データ分析の手法を徹底解説！注意点や活用のポイントは？

昨今のビジネスシーンにおいては、ビックデータ活用の浸透に伴い、データ分析の手法が注目を集めています。また、その注目度の高さは、民間企業にとどまらず、総務省がビジネスにおける活用を推進するほどです。本記事では、データサイエンスにおける、代表的なデータ分析の手法について詳しく解説していきます。

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性質を把握するデータ分析の手法

データ分析の手法には、対象となるデータの性質や複数データ間の関連性を検定するものがあります。ここでは、データ分析のなかでも、性質を把握するための手法について、解説していきます。

基本統計量

基本統計量とはデータ分布の特性を記述、または要約する指標です。基本統計量はその性質から要約統計量や記述統計量とも呼ばれ、データ分布をひとつの数字で表す代表値と、データのばらつきの大きさを示す散布度に区分されます。活用シーンには例として、先月の売上の平均値を知りたい場合、あるいは顧客の年齢層を把握したい場合が挙げられます。

カイ二乗検定

カイ二乗検定とは、クロス集計の結果にもとづいて、対応する２つの変数の間に関連性があるかを検定する手法です。たとえば、全国に複数店舗を展開する飲食店チェーンにおいて、顧客の属性や地域性とメニューの売れ行きをカイ二乗検定の対象とします。その結果、顧客属性や地域性、また人気メニューとの間に存在する関連性を把握できるのです。

F検定・t検定

F検定・t検定とは、2つのデータ群の平均に存在する違いを測定する手法です。F検定・t検定の活用シーンとしては、新商品の売上への貢献効果を知りたい場合、ふたつの地域における販売数の違いを把握したい場合が挙げられます。

分散分析

分散分析では、3つ以上のデータ群の間に存在する違いを検定します。分散分析の活用場面としては、全国に展開する10店舗について、地域ごとの販売数の違いを把握したい場合が例として挙げられます。また、スタッフが有する特定のスキルが売上を変動させるかを知りたい場合にも用いられます。

多次元分析

多次元分析とは複数の分析軸からデータを分析し、結果の評価や原因の探索を行う手法です。多次元分析では、販売数や売上などのデータを、顧客属性やスタッフの特性など複数の観点から集計を行い、グラフに起こします。たとえば、顧客属性ごとの商品売り上げを確認して商品ラインナップを検討したい場合には多次元分析が活用されます。

複数データを要約するデータ分析の手法

因子分析やコレスポンデンス分析など、複数のデータを要約するデータ分析は、顧客の嗜好やブランドイメージを調査する場合に活用されています。ここでは、複数データを要約するデータ分析の手法について解説します。

因子分析

因子分析とは、変数間に潜在している相関関係を検定する手法を指します。因子分析をおこなうためには、ある程度のサンプル数と、変数の間に相関関係が存在していることが必要です。因子分析の活用例としては、アンケート調査結果をもとに、顧客グループごとに購入意欲を引き出す要因を探る場合が挙げられます。

主成分分析

主成分分析とは、多くの説明変数を、より少ない指標や合成変数にまとめる手法です。要約した合成変数を「主成分」、主成分分析は「次元の縮約」とも呼ばれています。主成分分析をビジネスに活用する例としては、顧客の嗜好と売上データを基に、より効率的に売れる商品を検討する場合が挙げられます。

コレスポンデンス分析

コレスポンデンス分析とは、アンケート調査などのクロス集計データを散布図に変換して、視覚的に確認しやすくする手法です。コレスポンデンス分析はアンケート調査結果を基に、ユーザーのブランドに対するイメージを散布図に示す場合などに活用されます。

多次元尺度構成法（MDS）

多次元尺度構成法とは、対象物間の関連性の強さを、マップ上の点と点の距離に置き換えることで、対象物同士の関係性を視覚化する手法です。アンケート調査による商品イメージだけでなく、購買履歴から得られるデータも分析の対象にできるのです。MDSは、競合他社のなかにおける、自社製品のポジションを把握する場面などで活用されます。

数量化Ⅲ類

数量化Ⅲ類は、項目間の関係を少数の因子の相関関係を用いて表す手法です。数量化Ⅲ類は、質的データを分析対象とし、数多くの観察変数のなかから潜在変数を探ります。数量化Ⅲ類の活用事例としては、企業の人材採用時の重視ポイントを分析することで、採用人材の傾向を把握する場合が挙げられます。

分類するデータ分析の手法

顧客や製品を分類することで、経営戦略に活用する分析手法には、クラスター分析やABC分析などがあります。ここでは、多数のサンプルをさまざまな指標にもとづいて、重要度や購入金額ごとに分類を行う分析手法について解説します。

クラスター分析

クラスター分析とは、データの集合体を、似た性質を持つグループに分類する手法です。この分析には、トーナメント表のように分類する階層的クラスタリングと、散布表にクラスターを分割する非階層的クラスタリングの2種類が存在します。売り上げがあるものの利益が出ていない商品を把握する場面でクラスター分析が活用できるでしょう。

潜在クラス分析

潜在クラス分析は、クラスター分析と同様でセグメント分けのための手法です。一方で、潜在クラス分析は、サンプルが複数のクラスに属することを必要とし、分析対象のクラスへの振り分けは各クラスに属する確率を基におこなう点が、クラスター分析と異なります。活用事例としては、人気が高い製品を購入している顧客の属性を把握する場面などです。

ABC分析（重点分析）

ABC分析とは、データの累積割合を基に、重要度の高いものから順にABCの3つの項目に分類する手法です。ABC分析の活用事例としては、商品の売れ筋と死に筋を把握する場合が代表的であり、うまく活用することでより実態に即した経営戦略を立てられます。

デシル分析

デシル分析は、購入金額に応じて、顧客を10段階に分類する分析手法です。デシル分析の結果、上位に分類された顧客層を優良顧客とみなして、プロモーションの対象とする活用方法が代表的です。

予測するデータ分析の手法

データ分析のなかには、過去の累積データを基に、将来の動向を予測する手法が存在します。そのような手法の活用で、新商品の開発やマーケティングを効果的におこなえる可能性が高まるのです。そこでここからは、予測するデータ分析の手法についてみていきます。

決定木分析

決定木分析とは、ある原因から結果の予測を立てる過程を繰り返して、樹木型のモデルを構成する分析手法です。決定木分析は、リスクマネジメントの分野で用いられることが多く、不測の事態を想定して対策を講じることに向いています。

時系列分析

時系列分析とは、時系列でデータの推移を確認して、需要などの予測を行う分析手法です。時系列分析の活用シーンとしては、新商品の売上傾向の把握や、過去の営業成績にもとづく有効なアプローチ方法の模索が挙げられます。

判別分析

判別分析は、来店回数や売上高などの属性データを基に、「購買経験のあり・なし」など、質的データの分類を行う分析方法です。判別分析では判別関数および、判別関数を基に計算されるスコアによって分類が行われます。活用事例としては、新規顧客に判別関数を用いて、今後解約する見込みのある顧客を把握する場合が挙げられます。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、決定木を複数用意して分析を行い、そのなかのひとつを多数決で決定する手法です。在庫や来店客数の予測をはじめとして、購買データや顧客の属性データをもとに離反可能性が高い顧客を把握する場合に活用されています。

コンジョイント分析

コンジョイント分析では、商品が持つ属性に関して、消費者が購入時に優先する項目や度合を測定します。属性の一例は、商品の価格や性能です。例えば新商品の開発時など、商品の機能性や価格、カラーを検討するために活用されることが多いといえます。

データ分析をする際の注意点

データ分析は、サンプルから顧客の属性や購買傾向などのデータを抽出するための手法です。したがって、データ分析結果を基に対策を講じてはじめて、ビジネスに活用できる点には注意が必要です。

データ分析を活用するポイント

データ分析をマーケティングや商品開発に活用するためには、いくつかのポイントに気をつける必要があります。データ分析を担当するチーム内で以下で提示するポイントを共有して、効果的なデータ分析をおこなってみてください。

明確な目標を立てる

データ分析はそれ自体が目的ではありません。そのため、データ分析を活用してどのような目標を達成したいのかを明確にしましょう。たとえば、売れる新商品の開発や顧客満足度の向上などが好例です。自社の利益を最大化するために、必要な目標を考えることは重要です。

分析は一度きりにしない

データ分析をより効果的に行うためには、一度だけでなく、異なるサンプルで繰り返しデータ分析を行うことは欠かせません。何度も分析を行うことで、より実態に即した分析結果が得られます。

経営陣や管理層の理解を得る

データ分析は、やり方や対象データを試行錯誤しながら、一度だけでなく繰り返し行うことではじめて、思うような分析結果が得られます。したがって、一朝一夕ではデータ分析は行えない点を、あらかじめ経営陣や管理層に理解してもらうことが必要があるでしょう。

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まとめ

本記事では、データ分析手法の内容について、活用事例とともに解説してきました。ビックデータ分析にもとづくマーケティングが普及している昨今においては、自社において、いかにデータ分析を活用していくかが懸案事項となっています。しかし社内に、データ分析のノウハウや、その分野に精通した従業員がいないことも少なくありません。データ分析の第一歩として、まずはTRYETINGのUMWELTを導入してみてはいかがでしょうか。UMWELTは、低コストかつ短期間で、社内にAIを導入可能です。ぜひ一度、UMWELTについて検討してみてください。