ビッグデータ分析とは？前提知識・分析手法・分析ツール・注意点について詳しく解説！
ビッグデータ分析について知りたい
ビッグデータ分析の分析手法について知りたい
ビッグデータ分析のツールや分析時の注意点について知りたい
ビッグデータの時代が到来し、企業は膨大な量のデータから価値ある情報を抽出し、戦略的な意思決定に活用することが求められています。しかし、ビッグデータの有効活用は簡単な課題ではありません。データの管理と保管、データの品質保証、そして何よりも明確な活用目的の設定が求められます。
本記事では、ビッグデータ分析をこれから行う企業の担当者の方が一からビッグデータ分析について理解できるようにまとめております。
ビッグデータ分析を理解するための前提知識から具体的な分析手法・ツール・分析時の注意点に関してまで網羅しておりますので、ぜひ本記事でご確認ください。
ビッグデータ分析を理解する上での前提知識
ここでは、ビッグデータ分析を理解する上での前提知識について解説します。
- ビッグデータとは？
- ビッグデータと通常のデータの違い
- ビッグデータ分析の概要
それでは、1つずつ解説します。
ビッグデータとは？
ビッグデータとは、非常に大量のデータのことを言います。普通のコンピューターでは扱えないほど巨大で、インターネットやSNS、センサーなど様々なところから集められます。
また、ビッグデータの特性は通常「3V」として説明されます。まず、「ボリューム」です。これはデータの量を示し、ビッグデータはその名の通り非常に大量のデータを含んでいます。従来のデータベースやツールでは処理できないほどの膨大な情報量です。
次に「ベロシティ」です。これはデータの生成・収集の速度を指します。ビッグデータはリアルタイムあるいはほぼリアルタイムで生成・収集され、分析するためにはそのスピードを捉える能力が必要となります。
最後に「バラエティ」です。これはデータの形式の多様性を示します。ビッグデータは構造化されているものから非構造化まで、テキスト、画像、動画、ログファイルなど、様々な形式のデータを包含します。
このビッグデータを上手に分析することで、未来の出来事を予測したり、人々の好みを知ったり、新しいビジネスチャンスを見つけたりすることができます。
例えば、天気予報や、おすすめの映画を教えてくれるサービスなどが、ビッグデータを使っています。ビッグデータは、今の社会にとってとても価値のあるものとなっています。
ビッグデータと通常のデータの違い
ビッグデータとはその名の通り、非常に大量のデータを指します。これは通常のデータベースや管理ツールが処理できる範囲をはるかに超える情報量です。一方、普通のデータは、通常のコンピューターシステムで処理可能な範囲の情報です。
これに対して、普通のデータはその範囲がより限定的で、処理速度やデータ形式もより制限されています。
ビッグデータの利点は、その膨大な量から深い洞察や予測を得られることです。これに対して、普通のデータはより直接的で具体的な問いに対する答えを提供します。例えば、ビッグデータは顧客の全体的な行動傾向を把握するのに役立ちますが、特定の顧客の具体的な購買履歴は普通のデータで分析できます。
ビッグデータ分析の概要
ビッグデータ分析とは、大量のデータ（ビッグデータ）から有用な情報を抽出し、意思決定や予測、戦略策定などに活用するための手法のことです。
ビッグデータは非常に膨大な量で、多種多様な形式のデータが高速に生成されるため、これを人間が直接分析することは困難です。そこで、機械学習や人工知能といった先進的な技術が用いられます。これらの技術を使用することで、ビッグデータのパターンを発見したり、未来のトレンドを予測したり、異常なパターンを検出したりすることが可能になります。
例えば、顧客の購買データを分析することで、商品の売れ行きを予測したり、新たなマーケティング戦略を策定したりすることができます。また、SNSの投稿データを分析することで、社会の動向や人々の意見を把握することも可能です。これらはビッグデータ分析の一例であり、さまざまな分野でその有用性が認識されています。
ビッグデータ分析の分析手法
ここでは、ビッグデータ分析の分析手法について解説します。
- クロス集計
- 決定木分析
- アソシエーション分析（マーケットバスケット分析）
- クラスター分析
- 主成分分析
- 回帰分析
それでは、1つずつ解説します。
クロス集計
クロス集計とは、データを2つ以上のカテゴリーに分けて分析する手法のことを指します。これは一種の統計的手法で、特にマーケティングリサーチや意見調査、社会科学の研究などでよく用いられます。
クロス集計の一例として、消費者の年齢と商品の購買傾向を分析するケースがあります。この場合、年齢を一つのカテゴリー（例えば20代、30代、40代）とし、購買傾向をもう一つのカテゴリー（例えば商品Aを買ったか、商品Bを買ったか）としてデータを分類します。そして、各年齢層でどの商品がよく購入されているかを分析します。
クロス集計表（またはクロス集計マトリクス）は行と列で構成され、各セルにはそれぞれのカテゴリーの交差する部分のデータが記録されます。これにより、異なるカテゴリー間の関係性やパターンを視覚的に理解することが可能になります。
決定木分析
決定木分析は、樹形図を作成して予測や判別、分類などをしていく分析のことです。樹形図として表現されるこのモデルでは、各ノードが特定の特徴を表し、エッジが特徴の値や条件による分割を示します。
データは分割されて結果が予測されるため、新しいデータに対しても分類や予測が可能です。決定木分析は解釈が容易であり、特徴の重要性や予測の理由が直感的に理解できるのが特徴です。
アソシエーション分析（マーケットバスケット分析）
アソシエーション分析は、データセット内の項目やアイテム間の関連性を探求するためのデータマイニング手法です。主に市場調査や顧客行動分析に応用されます。
アソシエーション分析では、頻出するアイテムの組み合わせや相関関係を特定し、それらの結びつきや規則性を明らかにします。この手法は、スーパーマーケットでの買い物カゴ分析などでよく使用され、例えば「ビールを買う人はチップスも買う」といったような関連性を見つけ出すことができます。
アソシエーション分析は、支持度（アイテムの組み合わせの頻度）、信頼度（組み合わせの条件付き確率）やリフト値（アイテムの組み合わせの相関度）などの指標を用いて関連性を評価します。これにより、企業や組織は効果的な販売戦略やマーケティングキャンペーンを展開するための知見を得ることができます。
クラスター分析
クラスター分析は、データの類似性やパターンを特定し、データを自然なグループ（クラスター）に分ける手法です。データの特徴を可視化し、データのグループ化や分類に役立つ重要な手法です。
類似した特徴を持つデータが同じクラスターにまとまり、異なる特徴を持つデータが異なるクラスターに配置されます。クラスター分析は、データの内部構造を探索し、パターンや相関関係を理解するために広く使用されます。
クラスター分析には、階層的クラスタリングと非階層的クラスタリングの2つの主要な手法があります。階層的クラスタリングでは、データ間の距離や類似度に基づいて階層的なツリー構造が構築されます。非階層的クラスタリングでは、クラスターの数をあらかじめ指定し、クラスターを構築します。
主成分分析
主成分分析は、多くの変数を少数の変数に置き換え、データを要約しやすくする統計的な手法です。この手法では、元のデータの相関関係を利用して、最も情報を持つ主成分を見つけます。
主成分分析は、データの特徴やパターンを理解するためにも利用されます。主成分分析では、ビッグデータ分析の結果を専門家以外の方にわかりやすく伝えるために、データをよりシンプルで理解しやすい形で表現することができます。
回帰分析
回帰分析は、ある結果（従属変数）に関連する要因（独立変数）が、結果にどの程度の影響を与えるかを分析する手法です。
回帰分析は、数値データを扱い、変数間の関係性を理解するために広く使用されます。例えば、商品の売上に対して広告費や季節性がどの程度影響しているかを分析することができます。
また、顧客満足度調査、従業員満足度調査などにも回帰分析は用いられています。例えば、飲食店でいえば顧客満足度にかかわる要因として接客・メニュー数・美味しさ等があり、回帰分析をすることで、どの要因の影響が大きいのかを把握することが可能です。
ビッグデータを分析するツール
ここでは、ビッグデータを分析するツールを解説します。
- BIツール
- データマイニングツール
それでは、1つずつ解説します。
BIツール
BI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、企業の決定をサポートするためのデータ分析ツールの一種です。これらのツールは、大量のデータを集約、整理、視覚化することで、企業が重要な戦略的意思決定を行うための洞察を提供します。
BIツールは、売上分析、顧客行動分析、製品パフォーマンス評価、市場動向予測など、さまざまなビジネスプロセスの改善に利用できます。また、ダッシュボード機能があり、リアルタイムでのビジネス状況把握が可能です。人工知能や機械学習の進歩により、BIツールはより高度な予測分析や自動レポート生成機能を提供できるようになってきています。
データマイニングツール
データマイニングツールは、大量のデータから価値ある情報やパターンを抽出するためのソフトウェアです。これらのツールは、統計分析、機械学習、データベーステクノロジーなど、さまざまな手法を用いてデータを分析します。
データマイニングツールの主な機能には、クラスタ分析（類似データのグループ化）、関連性分析（項目間の関連性の特定）、異常検知（データの中から異常なパターンを検出）などがあります。
これらのツールを使うことで、マーケティング、財務分析、製品開発、顧客リテンション（顧客の維持）などのビジネスプロセスの改善に役立つ洞察を得ることが可能となります。
また、データマイニングツールは、ビッグデータの解析を効率化し、企業が戦略的意思決定を行う上で必要な情報を得るのに重要な役割を果たします。
ビッグデータを分析する際の注意点
ここでは、ビッグデータを分析する際の注意点について解説します。
- ビッグデータの活用目的を明確化する
- データを安全に保管できる仕組みを整備する
- データクレンジングの実施をする
それでは、1つずつ解説します。
ビッグデータの活用目的を明確化する
ビッグデータを分析する際の注意点の1つ目は、ビッグデータの活用目的を明確化することです。
大量のデータからの情報抽出は時間とリソースを要するため、無目的な分析は効率が悪く、結果も意義あるものにならない可能性があります。
活用目的を明確にすることで、必要なデータの選択、適切な分析手法の選定、そして最終的な結果の解釈に方向性をもたらします。例えば、顧客満足度の向上が目的であれば、顧客の購買行動やフィードバックを分析する必要があります。一方、製品の最適化が目的なら、製品使用状況やパフォーマンスデータに注目すべきです。
また、明確な目的設定は組織内のコミュニケーションを助け、全体の理解と協調を促します。これにより、ビッグデータから得られた洞察が具体的なアクションや戦略に繋がる可能性が高まります。
データを安全に保管できる仕組みを整備する
ビッグデータを分析する際の注意点の2つ目は、データを安全に保管できる仕組みを整備することです。
データセキュリティに関する基本的な要件は、不正アクセスからデータを保護すること、データの損失や破損から保護すること、そしてデータが必要な時に確実にアクセスできるようにすることです。これを達成するためには、暗号化、アクセス権限の管理、定期的なバックアップなどの対策が必要です。
また、国や業界の規制や法律に準拠したデータ保管が必要です。例えば、個人情報を含むデータを扱う場合、プライバシー保護の観点からデータ保護法やGDPRなどの規制を遵守する必要があります。
これらの対策を通じて、企業はデータを安全に保管し、その価値を最大限に引き出すことができます。
データクレンジングを実施する
ビッグデータを分析する際の注意点の3つ目は、データクレンジングを実施することです。
データクレンジングとは、データの不一致、重複、欠損、誤りなどの問題を検出し、修正または削除するプロセスを指します。分析結果の精度は元のデータの品質に直接影響されるため、クレンジングは重要な役割を果たします。
不完全または不正確なデータは分析結果の信頼性を損ない、誤った意思決定を導く可能性があります。例えば、誤った顧客情報がある場合、その顧客の嗜好や行動についての不正確な結論を導き出す可能性があります。
データクレンジングは手動でも自動でも行うことができますが、大規模なデータセットを扱う際には自動化ツールの使用が一般的です。これらのツールは、データの品質を確保し、結果の信頼性を高める上で有用です。
まとめ
今回は、ビッグデータ分析を理解するための前提知識・分析手法・分析ツール・注意点について解説してきました。ビッグデータ分析は、企業が膨大なデータから価値ある洞察を得るための重要な手段です。しかし、効果的な分析を行うためには、ビッグデータの活用目的を明確化する必要があります。また、データの安全性の確保ということも考えていく必要があります。
これからビッグデータ分析を検討している方は本記事を参考にしながら、ビッグデータ分析の方法について検討してみてください。