データ分析をするメリットとは？主な手法や手順を解説！

DX化の推進やIT技術の進歩により、経営戦略や企業運営の一環としてデータ分析を行うシーンが増えています。しかしデータ分析には、主成分分析やバスケット分析などさまざまな手法があるため、手法の種類や手順について把握しておく必要があります。本記事では、データ分析におけるメリットをはじめ、データ分析の種類や手順を紹介していきます。

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企業がデータ分析を行うメリット

具体的に企業がデータ分析を行うことにより、どのようなメリットがあるのでしょうか。データ分析のメリットについてご紹介します。

顧客に合わせたマーケティングができる

現在では、消費者の価値観やニーズが多様化しています。そのため、マーケティングには一人ひとりに合わせて適切にアプローチする必要があります。そこで、データ分析をすることによって顧客のニーズを把握し、顧客1人1人に合わせた適切なアプローチができるようになります。たとえば、データ分析により顧客の嗜好やニーズなどに合わせたメルマガを送るなど、適切なマーケティングに繋がります。

ビジネスの課題を円滑に解決できる

データを分析することで、これまでは気づいていなかった要素同士の関連性が見えるなど、今まで見えていなかった課題が見つかることもあります。また上手くいかない原因の発見も見込めるため、課題を円滑に解決できるようになります。

データに基づいた正しい判断ができる

ビジネスにおいて経験は重要ですが、その経験から先入観により正しい判断ができなくなることもあります。データ分析によって分析結果という客観的な根拠のある数値に基づいた判断が行えるようになり、先入観なく状況を把握できます。

データ分析を行うために必要な知識やスキル

データ分析を始めるにあたり、出てきた結果が目的に合うものかなどの正しい判断が求められます。正しいデータ判断を行うには、以下の3つを理解しておく必要があります。それぞれの内容について、順次紹介します。

1. 分析しようとする問題に対する理解
2. 分析手法に関する知識
3. 分析結果を判断できるスキル

分析する問題に対する理解

データ分析者は、なぜ分析をするかという理由、その問題点について、正しい現状認識をしておく必要があります。データをどのように取得し、データの前処理はどうするか、どのような分析をすればよいかなどの試行錯誤を通じて有益な結果を出すことができるようになります。

分析手法に関する知識

データ分析は、分析手法を理解しないままだと、課題に対して間違った結果を返してしまう、または相応しくない手法で分析をしたとしてもその誤りに気づきにくくなります。そのため、データ分析の際には分析手法に関してきちんと学び、その理論的背景や適応範囲などの知識が必要不可欠となります。

分析結果を判断できるスキル

データ分析で、もし予想外の結果が出た場合は、その結果に対してどのようなアクションを取るべきかの判断が大変重要となります。もし予想外の結果が出たのであれば、それはデータの取得方法や処理方法が間違っていた、または分析手法が間違っていたのかもしれません。そもそもの仮説が間違っていたということも考えられるため、方向転換をする必要も出てきます。一方でそれが現実をきちんと反映しておりそもそもの認識が間違っていた可能性も否定できません。このように、データの分析結果に対して、どのようなアクションを起こすべきかを状況に応じて的確に判断するスキルが求められます。

データ分析に用いる主な手法

データ分析には、さまざまな手法があります。そのため、目的や手法によって活用する場面や環境は異なるため、用途にあわせて手法を選ぶ必要があります。本項目では、データ分析手法で主に利用される手法を厳選して紹介します。

主成分分析

主成分分析とは、​​各データの持つ情報をできるだけ失うことなく、互いに相関のない、少ない変数にまとめる手法です。例えば、天気・気温・時間帯・年齢といった複数のデータを取得したとします。主成分分析を行うことで、天気・気温・時間帯をまとめた環境要因指標や時間帯・年齢をまとめた通勤者度などを構築することができ、より少ない変数での店舗売上予測に繋げることができます。このように、主成分分析を行うことにより、複数の要素に散らばっていたデータの要約が可能となり、データを可視化しやすくなります。データのカテゴライズに適している分析手法であるため、研究開発の時などにも役立ちます。

回帰分析

回帰分析とは、ある変数が他の変数とどのような相関関係にあるのかを推定する分析方法です。原因となる数値や結果となる数値を2つの変数x、yとし、y＝ax＋b（aとbは定数）のような線形関係の数式モデルを仮定することで、取得データにマッチするような定数a、bを導き出します。仮説を立案し、事象発生の関連性について把握することが可能な手法であることから、以下のシーンでも利用可能です。

• 統計的かつ根拠のある推論への立案
• データが欠けている部分に対する予測

バスケット分析

バスケット分析とは、多数の変数間の相関を見つける分析方法です。頻繁に購入される商品の組み合わせや、どの商品がどれだけ購入されたかを知る時に用います。分析結果が可視化できるため、商品の相関関係を分析して陳列棚を変更すると効果が期待できます。

ABC分析

ABC分析とは、重点的に販売する商品を絞り込む、または売れ筋商品などを把握する時に便利な分析手法です。複数のデータを重要度に基づいてグループ分けする分析方法であるため、主に在庫管理、品質管理、得意先管理などに利用されます。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、アンケートなどによる設問に対して、単純集計で算出した値を、性別、年齢、地域、職業などの回答者の情報に分けて集計し分析する分析手法です。主にユーザーの属性ごとの平均値を知りたい、既存データを集計したい時などに利用されます。

クラスター分析

クラスター分析とは、データ の集まりから互いに似た性質を持つデータを集め、グループ分けをして分析する手法です。主にOne to Oneマーケティングや、ユーザーのセグメントやブランドポジションの確認時に用いられます。

クラスター分析の精度を上げるには、グループ分けの選定のみならず、分類の形式、分析に適した対象間の類似度評価指標（距離）（ユークリッド距離、マハラノビス距離など）の選択や、アルゴリズムの選定（ウォード法、最短距離法、群平均法など）を行う必要があります。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、一見関連性のないように感じる情報の中から、複数の事象の関連性を検出する分析方法です。データマイニングの中核を成す手法で、主に経営戦略の立案、POSシステム利用時などに用いられます。

データ分析を行う手順

データ分析は、正しい手順を踏むことでより精度を高められます。データ分析の手順について、順番に紹介していきます。

1.明確な目標や目的を決める

データ活用をする前に、分析するための目標や目的を決めることは大切です。目標や目的の具体例には、顧客満足度の向上、生産コストの削減、業務に最適な機材の選定などがあり、課題に合わせて定める必要があります。まずは、データ分析を行う目標、目的の決定を行いましょう。

2.データを収集し可視化して確かめる

目標や目的を決めたら、次にデータ収集を行います。目的や分析課題を先に決めてデータ収集を行うことで、その後に控える分析作業を効率よく行えます。また、データが数字や文字列のままでは収集状況がわかりづらいため、ツールなどを用いてグラフや表にしてデータの可視化をすることで、分析作業に移ることが容易になります。

3.データ分析を行い分析結果を評価する

データ分析を行なった後の結果を評価することも重要です。取得したデータにより想定外の結果が出たときは、分析のプロセス内に間違いがあるのかどうか、分析結果の信頼性を評価することが求められます。データ分析のPDCAサイクルを適切にまわすためにも、データ分析をただしたままにするのではなく、そこから得られた情報や効果を測定・評価して次のサイクルに繋げることも重要です。

精度の高いデータ分析をするなら「UMWELT」がおすすめ！

データ分析には、システムを導入させることで膨大なデータから精度の高い分析が実現します。ただし、データ分析システムの導入、管理には、プログラミング、ネットワークやシステム管理の知識が必要です。そこでオススメなツールが、TRYETINGが提供するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。

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まとめ

ビジネスにおいてデータ分析の必要性は増していくと考えられます。ただし、データ分析にはデータの収集、分析までに多大な時間やコストがかかります。また、精度を上げるには人の手では限界があるため、システム化は欠かせません。UMWELTでデータ分析の精度を高めて、ビジネスに活用させてみてはいかがでしょうか。

参照文献

総務省統計局　主成分分析・クラスター分析の解説https://www.stat.go.jp/teacher/dl/pdf/c3learn/materials/third/dai2.pdf

アソシエーション分析における可視化を用いた 興味深いルールの探索
https://www.jstage.jst.go.jp/article/fss/26/0/26_0_157/_pdf