データ分析、データベース

データ分析の手順や手法とは?ながれを初心者にもわかりやすく解説

課題の早期発見や現状を正しく把握して意思決定のスピードを上げるために、データ分析に取り組みたいと考える企業担当者も多いのではないでしょうか。現代のビジネスにおいて、データの活用は不可欠となりつつあります。この記事では、マーケティングや経営戦略に有用なデータ分析の手順と手法を解説します。

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データ分析の概要

データ分析とは、企業が蓄積したさまざまな情報から重要なパターンや傾向を見出したり、顧客インサイトを発見したりするためのプロセスです。近年、働き方改革や新型コロナウイルスの影響などもあり、急速なデジタル化が進んでいます。企業の蓄積しているデータの中には、顧客情報や販売数など、多様な形・性質・種類の情報が存在します。

煩雑なデータをビジネスに活かすためには、データを一元で管理し、分析に適した加工を行わなければなりません。データを適切に扱うには、専門的な知識と技術を有した人材が必要です。しかし近年では、データサイエンティストが在籍していなくても、簡単にデータ分析できるツールも多く登場しているため、導入のハードルはこれまでと比較して下がってきているといえるでしょう。

多くの情報があふれる現代でビジネスを継続していくには、競合他社に勝ち続けるためのマーケティング施策やリスクマネジメントが不可欠です。さまざまな分野でデータをうまく活用し、企業の成果向上を実現に導きましょう。

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データ分析を実施する5つの手順とは

データ分析を行うにあたり、正しい手順をよく理解しておくことはとても重要です。多くの情報を分析すれば、何かしら発見できるだろうと曖昧にデータを活用しても、期待するような結果は得られません。ここでは、データ分析を実施するうえで、大切な5つのステップについて詳しく解説します。

データ分析の目的を明確にする

データ分析を実行する前に、必ず明確にしておきたいのが目的や課題です。データ分析は、目的を達成するためにどうすればよいのか、課題を解決するために何をすべきなのかを知るために行うものです。目的が曖昧なままでは、分析そのものが意味を持たなくなってしまい、意思決定のスピードが落ちてしまう可能性もあります。

目的や課題をどのように設定すべきか分からない場合は、データ分析によって知りたいことを挙げてみるのもよいでしょう。たとえば「最近売り上げが下がっている」「新商品が思ったよりも売れていない」といったような原因や理由も、データ分析で導き出せるため、打つべき施策が見つかりやすくなるのです。

データ分析計画を立てる

分析計画は、目的の達成に必要なコストや時間、技術的な課題を明らかにしていくためのステップです。分析に必要なデータの種類と範囲、目的に合わせた手法の選定もこの段階で行います。データ分析の手法によっては、かかる時間や難易度が異なります。データ分析に要するリソースにより、ツールの導入を検討する必要もあるでしょう。

データ分析にどれほどの期間を要するのかを見定め、何をもってデータ分析のゴールとするのかも決めておくようにしましょう。なお、データは、部門を超えて活用すると大きな効果が得られるケースもあります。営業部門とマーケティング部門のデータを連携させれば、部門ごとのデータでは分からなかった改善点も明らかになるため、より成果に結びつく施策を講じられるはずです。

必要な要素を収集する

前のステップで整理した分析の計画に則って、データの種類と条件を意識しながら、必要なデータを収集していきます。データ分析では、何を知りたいのかといった目的に合わせて、必要な情報だけを正しく収集することが求められます。情報が多くなり過ぎてしまうほど、何をすべきかがぼやけてしまうため注意が必要です。

どの時期にどのような形で取得したデータを使って分析するのかなど、データの収集は分析の精度向上と意義ある施策の立案に大きく影響する大切なステップです。データ分析では、過去の状況から現状の把握、今後の仮説まで、多様な示唆が得られます。不足している情報があれば、アンケートを実施するなどして、新たに収集しておくと、より高精度なデータ分析が行えるでしょう。

なお、データの収集には、SQLなどのデータベース言語、Webスクレイピング技術などのスキルが役立ちます。

データクレンジングを実施する

蓄積された大半のデータは、属性や数値、表記などが混在した状態であるため、そのままの状態では正しい分析が行えません。そのためデータ分析をする前には、一定の基準でデータを整理・修正する必要があります。このように、破損したデータの補正や表記ゆれの修正、不要なデータ・重複したデータの削除など、不正確な部分を見つけ出してデータの一貫性と正確性を保持するために不可欠なのがデータクレンジングです。

データクレンジングは、データ分析の精度に直結する非常に重要な作業です。また、データベースの品質が向上すると、管理作業の効率化にも結びつくため、業務効率化にもつながります。

分析結果をもとにPDCAを回す

PDCAサイクルにデータ分析を取り入れると、成果向上につながる施策が練りやすくなります。データ分析の結果をただ見て終わるのでは意味がありません。分析を基に起こしたアクションがどのような成果につながったのかを検証し、新たな施策につなげていくことが大切です。

データ分析後は目標に立ち返り「分析結果をどのように活用するか」「分析方法や仮説、使用したデータは正しかったのか」を改めて検討してPDCAサイクルを回し続けていくと、企業の成果向上に結びつきやすくなるでしょう。

データ分析の主要な種類

データ分析には、さまざまな手法があります。目的にそぐわない手法を選択してしまうと、求めている結果にたどり着けない可能性もあるため、注意が必要です。意義のある経営・マーケティング戦略の施策を講じるために、それぞれの手法がどのような目的に有効なのかを理解しておきましょう。

クラスター分析

自社のブランドや商品のニーズがどのポジションにあるのかなど、消費者の立場で分類したいときに用いられる手法です。一見すると関連性のない、異なる性質が混在した集団の中から共通性を見つけ出すことができます。マーケティングでは、大人数を対象に実施したアンケートや、市場調査を分析する際によく用いられています。

アソシエーション分析

2つの商品の関係性を見出したいときに使われる分析方法です。主に購買行動においての類似性を見つけ出すのに有効な手法であり「これを買うとこれも一緒に購入するだろう」という推測を数字で定義するため、売り上げの向上を目的としたECサイトのレイアウト、店舗の配置を見直す際などに用いられます。

アソシエーション分析の1つとしてよく知られている「バスケット分析」は、企業規模に関係なく取り入れやすい分析手法です。顧客の購入情報を基に集めた併売商品の情報から、ユーザーのライフスタイルを予測するのに役立ちます。

クロス集計

アンケートの結果や売り上げのデータから販売予測を立てたいときに用いられます。2~3つに特定した項目の相互関係、大まかな属性ごとのトレンドを知りたいときに有用な手法です。エクセルなどを用いて初心者でも簡単に取り組める分析方法で、表の縦軸と横軸に設問を書き込み、それぞれの数値などを記載してデータをまとめます。

ABC分析

企業利益への貢献度が高い順からグループ分けを行う方法で「重点分析」と呼ばれる場合もあります。重要度のもっとも高い商品からA・B・Cとグループ分けし、Aグループでは品切れが起きないよう精度の高い在庫管理が求められ、Bグループは現状維持、Cグループは商品の入れ替えまたは取り扱いの停止を検討するといったように、ランクごとで適した管理を行うために用いられるものです。

この手法を用いた分析は、売り場面積の拡大を検討する際の重要な指標になります。売り上げの80%は全体の20%の商品で生み出しているという「パレートの法則」を基につくり出されています。小売店の商品管理や経営戦略、品質管理、得意先管理などでもよく活用されている手法です。

企業のデータ活用に求められるデータ基盤とデータガバナンス

目まぐるしく変化する現代の市場において、データ分析は企業の意思決定に不可欠といっても過言ではなくなってきました。しかし、デジタル化の推進により多くの情報が集まりやすくなっているものの、正しくデータ分析が行えていなかったり、分析の結果をビジネスに活かしきれていなかったりする企業も少なくありません。

データ活用の需要はあっても、専門的な知識を有した人材の採用や育成には時間とコストがかかります。そのため、すぐに問題を解消できず、頭を悩ませている企業担当者も多いのではないでしょうか。

Microsoft社が提供する「Microsoft Azure」は、セキュリティ性の高いクラウドサービスです。データ分析に必要な収集・変換・保存・分析・レポーティング機能を備えており、Microsoft製品と連携しやすいのも特徴です。

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まとめ

データ分析は、膨大なデータから必要な情報を抽出し、客観的な事実に基づいた判断を可能にするものです。データ活用の必要性は今後ますます高まると予測されているため、利便性の高い「Microsoft Azure」を活用して、企業のデータをさまざまな戦略に活かしてみてはいかがでしょうか。

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