データ分析の手法一覧と正しい選び方を徹底解説！

日々蓄積されていく企業データをビジネスに活用するためには、データ分析が不可欠です。目的を明確にしたうえで適切な分析手法を選択すれば、精度の高い予測や、これまで気づかなかった問題が発見できるかもしれません。
本記事では、ビジネスの迅速な意思決定に有用なデータ分析手法の紹介と、それぞれの特徴について詳しく紹介します。

データ分析の手法を選ぶ前に整理しておくこと

データ分析を活用してビジネスを成功に結びつけるには、データ分析する前の準備も大切です。分析したデータを活用しすれば、現状の把握だけでなく、今後の方向性や新たなアイデアなど、さまざまな発見が期待できます。

分析手法の選定に取り掛かる前に、データ分析の基本的な考え方も確認しておきましょう。データ分析を端的に説明するなら、類別したうえで比較することです。どれだけ多くのデータを集計しても、比較まで行わなければ分析にはなりません。

データ分析において重要なのはどのような特徴量を作るのかです。興味のある手法にばかり気を取られてしまっては、本来の目的を見失いかねません。分析した結果、ビジネスの示唆につながる適切な手法を選ぶように意識してください。

収集したデータと目的を明確にする

データ分析の最初の手順として、収集したデータから何を知りたいのか、その目的を明確化します。また、適切にデータが収集されていなければ、すぐに活用できず、社内のリソースに負担をかけてしまうかもしれません。これらの課題を解決するには、まず何を知りたいのかといった目的をはっきりさせる必要があります。目的が明確になれば、分析にどのようなデータを収集するべきか自ずと見えてくるはずです。

たとえば、売り上げの向上を最終的な目標とした場合、達成するためには有効な手段を見極める必要があります。目的に応じて必要なデータを集め、適切な手法で分析すれば、目標の達成に向けて根拠のある施策が立案できるはずです。データを上手く活用するには、分析手法の目新しさやトレンドに目を向けるより、目的の明確化が重要です。なお、目的がうまく見つからない場合には、課題を考えてみてもよいでしょう。

目的に合ったデータ分析手法を選ぶ

ひと言にデータ分析といっても、いくつもの手法が存在します。自社の状況や課題に合わせて適切な手法を選ぶと、分析の質が向上するはずです。ただし、手法にこだわり過ぎてしまっては、必要とする分析結果が得られない場合もあるので注意が必要です。目的に合う適切な分析を実行できなかった場合、その有用性は十分に発揮されません。

データ分析の手法は、簡単なものから高度なものまで存在します。分析手法を選ぶ際は、企業の特徴やビジネスの内容をよく理解したうえで、目的や状況に適したベストな手法を選択してください。

データ分析の手法と特徴一覧

分析手法はその目的や特徴により、いくつかの種類に分けられます。

データの差を比較する手法

「カイ二乗検定」では、ある仮説を立てて2つの集計結果を比較します。その違いが誤差的なものなのか、必然的に起きたのかを判定する方法です。たとえば、メールAとメールBの効果を比較する際に、配信数とクリックした件数、クリックされなかった件数をクロス集計表にまとめ、メールAとメールBのクリック率に有意性があるかどうかを確認するために使います。

「分散分析」は、3つ以上に分かれたグループの平均差を測るために使う手法です。たとえば、顧客の年代別でグループ分けをして、居住地・性別・職業などの条件ごとで集計し、統計的に比較します。

カイ二乗検定や分散分析は、より高い成果につながるパターンを検証する際のA/Bテストなどで用いるのが一般的です。

複数のデータを要約する手法

「因子分析」は、複数のデータの共通因子を抽出する方法で、ビジネス以外の研究分野でも多く活用されています。たとえば、消費者アンケートの回答から相関図を作成し、共通の価値観や特性を探したいときに使います。

「主成分分析」はデータ分析の実行前に、分析しやすくデータを整える方法です。大量のデータから、大まかな特徴をつかんでデータの属性で類似性のあるものを集約できるのがポイントですが、要因を集約する際、団情報の一部を失うといったデメリットもあります。セグメントの決定や購買動機の分析、ブランディングなどに有効です。

因子分析と主成分分析は、市場においてのポジションを把握する知覚マップの作成にも活用できます。

データを分類する手法

「クラスター分析」では、異なる性質のデータの中から共通性のあるデータをグループ化し、その属性を分析します。年代・性別・購入商品・興味の対象など、分析したデータ同士の関連性を見つけ出し、潜在顧客のニーズを把握するのに活用できるため、セグメンテーションを決定する際によく使われている方法です。

「潜在クラス分析」は、量的データと数値ではない質的データなど、混在するデータを統計学に基づいてグループ分けする手法です。特徴的なのは所属確率として算出される点であり、多面性の反映された結果を知りたいときに向いています。たとえば、コンビニで購入する商品・年齢・性別・時間帯などのデータから、消費の行動予測につなげられます。

クラスター分析は似たものをまとめるのに有効で、統計的な意味は持たないのに対し、潜在クラス分析の場合は、統計に基づいて所属率が出されるという点が異なる点です。

データを予測する手法

「判別分析」は、対象者の回答データから対象者がどのグループに属するのか識別する方法です。たとえば、セールスの成約率向上を目的として、購入の可能性があるかないかに見込み顧客を分けたいときなどに用います。また、クレジット申込者にカードを発行するかどうかの与信材料として活用する事例もあります。

「決定木分析」は、1つの結果を基に仮説を繰り返し、幾通りかの予測を可能にする方法です。枝分かれしたツリー構造で視覚化できるため「決定木」「ディシジョンツリー」などと呼ばれます。枝分かれした仮説ごとの確率も計算でき、商品評価のマーケティングやリクスマネジメントなどに活用されています。

判別分析は購買経験の有無など、予測の対象とする量を分類して予測するのが特徴であり、決定木分析は、1つの原因を基に幾度も仮説を繰り返すため枝分かれしたモデル図になり、複雑で多様な要因を整理するのに有用です。

その他の手法

その他にも、大量のテキストから知見を引き出す「テキストマイニング」や、POSデータを分析する「POSの分析」といった手法があります。

テキストマイニングは、文章の特徴づけに必要なキーワードを抽出する「特徴語抽出」や、共起関係にあるキーワードを調べる「共起分析」などが代表的です。POSの分析は商品の売り上げなどによりABCでランク付けする「ABC分析」や、商品やサービスの相関関係から隠れた関連性を発見する「アソシエーション分析」の手法がよく知られています。

データ分析をするツールを選ぶ

データ分析の実施する方法として「エクセル(Excel)」「専用ツール(BIツール)」「外部委託」の3つが挙げられます。それぞれの特徴について詳しく見てみましょう。

エクセル（Excel）の分析ツールを利用する

日常的なオフィスワークで使用する機会の多いエクセル(Excel)ですが、アドイン機能による分析ツールが利用可能です。分散分析や相関、ヒストグラムのほか、10数種類の分析法が用意されています。

データ分析専用ツールを利用する

データ分析に特化した「BI(Business Intelligence)ツール」を活用する方法もあります。BIツールを導入すれば、データサイエンティストだけでなく、マーケティング担当者が直接データ分析を実施してマーケティング活動につなげられるのも魅力です。

代表的な機能としては、データの関係性や法則を発見するデータマイニング機能、統計を用いた予測を立てるシミュレーション機能などがあります。BIツールには、無料で利用できるものから有料のものまで幅広く提供されていますが、無料で提供されているツールの場合、データ量の制限や使える機能が限られているケースがほとんどです。

BIツールの導入を検討する際には、自社で使用するデータ量に見合っているか、ニーズに適した機能が備わっているかなど、しっかりとリサーチしてください。

データ分析を外部に委託する

社内のリソースに余裕がない場合は、外部へ委託する方法も視野に入れてみましょう。あらゆる効率化が期待できるデータ分析が、負担となってしまっては意味がありません。外注費用は、データ分析を依頼する範囲、データ分析の種類や納品方法によっても異なります。

外注した場合、ビッグデータ解析の相場費用は数十万円ですが、データの内容によっては10万円程度のケースもあるようです。委託先によってデータ分析の費用や得意な分野が異なるため、目的や予算に応じて自社に合うサービスを比較検討しましょう。

まとめ

このように、自社でデータ分析を行う際は、目的に合った手法の選択が重要です。デジタル化が進む現代のビジネスにおいて、企業は迅速な意思決定が求められます。

データ分析の目的を明確にしておけば、マーケティング活動の円滑化だけでなく、リスクマネジメントにも効果的です。自社に適した方法でデータ分析を実施してください。