ビジネス上の意思決定を素早くするためには、データ分析をもとにした有益な情報を取得して、さまざまな判断材料の中から取捨選択する作業が必要です。では、データ分析とはどうすれば出来るものなのでしょうか？本記事ではデータ分析の基本と、代表的な分析手法を紹介します。
データ分析の代表的な手法
ひとくちにデータ分析といっても様々な手法があります。その中から、目的に応じて適切な手法を選択できることがデータ分析活動の第一歩です。ここでは、基本的な5つの分析手法を紹介します。
もっと見る：代表的な分析手法一覧！データ分析の基本と活用のポイント1. クロス集計分析
最も基本的なデータ分析手法がクロス集計分析です。Excelに標準搭載されている機能なので、分析経験がない人でも比較的簡単に扱えます。この分析手法では集まったデータを属性別（例：年齢、性別、地域、職業など）に分類して集計します。さらに、2～4種類程度の複数の属性に関する相関関係を分析したり、属性ごとの大まかントレンドを把握したりするのに活用するためクロス集計分析と呼ばれます。
たとえば数百数千人の人に「1日のインターネット使用時間は？」というアンケートを取り、その結果から性別や年代別といった属性情報を合わせ、縦軸と横軸をモデルに主計することで属性ごとの傾向が明確になります。
このため、アンケート集計や仕入計画、販売予測や世論調査などに幅広く使われている分析手法です。
2. ロジスティック回帰分析
ある事象の発生確率を予測するのがロジスティック回帰分析であり、多種多様なデータを扱うのではなく「YES（1）」もしくは「NO（0）」でデータを収集します。主に医療現場において病気の発生確率を把握するためや、ターゲット顧客の商品購入率の予測などに活用されます。
3. アソシエーション分析
大量かつ多種多様なデータを扱い、データ間の相関関係を分析するのがアソシエーション分析です。一見関連がなさそうなデータの中には、同時に起こっているデータ（共起性のあるデータ）を分析することで、隠れた関係性を見つけられます。
アソシエーション分析を小売業界で活用したのが「マーケットバスケット分析」であり、同時に購入されることが多い商品を発見したり、実店舗とECサイトでの行動の違いを発見できたりします。
4. 決定木分析
1つの原因をもとにして、「もし～だったら？（If than～？）」という仮説を何度も繰り返し、それから何通りかの結果を導き出す分析手法です。原因を頂点として仮説を枝分かれさせていくことで樹木状のモデル図が完成するため決定木分析と呼ばれています。
複雑かつ多様な要因が絡むような事象の予測に適しており、リスクマネジメントの現場においても積極的に活用されています。
5. クラスター分析
さまざまな性質が混じり合っているデータの中で、対象を類似性でグループ分けし、その属性を分析するのがクラスター分析です。作成したグループことをクラスターと呼び、ポイントは「対象をどういった基準で分類するか？」です。基準を変えることで算出される結果が異なるため、さまざまな結果を組み合わせてビジネスに有益な情報を見つけ出します。
データ分析の基本
上記でご紹介したデータ分析手法はかなり基本的なものですが、これらを駆使するだけでも高度な分析は可能です。むしろ、ビジネスに活用するデータ分析はこうしたシンプルなものの方が相性は良く、意思決定スピードを高めてくれます。では、データ分析へ取り組むにあたって意識すべきポイントとは何でしょうか？
一番大切なポイントは、「明確な目的をもってデータ分析に取り組む」ことです。データ分析は今やビジネスの大きなトレンドですが、だからといってデータ分析に取り組めば売上向上や業務効率化が達成されるわけではありません。そこには「なぜデータ分析へ取り組むのか？」というハッキリとした目的意識が必要であり、それを1つの指針として分析活動に取り組むことが本来の姿です。
もう1つのポイントは、「データ分析は戦略を教えてくれない」という事実を理解することです。データ分析はあくまで意思決定に必要な判断材料となる情報を、さまざまなデータの中から捻出するためのツールです。データ分析を実施したからといってビジネス戦略が即座に最適化されるわけではありません。最終的に判断するのは人であり、この事実を受け止めてデータ分析はあくまでツールなのだという意識を持つことが大切です。
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データ分析をもっと身近に！
特別な知識や技術なく、データ分析へ取り組むための環境は整えられています。必要なのはデータと経験を積むことです。それだけでビジネスに有用な情報をどんどん抽出できるようになるので、この機会にデータ分析を自社に導入することを検討してみてはいかがでしょうか？
