【保存版】データ分析とは?ビジネスで活用できるデータ分析・解析手法まとめ

データ分析には、簡単なものだけでもクロス集計やアソシエーション分析などいくつもの手法があります。

データ分析とは「数あるデータから有益な情報を探し出し、改善に役立てる取り組みのこと」を言います。

これらの分析は、Excelでもデータ分析が可能ですが、専用のBIツールを使えば、より簡単に高度なデータ分析を行い、データを生かして有益な情報を得ることができます。

BIツールについての詳細は、以下を参照ください。

BIツール(ビジネスインテリジェンスツール)とは?オススメツール比較まとめ

今回は、【保存版】データ分析とは?ビジネスで活用できるデータ分析・解析手法について解説します。

データ分析とは?

データ分析とはデータから有益な情報を探し出し改善に役立てる取り組みのことです。

近年、IoT(モノのインターネット)や、モバイルの台頭などにより、私たちを取り巻く環境は、「ビッグデータ」「データマイニング」などを代表にITを駆使したデータで埋め尽くされています。

ビッグデータとは、企業内外で蓄積されている膨大な量のデータであり、かつ経営戦略やマーケティングに有用なデータを指します。また、データマイニングとは「Data Mining(データ採掘)」という言葉が示す通り、膨大な量のデータの中から経営戦略やマーケティングに有用なデータを発見する概念およびその手法です。

つまり、データマイニングを用いビッグデータを分析することで、売上げ向上に繋がるデータを見つけ出すことが出来ます。こうしたデータ分析のニーズはビッグデータがビジネスに浸透すると共に高まり、総務省が活用を推進するほどとなっています。

では次にどのようなデータ分析手法を用いればいいのか、ビジネスで活用できるデータ分析手法を紹介します。

ビジネスで活用できるデータ分析手法

クロス集計

クロス集計は最も基本的なデータ分析方法で、初心者にも使いやすい手法です。

クロス集計では、ンケート調査における設問に対し、集まったデータを年齢、性別、地域、職業などのさまざまな属性別に集計します。

そのため、クロス集計は2、3種類程度の複数の属性についての相関関係を分析したり、属性ごとに大まかなトレンドを把握したりするのに向いています。また、属性の設定によっては調査目的に合った情報を引き出すことも可能です。クロス集計はアンケートの集計、仕入れの計画、販売予測、世論調査などによく使われます。

クロス集計分析を用いることでユーザーの属性ごとの平均値を知ることが出来ます。

ロジスティック回帰分析

多くのデータ分析手法が複数のデータを取り扱うのに対し、ロジスティック分析では、ある質問に対する答えを「はい」または「いいえ」の形で集計し、ある事象の発生確率を予測する手法です。

ロジスティック回帰分析の結果は確率なので、0から1の間の数値で表わされ、事象の発生確率を予測することが可能です。

ロジスティック回帰分析は病気の発生する確率の予測や、ターゲット顧客の商品購入率の予測に使われます。それにより、治療やマーケティング効果がより高くなる場合の特徴を分析し、効果を上げることが可能です。

アソシエーション分析

アソシエーション分析はビックデータを利用して、商品やサービスの相関関係を分析する手法です。分析対象を購入した商品に限定した場合は、マーケットバスケット分析(バスケット分析)とも呼ばれます。

一見関連性がなさそうでも、同時に起こる(共起性のある)項目を分析することで、隠れた関連性を発見できます。アソシエーション分析では複数の事象の関連性を見つけ出し、仮説を立て、経営戦略やマーケティングに活かすことが出来ます。

ECサイトの「この商品を買った方はこんな商品も購入しています」という表示にはレコメンドエンジンというシステムが使われています。このレコメンドエンジンのもとになっているのもアソシエーション分析です。

決定木分析

決定木分析とは、ひとつの原因をもとに、そこから「~だったらどうなるか」という仮説を何回も繰り返し、その結果から何通りもの予測を立てるためのデータ分析手法です。

仮説を繰り返すことで経過がツリー状に枝分かれしたモデル図になるので、決定木分析という名前がついています。主にリスクマネジメント分野で用いられ、ほかに「回帰木」「分類木」「ディシジョンツリー」などとも呼ばれます。

決定木分析は分岐点で複雑かつ多様な要因を整理し、要因や属性を分析することができ、分岐ごとの確率も計算可能です。そのため、マーケティングのほかにリスクマネジメントなどにも使われます。

クラスター分析

クラスター分析は、いろいろな性質のものが混じり合って存在しているなかで、対象を類似性によりグループに分類し、その属性を分析する手法です。

異なる性質を持つ複数のものが混ざりあっている集団から、似た者同士でグループを作り分類することができます。
クラスター分析は、ユーザーのセグメント分析やブランディングなどに使われています。

作成したグループを「クラスター」といいます。 クラスター分析のポイントは、対象をどういう要因で分類するかです。クラスター分析では表面に表れた事象や属性でクラスターに分け、その要因を分析します。

まとめ

いかがでしたでしょうか?

データサイエンティストという言葉も登場し、ビッグデータが重要視されている今、データ分析のニーズは今後も高まっていくでしょう。

今回は、データ分析の一部を紹介しましたが、データ分析は、様々な手法を用いることで多くのデータを可視化することが出来ます。ビジネスに使えるデータ分析についてデータドリブンなマーケティング担当者もある程度データ分析手法について知っていると心強いでしょう。