データ分析は、ビジネスや日常生活の意思決定において、ますます重要な役割を果たしています。膨大なデータをただ集めるだけでなく、それを正しく処理し、活用することで初めて有益な洞察が得られます。本ブログでは、データ分析の基本的なステップを解説し、初心者でも取り組みやすい方法（やり方）を紹介します。
データ分析のステップ
データ分析のやり方を考える際に重要なのはまずはシンプルに考えることです。データ分析をシンプルに整理すると、次の3つのステップ「データ」→「見る」→「アクション」に分けることができます。それぞれのステップについて解説します。
データとは
データ分析のやり方を選定する際に最初に重要なのはそもそもどんなデータを対象とするかです。ビジネスや生活のあらゆる場面で得ることができ、以下のようなものが含まれます。
- 売上データ: どの商品がいつ、どれだけ売れたか。
- 顧客データ: 年齢、性別、購入履歴、アンケート結果。
- アクセスデータ: ウェブサイトの訪問者数やページビュー。
- 健康データ: 毎日の運動や食事の記録、体重の推移。
データを集める際には、どのような問題を解決したいのかという目的をはっきりさせておくことが重要です。これによって、どのデータを使うべきか、どのような形式で集めるべきかが決まります。
見るとは
次のステップは、「データを見る」ことです。この段階では、集めたデータを整理し、視覚化してその意味を読み取ります。データを見るステップはデータ分析のやり方において中核をにないます。
- データの整理: データの欠損や異常値をチェックし、クリーニングを行う。
- 可視化: グラフや表を使ってデータを視覚的に表現し、パターンや傾向を明らかにする。
- 例: 売上の折れ線グラフを作成して、季節ごとの売上の変動を確認。
- 洞察の発見: 見える化されたデータから、何が重要な要因であるか、どこに問題があるか、またどのようなチャンスがあるかを探ります。
このステップでは、データから何を読み取るかが非常に重要です。たとえば、売上データを時系列で見た結果、特定の期間に売上が急増していることがわかれば、それがキャンペーンの影響である可能性を探るなど、データを深掘りする必要があります。
アクションとは
最後のステップは、「アクションを取る」ことです。データを見ただけで終わらず、分析結果に基づいて具体的な行動を起こすことで、データ分析の本当の価値が生まれます。ここでは、得られた洞察に基づいて何をするかを決定します。
- 戦略の改善: たとえば、キャンペーン期間中に売上が上がったなら、そのキャンペーンを今後の戦略に取り入れたり、拡大したりする。
- コストの削減: 生産コストや運営コストを最適化するために、コストが高い部分を削減するアクションを取る。
- 製品やサービスの改善: 顧客のフィードバックデータに基づいて、製品やサービスの改善を図る。
重要なのは、このアクションが具体的で実行可能なものであることです。データが示す事実を基に、行動を変えることで実際の成果に結びつけます。
データ分析の種類
データ分析と聞くと統計学などむずかしい印象を持つことが多いですがそれは先の話で狭義のデータ分析と呼べます。広義のデータ分析では今あるデータを整理して可視化してアクションにつなげることで、狭義のデータ分析は統計学やAIによって数値的に答えを導き出すことです。
日常生活でのデータ分析
データ分析と聞くと日常生活とは関係のない話のように聞こえますが実際には皆さんもよくデータ分析をやっていると思います。例えば旅行に行くときに、費用はいくらまでで、どこに行くのか、どんなホテルに泊まるのか、観光地でいくら使うのかを分析して実行に移していくかと思います。その感覚と似ていると思ってください。データ分析のやり方は凝り固まったものではなく、日常生活においても行っていることなので簡単に考えてよいのです。
ビジネスでのデータ分析
ビジネスにおけるデータ分析のやり方も私生活におけるデータ分析のやり方と似ていて、まず何をしたいかを考え、そこから要素を分解して具体的にどのようなアクションを起こすかを考えます。たとえば利益をあげたいとなるとコストを抑えるか、売上を上げるか、となります。例えばコストを抑えるとなると、固定費なのか、変動費なのか、そもそもの業務における作業時間なのか、具体的なコストを掘り下げて考えます。そこで「作業時間」を削減するという目標を立てると決定できたのであればそれに関するデータを可視化したり、そもそもデータの可視化ではなく業務フローを見直すというように目的に適した解決策を考えることができます。
データ分析のやり方の共通ロジック
日常生活におけるデータ分析のやり方とビジネスにおけるデータ分析のやり方を比較して分かる通り、まずは「目的」を明確化することが大切でそのあとにそれを達成するためにどのような指標が必要か考え、最後にアクションを起こす、という流れになります。
データ分析rのロジックを少し分解
目的と指標が整理できたとしても結局はその可視化した情報を監視する必要があり、毎回データを抽出して、紙にまとめたり、Excelにまとめるのはとても時間がかかってしまいます。
そこで効率的にデータ分析を実現するためにBIツールを使うのか、データを蓄積するのにデータベースを使うのか、データ加工が必要なのか？という風にデータ分析を一気通貫で実現するためにはデータ分析を支援するツールが必要となるケースが多いのです。
データ分析のやり方簡易ロジック
結論としてデータ分析のやり方はいたってシンプルで
①目的を考える
②指標を選定する
③可視化方法を選定する
となります。
最後に可視化のやり方を考える。
データを可視化する際、適切なグラフを選ぶことは非常に重要です。データの特性や伝えたい内容に合ったグラフを使うことで、情報が視覚的にわかりやすくなり、洞察が得やすくなります。
円グラフ：全体に対する割合を示す
棒グラフ：カテゴリごとの比較
折れ線グラフ：時間の経過による変化や傾向を示す
…など。ほかのもたくさん表現がありますが円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフで8割以上の表現ができるでしょう。
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