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データ分析を分野別に解説!分析を行うことのメリットとは

 

昨今、あらゆる業界において「データ分析」という言葉を耳にするようになりました。これが現代のビジネスにおいて必要不可欠な技術になりつつあることは、もはや疑いようがありません。この記事では、データ分析を分野別に紹介し、データ分析のメリットも解説します。

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データ分析とはどういう意味?


近年ではデータサイエンティストという職業も台頭し、データ分析の技術はますます専門性を高めています。しかし、基本的なことを理解しておけば、データ分析はそれほど難解極まるものではありません。まずはその定義から解説していきます。

データ分析とは

データ分析とは、雑多で膨大な量のデータから目的に沿う情報を抽出する方法です。ITの発展によりアクセス可能なデータが増加し、そこからさまざまな情報の取得が可能になりました。しかし、収集されたデータは、整理・分析することで初めて価値ある情報になり得ます。データ分析は、収集したデータをビジネス全体の問題解決や状況の改善に役立てる技術と言えます。

データ分析の必要性とは何か

企業が成長するために、データ分析は必要不可欠な技術です。データの分析によって得られた情報から現状の把握や新たな発見・洞察が可能になり、同時に施策や戦略の効果検証にも役立てられます。そのため、データ分析をしてその中から有益な情報を抽出することは、非常に価値あるプロセスです。そして膨大なデータからビジネスとして利用価値の高い情報を得るためには、企業が独自にデータ分析の精度や質を高めることが重要になります。

データサイエンティストとは

データ分析の専門家はデータサイエンティストと呼ばれます。データサイエンティストはデータ分析から得られたデータを用い、ビジネスでの問題解決や状況改善のための施策立案を行います。また、分析手法や分析結果を適切に判断する能力のほか、ビジネスなどの幅広い知識が求められます。ITに限らず広告やアパレルなど活躍の場は幅広く、特にマーケティングやコンサルティング関連の会社で重宝される人材です。

データ分析を行うことのメリット


データ分析は、対象となる事柄について予測を立て、解決策を見出すことができます。また、データ分析は現状を改善するための課題を発見や、自社に眠っていた新しい価値の発見にも繋がります。このようにデータ分析によるメリットは多々ありますが、以下ではそのうち3つを解説します。

高精度の現状分析と将来予測ができる

ビジネスにおいて、市場の動向や売上推移などの予測は必須です。しかし未来の情報は不確実性が高いため、高精度の予測は困難を極めます。そこでデータ分析を用いることにより、予測の不確実性を低くすることができるのです。データ分析では、データの相関関係や因果関係などをもとに、これまで不確実性のあった情報をより精度を高めて抽出することが可能です。そのため、シェアの拡大や継続的な利益向上や、それらに繋がる施策の検討や実施が可能になります。もちろん分析の精度は完璧とまではいきませんが、企業の成長には大きく役立つ技術です。

埋もれていた問題点や新たなビジネスチャンスが見つけられる

これまで、企業が抱える課題の分析は、経験や勘に頼ったものが一般的でした。しかしデータ分析を活用することで、散らばっていた情報を集約し、データ同士の相関関係や因果関係が見つけられるようになります。その結果、見落としていた問題点や新たなビジネスチャンスを発見できるかもしれません。

意思決定の精度をより高める

企業の意思決定も、課題の分析と同じように個人の経験や勘に依存してしまいがちなプロセスです。現代の企業活動では、加速している時代の流れに取り残されないように迅速に意思決定を行うことが重要ですが、それらの経験や勘には決定者の人の主観が絡みます。そのため、多くの人の意見と擦り合わせる必要があり、時間がかかってしまうのです。しかしデータ分析を活用すれば、課題に対して客観的かつ信頼度の高いデータを素早く提供し、スピーディーな意思決定が可能になります。

データを取り扱う他のやり方(手段)との違いは?


データ分析について調べたりしたことがある人は、統計学や機械学習、データ整理との違いに疑問を持ったことがあるかもしれません。これらはデータを扱うという点では共通していますが、データ分析とはいくつかの違いがあります。そこで、それぞれの異なる点を解説します。

統計学や機械学習との違い

統計学はデータ分析の基礎となる理論体系を指しています。これは収集したデータを理解するためのフレームワークを与えてくれます。、例えば平均や標準偏差などの統計量、正規分布といった確率分布の特性が体系化されており、私たちは統計学で保証された信頼性の高い関数や枠組みをデータ分析に活用することができます。

機械学習は、コンピュータを用いて取得されたデータから予測モデルを学習・構築したり、そのモデルを活用した予測・分類などのタスク処理をしたりする一連の技術を指します。機械学習も統計学のフレームワークの元で構築されたものが多いです。機械学習はデータ分析を実現するための現代的な技術・ツールと位置付けられるでしょう。

データ整理との違い

データ整理とデータ分析では、データの扱い方や得られる結果が異なります。データ整理は、文字通りデータを整理してグラフに利用したりテーブルをまとめ直したりするなど、データを振り分けて管理するといった意味合いが強いです。一方でデータ分析は単なる整理にとどまらず、さまざまな角度からデータを見たり、統計的な処理を施したりして必要な情報を抽出し、問題点の原因や改善ポイントを発見するものです。

データマイニング分野での分析手法

データマイニングは、情報を持つ大量のデータから利益となるデータを見つける行為・手段です。データマイニングを行うことで、データに基づいた未来予測も可能です。具体的にはアソシエーション分析やクラスター分析、ABC分析など、さまざまな方法があります。

ITビジネスの分野では、近年「ビッグデータ」が注目を集めています。それに従い、ビッグデータを有効に活用するための手段として、データマイニングにも注目が集まっています。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は連関分析とも呼ばれていて、データマイニングにおいて重要視される手法です。この手法によって、関連性のないように見える情報の中から関連性を見つけて仮説を立てることができ、新たな課題を発見したり経営戦略を立てたりすることが可能になります。

クラスター分析

クラスターとは英語で「集団・群れ」を表す言葉です。クラスター分析では、異なる性質のものが混ざり合った集団から類似する性質を持つものを集めて、集団ごとに分類することができます。これを行うことで、顧客ニーズを特徴ごとに分解したりその大きさを把握したりできるようになるため、主にマーケティング戦略を立てる際に活用されています。

ABC分析

ABC分析とは、対象を重要度ごとにランク付けする分析方法です。この手法では、複数のデータを重要度に基づいて分類することができます。例えば、顧客や商品をランク付けすることで、見込みが高い顧客や宣伝効率の高い商品を明らかにすることが一例として挙げられます。そして重点的に販売する商品を絞り込んだり、売れ筋商品などを把握することで、より効率的なマーケティング施策を打つことが可能になるのです。

アクセス分野での分析手法


Webサイトやアプリを訪れたユーザーの行動・特性などを分析することをアクセス解析といいます。このアクセス解析によって、検索キーワード・流入経路・サイト内での行動履歴といったデータを活用し、ユーザーの関心やコンバージョンに至るまでの行動を把握することができます。これは潜在的なニーズや問題点の発見につながり、Webサイトの課題解決・改善につなげられるのです。以下では、アクセス分野の分析手法を三つ紹介します。

キーワード分析

キーワード分析は、ユーザーがどんなキーワードを使ってそのページを訪れたのか調べる方法です。ユーザーが検索したキーワードを分析すれば、ユーザーが何を求めているのか分かります。検索キーワードはユーザーのニーズそのものを反映していると考えられるため、これを収集・分析すれば、よりユーザーのニーズを満たすためのコンテンツを用意する材料が生まれます。

ページ解析

ページ解析は、ユーザーがページを訪問した経路や、ページ上でどのように行動したのかを分析する手法です。売れ行きの良い商品やアクセス数の伸びないページなど、目的とする事柄の原因を導くために使用できるため、ページが抱えている課題の解決やさらなる補強に役立ちます。

アトリビューション分析

アトリビューション分析とは、ウェブサイトやアプリにおける成果に対し、表示される広告がどの程度貢献したのかを確認する手法です。広告の効果検証を丁寧に行えば、効果的な広告を取捨選択できるでしょう。このように、アトリビューション分析は余分な広告費用を抑えるために使うことができます。

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マーケティング分野での分析手法

データ分析にはマーケティングに特化しているものも存在します。マーケティング分析とは、顧客や市場のデータを収集、管理、運用し、それらを最適化して必要な情報を社内外に提供することが挙げられます。そのためには顧客が「何を」「なぜ」求めているのかなどの潜在的な要望に目を向ける必要があり、さまざまな指標を用いて成果を測定します。以下ではその分析方法を三つ紹介します。

バスケット分析

バスケット分析とは商品分析の手法の一つで、頻繁に購入される商品の組み合わせや、同時に購入されやすい商品、どの商品がどれだけ購入されたかなどを知る際に用いる分析手法です。バスケット分析の有名な話としては、「おむつ」と「ビール」の組み合わせの事例があります。米大手小売りチェーンでデータを分析したところ、ビールとおむつが一緒に買われやすいとの分析結果が得られ、それをもとに二つを隣合わせに陳列することで売上を上昇させました。実際の店舗に限らず、オンラインショップなどで導入することでも、売上アップに繋げられます。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、アンケートの設問ごとに単純集計で算出した値を、性別・年齢・地域・職業といった回答者の情報も考慮した上で分析し、集計データを深堀りしていく手法です。クロス集計分析を活用すると、それぞれの属性ごとの平均値を算出できます。加えて、属性別の傾向の把握にも有効です。

顧客分析

顧客分析とは、顧客をカテゴリーごとに分類したり、それぞれの顧客の趣味趣向を判断したりする手法です。顧客の属性や行動を深く掘り下げられるため、購買意欲の高い顧客を見分けやすくなり、営業活動を効率化できます。

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まとめ

データ分析の方法は非常に多様ですが、それぞれに得意な分析対象や目的があります。そのため、効率的なデータ分析を行うためにはまず自社の状況や課題を正確に把握することが大切です。また、機械学習やプログラミング等の専門知識を持ったスタッフがいない場合は、分析ツールの導入も検討してみてください。TRYETINGのUMWELTなら、データを用意するだけでデータ分析ができるため、気軽に始めることができます。ご興味ある方は、下記サービスページよりお問い合わせください。

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