データ分析の基本とは？5つの分析手法も合わせて解説

企業が持つデータを競争力向上に活用するためには、データを適切に管理し、正しい分析手法を採用する必要があります。本記事ではデータ分析の基本や重要性などに触れながら、押さえておきたい5つの分析手法をピックアップして紹介します。

データ分析の基本

データ分析とは、企業が収集したさまざまなデータの中から調査目的に沿った情報だけを抽出し、解析することです。中長期的な事業計画の策定やマーケティング、売上の向上など幅広い分野での意思決定に役立つため、多くの企業がデータ分析を行っています。

とはいえ、データ分析によって企業戦略そのものが見えてくるわけではなく、あくまで判断するための材料を得るために行います。そのためデータ分析を行うこと自体が目的となってしまうことがないように、「結果をビジネスにどのように役立てていくか」を決めておくことがポイントです。データ分析によって達成したい目的を明確に定めた上で、必要なデータを絞り込むとよいでしょう。またビジネスに活用するための分析手法はなるべくシンプルである方が、スムーズな意思決定ができます。

データ分析の重要性

ビジネスのさまざまなシーンで用いられているデータ分析ですが、特に重要視されているのはマーケティングでの活用です。近年、IT技術の発達により消費者の購買行動やニーズなどはますます多様化しています。加えて市場の変化が早く、従来のマスマーケティングでは消費者ニーズを汲み取るのが難しくなってきているのも事実です。多様化に対応できるよう消費者一人ひとりにスポットを当てた、きめ細かなマーケティングが求められており、これまでの経験や直感を頼りにした方法だけでは、今後売上や利益拡大につながる商品やサービスを確立できなくなってくるかもしれません。

このような社会を取り巻く環境の変化に対応し、かつ持続可能な企業活動を続けていくために、データ分析を行うことは非常に重要なのです。マーケティングの分野においては、データ分析をすることで市場や顧客の動向を把握できることと、ターゲット層をより正確に特定できるといったメリットが享受できるでしょう。

データ分析の手法5つ

データ分析には、収集データの種類や目的などによってさまざまな手法が取られます。ここでは、ビジネスシーンで用いられるデータ分析の5つの手法について紹介します。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、集まったデータを属性ごとに分類して集計する方法です。最も基本的な集計分析とされ、Excelの標準機能を使用したことがある人も多いでしょう。クロス集計分析の特徴は、表によってデータを視覚的に判断でき、なおかつ分析経験のない人でも簡単に扱えることです。シンプルで使い勝手がよいことから、アンケート集計や仕入れ計画、販売予想、世論調査など、さまざまなデータに使用されています。

クロス集計分析では、2〜3つの設問を掛け合わせてデータを集計していきます。分析軸には回答者の属性や回答した内容などがよく用いられ、表の交わった箇所に該当の数値を記入します。設問やデータの内容などによって、属性クロス集計、設問間クロス集計、多重クロス集計などの種類があるため、適切なものを選択することをおすすめします。

クラスター分析

クラスター分析とは、さまざまな性質が混じるデータから、対象の類似性でグループ分けし、その属性を分析する方法です。性別や年齢など、はじめから属性がはっきりしている対象には用いられず、異なるものが混在している大きな集団の中から、似たものを抽出したい時に利用します。そのため、ブランドのポジショニング分析や商品のイメージワード分析、顧客の特性分析などのマーケティングリサーチに適しています。

クラスター分析は、階層クラスター分析と非階層クラスター分析の2種類に分けられます。階層クラスター分析は、データの類似性を計算し、似ているものを同じグループに併合していく方法です。結果が樹形図で表されるため、ひと目で似ているデータを確認できるメリットがあります。

他方、非階層クラスター分析は、あらかじめ分類したいカテゴリーを決め、似ているデータをグループ分けしていく方法です。階層クラスター分析よりも必要な計算が少ないため、ビッグデータを扱う時に重宝します。非階層クラスター分析は、どのような基準でカテゴリーを分類するかによって結果が変わるため、分析に用いる際はさまざまなパターンを試すことが多いようです。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、ある事象の発生確率を予測する分析手法です。ほかの分析方法と異なるのは、調査内容に対して「Yes・No」の2択でデータ収集することです。そのため、「ターゲット層は商品を購入するか・しないか」のように、答えが2つである場合に使用されます。医療現場での病状発生確率の調査などでも用いられ、マーケティングでは、商品購入率の予測や施策の効果予測などに使用されています。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、多種多様で大量のデータ間の相関関係を分析する方法です。小売業界ではマーケットバスケット分析と呼ばれており、「スーパーでおむつを買う人はビールも購入する傾向がある」という関連性を導き出した手法として認識している人もいるでしょう。アソシエーション分析の特徴は、一見関係なさそうに見えるデータの中から、同時に起こるデータを分析し、隠れた関連性を見つけ出せることです。マーケティングでは、同時に購入されることが多い商品を発見したり、実店舗とEC店舗での販売傾向の違いを導いたりと、顧客の消費行動を調査するのによく用いられています。

決定木分析

決定木分析とは、1つの事象について仮説を立て、何通りかの結果を導き出す分析手法です。設問を条件ごとに分類した「分類木」と、連続して変化する可能性のある値を示す「回帰木」を組み合わせた分析方法で、事象に対して関連性の高い仮説を順に書き出し、枝木状のモデル図を作成していきます。決定木分析の特徴は、数値や属性など混在したさまざまなデータを扱えることです。要因が複雑で予測が難しい事象などに用いられることが多く、リスクマネジメントや商品のターゲット層分析などで使用されています。

エンタープライズ(IT 主導)型のデータ統合と課題点

多様化するニーズや市場の変化に対応し、競合他社と差別化できる競争力を醸成するために、多くの企業で活用されているデータ分析。多様化するニーズや変化する市場に対応するべく、ビジネスにおけるデータの重要性はこれからますます高まっていくことでしょう。しかし、データがあるものの「社内にデータ分析ができる専門家がいない」や「データ分析の結果を活かせていない」といった課題を抱える企業も少なくありません。さらに、データの活用が社内人材に限られ、適切なデータ分析を行う外部の専門家に必要なデータを提供できないといったクローズドされた環境に課題が生じているケースもあります。

解決策の1つは、データ分析に特化したツールを導入することです。「Microsoft Azure」はリアルタイムでデータを収集し、加工や分析をしてくれるため、データを整理する手間や労力を大幅に削減します。ビックデータなど、膨大かつ複雑なデータも扱えるため、あらゆる企業のデータ分析に対応可能です。