょうか。本記事では、データ分析が果たす役割から、実際にデータ分析を行う際の手順、代表的な分析手法までを解説します。本記事を読むことでデータ分析の具体的な分析方法がわかるので、ぜひ参考にしてください。
データ分析の手順を進める前に確認すべき役割
データ分析を行うにあたって、その役割を確認しましょう。ここでは、データ分析が果たす役割として代表的な以下の2つを解説します。
- 仮説が正しいかどうかを確かめる
- 現状把握と課題解決をスピーディーに行う
それでは、それぞれを解説していきます。
仮説が正しいかどうかを確かめる
データ分析を行う上で必要になるのが、仮説です。データ分析は仮説を立てた上で、その仮説が合っているかどうかを検証します。データの収集が今ほど普及していない時代は、仮説を立てた後にそのままビジネスに実装することで、検証せざるを得ませんでした。しかし、今は事前に立てた仮説に照らし合わせるようにデータ分析を行うことで、課題に対する原因や推測が正しかったのか、定量的に調査することができます。
課題に対する仮説の他にも、成功した施策について深掘りすることもできます。過去に成功した施策に関連するデータを分析することで、何が成功のカギとなったのかを明らかにできます。過去にあった事象の原因や将来の施策まで、様々な仮説の検証がデータ分析によって可能になるのです。
現状把握と課題解決をスピーディーに行う
データ分析の大きな要素はデータの収集と整理です。そのため、必然的に現状の把握を行うことになります。データを収集すると同時に、グラフによる可視化や、傾向を調べる分析によってより現状は明確に表されます。これによって、現状把握を行うことができます。データ分析を活用した課題解決は、事前に仮説の真偽が分かるため効率性を高めることができます。
データ分析を行う手順を8つステップで解説
ここでは、実際にデータ分析を行うための8つのステップについて解説します。このステップで実施することで、ビジネスに役立つデータ分析を行うことができます。
目的や課題を明確にする
データ分析において、目的や課題を明確にすることが重要です。なぜならデータ分析は目的や課題に対する仮説を立てて、その仮説を検証することで成り立つからです。目的や課題が不明確な状態でデータ分析をすると、労力をかけたものの、ビジネスに落とし込めないという状況になりかねません。この目的や課題の定め方は下記の記事で詳しく解説しています。目的や課題の考える際に、参考にしてみてください。
関連記事：データ分析の目的とは？明確にする理由から方法まで分かりやすく解説
仮説を立てる
目的や課題が決定したら、それらに対する仮説を立てましょう。データ分析の役割は仮説の検証です。なぜ現状の課題が生まれているのかについて、今ある情報をもとにして仮説を立てましょう。仮説の立て方や立てる際の注意点については以下の記事でも詳しく解説しています。仮説を立てる際には、こちらも参考にしてください。
データ分析の計画を立てる
仮説を立てたら、データ分析を行うにあたって計画を立てましょう。ここで決めることは主に、下記の4つになります。
- 集めるべきデータが何か
- データの集め方
- データを集める期間や量
- データの分析手法
データを集める前には、そもそもどのようなデータを集めるべきかを決めねばなりません。目的や課題、必要な情報に沿って集めるべきデータを決めましょう。また、データの集め方を事前に決めておくことで収集がスムーズです。収集不能なデータも分かるため、軌道修正が可能です。収集期間や量を決めておけば、分析にもスムーズに進めます。
データ分析の目的やデータの形式によって、適切なデータの分析手法が変わります。ここで分析手法についても決めておくと良いでしょう。
データを実際に収集する
データ分析の計画が定まったら、実際にデータを収集しましょう。収集段階で、方法や必要な量や質について課題が見つかったら、その都度軌道修正が必要です。また、自動化できる部分は自動化することが望ましいです。サイトのアナリティクスなどが、データとして必要な場合は、データを適宜CSVなどに自動的に落とし込めるようにすると良いでしょう。他にもBIツールとの連携などによって、データの収集は一部自動化できます。非常に効率が上がるので検討しましょう。
データの加工して分析しやすくする
必要なデータが集まったら、データを加工しましょう。データの加工とは、分析する際にノイズとなるデータの除去や、形式統一といったデータ分析に適した形に変換することです。たとえば、年齢に関するデータを集めた場合、20～29歳のデータすべてを｢20代｣と変換できます。年代別にデータをまとめようと思ったらこの変換は必須です。
データの加工は非常に手間がかかり、データ分析全体の工数の8割を占めるとも言われています。こちらも収集の時と同様に、Excelの関数やプログラムによる自動化を図りましょう。
データ分析を行う
データの加工までが完了したら、データの分析を行いましょう。詳しくは後述しますが、データの分析手法は実に多様です。専門家がいなければ、分析困難なことも少なくありません。代表的なデータの分析は、BIツールを用いることで自動的に行えるものもあります。社内で専門家がいない場合、BIツールによるデータ分析も選択肢に入れると良いでしょう。なお、高度な分析を行う場合はR（アール）やPythonといった、専用ツールやプログラミング言語を用いる必要があります。
ビジネスに落とし込む
データの分析を終えたら、分析結果から仮説が正しかったかを確認しましょう。その上で結果を客観的に解釈し、ビジネスに落とし込むことが大切です。この際、客観的な解釈ができなければ、適切にデータ分析結果をビジネスに落とし込めません。データ分析結果の解釈は、専門家が行うか、複数のメンバーで確認し、お互いの主観を潰しあって解釈を行うべきです。また、必ず目的や課題に直結するように落とし込むようにしましょう。
PDCAサイクルを回す
データ分析は何回も繰り返し行うことで、ビジネスに好影響を与えます。データ分析結果をビジネスに落とし込んだら、必ず効果測定を行いましょう。そこで測定結果に対して再度課題を見つけ、仮説を立てて同じ手順を踏みましょう。PDCAサイクルを回して、継続的にデータ分析を行うことで、データ分析の精度は高まります。データ分析の精度が高まることで、よりデータ分析がビジネスに与える影響は大きくなります。継続的にデータ分析は行いましょう。
代表的なデータ分析手法と手順
データ分析の手法は実に様々です。データ分析に慣れていなければ、それぞれの分析手法の特徴が分からないのではないでしょうか。ここからは代表的な分析手法とそれぞれに適した目的まで解説します。データ分析の手法が分からない方は、本章を参考にしてください。
クラスター分析
クラスター分析は、ある集団の中で同じ属性を持つ子集団を作り、それぞれの子集団別に傾向や特徴を調べる分析手法です。クラスター分析の例として、小売店舗を挙げましょう。1つの店舗の購買客という大きな集団の中で、年代別に顧客を分けます。それぞれの年代別での客単価や、購買傾向を確認できます。
このようにクラスター分析では、ある集団の中で細かい属性別の傾向や特徴を掴む際に便利です。例に挙げたような、小売店などで活用できます。
アソシエーション分析
アソシエーション分析はアソシエーション分析は、一見因果関係が無い2者間の関連性を見出し、仮説を立てる分析方法です。代表的な活用例としてコンビニエンスストアがあります。商品の配置と顧客の滞在時間は一見関係が無いように思われます。しかし、この2者間に関係性を見出し、コンビニエンスストアは最も顧客の滞在時間が長くなるように商品が配置されています。そのほかにもセット売りの組み合わせと購入率などが挙げられます。主に店舗販売やECなどで活用されている分析手法です。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、答えが「はい」か「いいえ」の2択で集計を行い、特定の事象が起こる確率を予測する分析方法のことです。LPのコンバージョン率やメールの開封率・返信率から、売上の増減を考えるといった分析が挙げられます。主に、Webに関する事業やマーケティングプランを考えるのに活用されます。
クロス集計分析
回答者の属性情報を加えて、アンケートを行いデータを集めた上で分析を行う方法です。年齢や性別などの属性別に、アンケートの結果の傾向を確認できる分析手法です。toB、toC関わらず、さまざまな業種・用途での活用ができます。比較的簡単な分析手法なので、多くの場面で利用されています。
決定木分析
決定木分析とは、ある1つの原因から生まれる結果を、いくつも仮説立てて、それぞれの結果に対してもさらに仮説立てていく分析手法のことです。自社で新たな商品やサービスを展開する時によく使われます。
まとめ
本記事では、データ分析が果たす役割から、実際に分析をする手順、代表的な分析手法について解説しました。データ分析をビジネスで活用するには、データ分析の役割の理解と効果的な手順の厳守が不可欠です。また、そのデータ分析を繰り返し実践することによって、より精度の高いデータ分析が可能になり、結果的にビジネスにおける好循環に繋がります。データ分析の実践を検討している方は、本記事を参考に、実践してみてはいかがでしょうか。
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