データ分析の基本とは？種類や分析手法を解説

さまざまな業界でデジタル・トランスフォーメーション（DX）が進む中、データ分析の重要性はますます高まっています。そこで本記事では、データ分析とはどのようなものなのか基本的な理解を助けるため、主だった種類や分析手法について解説していきます。

データ分析とは？

そもそもデータ分析とは、ビジネスにおいて役立つさまざまな情報や数値データ、購買データなどを収集して分析することを意味します。これらの分析を基に、将来の需要や市場動向などを正確に先読みし、データに基づいた合理的な経営の実施を助けることがデータ分析の目的です。データ分析は従来データサイエンティストなど専門家が一手を担う仕事とされていましたが、昨今では人工知能（AI）やBIツールなどのICTを活用することで多くの企業が取り組めるようになりました。

データを活かした自律的 PDCA へ！～ Azure と Power Platform を社内活用するBIPROGY だからできるデータ活用支援～

データ分析の重要性

データ分析はICTの発展と共にビッグデータの取得が容易になり、またAIやBIツールなどの分析ツールの精度が向上したことで多くの企業が取り入れるようになりました。

先述のように、データ分析では客観的なデータに基づいた需要予測や、自社のボトルネックになっている課題の抽出などが可能です。例えばマーケティング分野にデータ分析を活用し、顧客の購買履歴から購買傾向を分析すれば、的確にターゲティングされた販促活動が可能になり、売上アップが期待できます。

このようにデータ分析を取り入れることで、企業はビジネスにおいて重要な問題について、勘などに頼らない論理的な意思決定を行えます。こうしたデータに基づいた経営手法は「データドリブン経営」などと呼ばれ、現在注目を集めています。

代表的なデータ分析手法の種類

データ分析の具体的な手法としてはどのような種類があるのでしょうか。続いては、代表的なデータ分析手法をピックアップし、その特徴や活用シーン、メリットなどについて解説していきます。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、主にアンケート調査の分析などにおいて活用される分析手法です。クロス集計分析は異なる項目間の相関関係を明らかにし、その傾向を確率などにして割り出すために使われます。

たとえば質問項目ごとに回答を把握する単純集計では、「あなたは男性ですか/女性ですか？」など単独の質問に対する回答比率しか割り出せません。しかしクロス集計分析を用いれば、先の質問と、「あなたは香水を使っていますか？」という質問を関連づけ、「男性の～%が香水を使用している」とか「香水使用者の男女比は～対～である」といったことが明らかにできます。

このようにクロス集計分析を活用することで、データ間の相関関係を詳細に可視化し、マーケティング調査などに役立てることが可能です。クロス集計分析はExcelでも実施できるため、最も初歩的なデータ分析手法と言われます。

アソシエ―ション分析

「アソシエーション（Association）」とは日本語で「関連性」を意味する言葉です。つまりアソシエーション分析とは、一見無関係に思える複数のデータ間における関連性やパターンを発見するための分析手法です。

アソシエーション分析は、「データマイニング」と言われる分析の一種に位置づけられます。たとえば、複数の顧客の購買データをアソシエーション分析することで、「商品Aを購入する人は商品Bも同時に購入することが多い」といった購入傾向を明らかにすることが可能です。

このような購入パターンが明らかになれば、例えば店舗において該当の2つの商品を近くの棚に置いたり、セット販売したりといった施策が実施できるでしょう。あるいはECサイトにおいて、商品Aを買い物かごに入れた顧客に、「こちらの商品もおすすめです」と商品Bをレコメンドするのも主な活用法です。

ロジスティクス回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、複数の要因によって発生する事象を分析する「多変量解析」の一種です。ロジスティック回帰分析は、特定の事象の発生確率を予測するために主に使われ、天気予報や災害の予測など、様々な用途に活用されています。

ビジネスにおいてロジスティクス回帰分析は主にマーケティング分析において使われます。例えば、オンライン広告への反応率を知りたい場合の変数としては、訪問元のWebサイト、Webサイトへのリピート訪問数、Ｗebサイトでのユーザーの行動などが挙げられます。

ロジスティック回帰分析では、このような変数を分析し、どのようなユーザーがコンバージョンに至るか至らないか、その差異を抽出したりすることが可能です。このような分析結果を活用すれば、より的を絞ったターゲティングなど効果的なマーケティング施策が実施しやすくなります。

クラスター分析

「クラスター分析」とは、さまざまな属性を持つデータ群から、共通の性質を有している集団を抽出するために使われる分析手法です。こうしたグループ化作業はセグメンテーションと呼ばれる場合もあります。

クラスター分析は主にマーケティング分野において活用され、例えばある商品を販促する際のターゲットとなる顧客属性を明らかにするために使われたりします。具体的には、年齢や性別、居住地域、あるいはこれまでの購買実績などです。

このようにクラスター分析によって顧客属性が明確に定義されれば、さまざまな顧客セグメントをターゲットにして、よりパーソナライズされたマーケティング活動や商品開発を行うことができます。

決定木分析

決定木分析とは、ある選択によって起こりうる結果を枝分かれする樹形図上に可視化する分析手法です。決定木は英語で「ディシジョンツリー（decision tree）」と呼ばれることもあります。

決定木分析においては、最初にある仮定ないしは前提を設定し、そこから考えうる可能性を枝分かれさせていきます。この作業を何度も繰り返すことで、例えばあるビジネス上の決定によって起こりうるストーリーを幾通りも考えることができます。

「もし～だったら」という仮定をもとに、そこから起きうる事象を分析する決定木分析は、マーケティング分析はもとより、リスクマネジメントのための手法としてもビジネスで活用されています。

データ分析を実行する場合の注意点

効果的なデータ分析を実行するためにはいくつかの注意点があります。第一に大切になるのは、分析の基となるデータの量や質を如何に担保するかです。データが不正確であったり偏っていたりした場合、そこから導き出される分析結果も自ずと実情に沿わない不正確なものになってしまいます。また、たとえ十分な量のデータを集めたとしても、データの切り取り方によって結果は大幅に変わってしまいます。

データの分析結果を解釈する際に主観的な判断を差しはさまないのも重要です。例えば、データは明らかに経営状況の悪化を示しているのに、それは一時的なものであるとか楽観的な願望を優先させて何も対策しないのではデータ分析をした意味がありません。このような主観的なバイアスは自分自身気づかずに働いている場合もあるため、複数人で分析結果を検討するのがおすすめです。

最後に、分析に用いる数々のデータを適切に保護することも大切です。企業がデータ分析に用いる情報の中には顧客情報などデリケートに扱わなければならないものも多々存在します。そうした繊細な情報が不適切に使われたり、外部に情報漏えいしたりなどしないように、セキュアな管理体制を構築することが大切です。